資料介紹
針對云服務(wù)下分布式消息系統(tǒng)存在的節(jié)點間負載傾斜問題,提岀基于副本角色的動態(tài)負載均衡策略,并將算法應(yīng)用于Apache Kafka分布式流平臺中?;谙⑾到y(tǒng)的主要功能為讀寫及存儲消息,算法以CPU、磁盤、網(wǎng)絡(luò)讀寫流量為節(jié)點的主要負載因素,并根據(jù)不同的負載類型提出相應(yīng)的首領(lǐng)角色遷移策略和副本遷移策略。從時間代價、空間代價、服務(wù)可用性等多個角度論證該算法的可行性,并討論算法中涉及參數(shù)對算法執(zhí)行效果的影響。經(jīng)實驗驗證,所提算法能夠?qū)崿F(xiàn)集群中各節(jié)點的資源使用量均不大于規(guī)定閾值,并且與缺省系統(tǒng)相比,集群CPU占用率均方差下降η2.1%,磁盤占用率均方差下降δ6.1%,網(wǎng)絡(luò)流入速度均方差下降79.2%,網(wǎng)絡(luò)流出速度均方差下降63.9%,優(yōu)化效果顯著。
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