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邸 烁,郑纬民,王鼎兴,沈美明.并行WWW服务器集群请求分配算法的研究.软件学报,1999,10(7):713-718
并行WWW服务器集群请求分配算法的研究
Research on Request Dispatching Algorithm for Web Server Clusters
投稿时间:1998-03-20  修订日期:1998-08-03
DOI:
中文关键词:  WWW服务器集群,HTTP协议,请求分配,负载均衡,请求分配算法,临界状态.
英文关键词:Web server clusters, HTTP protocol, request dispatching, load balancing, request dispatching algorithm, critical state.
基金项目:本文研究得到国家863高科技项目基金资助.
作者单位
邸 烁 清华大学计算机科学与技术系,北京,100084 
郑纬民 清华大学计算机科学与技术系,北京,100084 
王鼎兴 清华大学计算机科学与技术系,北京,100084 
沈美明 清华大学计算机科学与技术系,北京,100084 
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中文摘要:
      为了有效地提高WWW服务器的吞吐能力、反应速度和可扩展性,国际上许多繁忙站点纷纷转向采用并行WWW服务器集群来替代原有的单一主机服务器.这些站点普遍采用请求分配技术,即集中接收所有到达的HTTP请求,然后“均衡”地分配到集群中的各个服务器进行处理.常用的转轮法、最少连接法和最快连接法等算法在分配请求时,要么对集群中各个服务器的性能不加区分,要么不考虑请求的具体内容,在实际系统中效率较低.文章提出了一种适用于异构集群的局部最优请求分配算法(least time increment,简称LTI),综合考虑服务
英文摘要:
      In order to improve the throughput, response speed and scalability of Web servers efficiently, many famous Web sites have thrown away single servers and turned into Web server clusters. Request-dispatching is a technology used by these sites, which centrally accepts all the coming requests and “evenly” dispatches them to the servers in the cluster.“Round-robin”, “Least-connections” and “Fastest Connection” algorithms which Commonly used request-dispatching show low efficiencies, because they either do not consider the difference in performance between servers or do not consider the contents of coming HTTP requests. In this paper, the authors give a novel algorithm designed for heterogeneous Web server clusters, called LTI (least time increment), which considers not only the deference in performance between servers, but also the contents of coming HTTP requests and the current load level of each server in the cluster. They also give the reformed edition of LTI algorithm, namely LTI+, which can judge whether the cluster is closed to the critical state and prevent such trend. Theoretical analysis and real system test show that the algorithm achieves better response latency and throughput than “Least connections” and “Fastest Connection” algorithms. So it makes the Web server clusters more parallel and more scaleable.
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