Page 214 - 中国公共安全1月刊

C Cutting-edge Technology
前沿技术

加负载均衡节点以。负载调度算法如下： SLB系统只能依据系统的负载，扩展应用节点
Step1：调度模块新增应用节点node j 。 的数量，负载均衡节点无法扩展。SLLB系统同
Step2：从LB中统计尚未达到调度节点上限 ELB系统相似，区别在于SLLB系统使用基于分
的负载均衡节点个数n。如果n<p，则转向Step3； 片调度的模型，每个应用节点只从属于一个负
否则转向Step4。 载均衡节点。
Step3：新增负载均衡节点node new ，加入到集 实验中，负载均衡系统的节点资源配置如表
合LB中，并转向Step2。 1所示。单个用户平均请求数据量为1MB。应用
S t e p 4：从 未 达 到 调 度 节点 上 限 的 负载 节点处理单个请求消耗CPU平均时间为0.2秒，
均 衡 节点中 选 出P 个 节点，组 成 集 合 L B j 。 平均消耗内存2.1MB。
LB j = {node d < d max }
|
i
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Step5：建立负载调度关系子集R j 。 表1 负载均衡系统资源配置
}
,
R j = {(node node j )| node ∈LB j
i
i
资源类型 负载均衡节点 应用节点
Step6：更新负载均衡层和应用层之间的调
CPU 2.5Ghz，2Core 2.5Ghz，2Core
度关系集 R =R  R j 。
内存 2GB 4GB
实验结果分析 硬盘 100GB 300GB
为验证弹性负载均衡服务的有效性，本文 带宽 1Gbps 100Mbps
[7]
使用了CloudSim 进行了仿真实验。仿真实验模
拟了对于web服务系统，从1000到10000用户的 负载均衡系统的性能主要通过以下两个指
并发访问。访问包括请求页面文件以及用户的 标进行评估：
交互行为。单用户访问间隔为5秒。用户请求超 系统的吞吐量（Throughput），指在单位时
时时间设为2秒，即系统未在2秒内作出响应，则 间内通过系统成功传送的数据量。
认为该访问失败。 系统的可用性（Service ability），指在实验
仿真实验根据本文提出的模型和策略，实 的时间区间内访问服务成功的概率，用以表示系
现了基于云计算的弹性负载均衡服务（Elastic 统提供服务的能力。通过统计服务访问系统时
Load Balance，ELB），提供web系统负载均衡 的成功次数（Success Request，SR）和失败的访
服务。作为对比，本文实现了由单一负载均衡节 问次数（Failure Request，FR），计算得到系统的
点构成的负载均衡服务（Single Load Balance， 可用性。
SLB）和基于分片调度的负载均衡服务（Slice 本文实验了在不同并发数下，对于系统进行
Load Balance，SLLB）。ELB系统采用交叉调度 持续访问。得出从1000并发到10000不同并发
模型，是对本文提出的弹性负载均衡策略的实 数下，系统的状态和性能。每组实验的仿真时间
现。ELB系统可以根据系统的负载任意扩展负 均设置为24小时。三个系统均采用公式（4）的
载均衡节点的数量和应用节点的数量。SLB系 弹性规则，规则参数一致。仿真结果如图3、图4

统由一个负载均衡节点和若干应用节点组成。 所示。

198 第七届深圳国际智能交通与卫星导航位置服务展览会(2018.6.22-6.24深圳会展中心)www.its-expo.com

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