摘  要： 基于動態(tài)負(fù)反饋的機(jī)制，參考現(xiàn)有的加權(quán)最小連接數(shù)調(diào)度和輪轉(zhuǎn)調(diào)度算法，設(shè)計出了改進(jìn)后的負(fù)載均衡調(diào)度算法。通過負(fù)反饋機(jī)制計算每臺服務(wù)器的綜合負(fù)載權(quán)重值，而綜合負(fù)載權(quán)重值直接體現(xiàn)著服務(wù)器的當(dāng)前處理能力。調(diào)度服務(wù)器根據(jù)綜合負(fù)載權(quán)重值分配工作負(fù)載，實現(xiàn)負(fù)載的均衡分布。
關(guān)鍵詞： Red5流媒體服務(wù)器；集群技術(shù)；負(fù)載均衡

1 常用負(fù)載均衡算法
　常見的負(fù)載均衡調(diào)度算法有：輪轉(zhuǎn)調(diào)度算法、加權(quán)輪轉(zhuǎn)調(diào)度算法、最小連接數(shù)調(diào)度算法、加權(quán)最小連接數(shù)調(diào)度算法、目標(biāo)地址哈希散列調(diào)度算法、源地址哈希散列調(diào)度算法等[1]。
下面主要介紹輪轉(zhuǎn)調(diào)度算法和加權(quán)最小連接數(shù)調(diào)度算法的思想。
?。?）輪轉(zhuǎn)調(diào)度算法[2]
輪轉(zhuǎn)調(diào)度算法平等地對待集群中各個服務(wù)器，認(rèn)為所有服務(wù)器具有相同的處理性能。此算法將所有的n臺服務(wù)器當(dāng)作一個任務(wù)隊列，當(dāng)一個新的用戶連接請求到來時，執(zhí)行i=（i+1）modi，然后分配任務(wù)給第i臺服務(wù)器。
?。?）加權(quán)最小連接數(shù)調(diào)度算法[3]
　加權(quán)輪轉(zhuǎn)調(diào)度算法是輪轉(zhuǎn)調(diào)度算法的改進(jìn)，加權(quán)最小連接數(shù)調(diào)度算法是最小連接數(shù)調(diào)度算法的進(jìn)一步改進(jìn)，它很好地改進(jìn)了最小連接數(shù)調(diào)度算法無法很好地處理集群中服務(wù)器間處理性能差異較大的缺點。即此時滿足條件的服務(wù)器就是集群中正在處理的請求連接數(shù)與自身權(quán)值的比值最小的服務(wù)器，就認(rèn)為它是當(dāng)前負(fù)載最小的服務(wù)器，負(fù)載均衡器就會把新的請求連接交給這臺服務(wù)器來處理。
2 動態(tài)反饋機(jī)制
　負(fù)載均衡調(diào)度服務(wù)器收集負(fù)載信息的本質(zhì)，就是每臺服務(wù)器節(jié)點將自身的負(fù)載情況反饋給調(diào)度服務(wù)器的過程。這就是動態(tài)反饋機(jī)制[4]，如圖1所示。

　圖1中，W為服務(wù)器更新之前狀態(tài)時的權(quán)值，集群中每臺服務(wù)器節(jié)點都會定期與調(diào)度服務(wù)器交互，將自身的負(fù)載信息情況反饋給調(diào)度服務(wù)器。在負(fù)載均衡調(diào)度服務(wù)器上，根據(jù)設(shè)計好的算法F（）將這些負(fù)載信息進(jìn)行處理，重新調(diào)整當(dāng)前情況下服務(wù)器的新權(quán)值W′，然后更新負(fù)載信息表，這樣能夠更好地反映出當(dāng)前服務(wù)器的負(fù)載情況。
3 動態(tài)負(fù)反饋機(jī)制負(fù)載均衡調(diào)度算法
3.1 流媒體服務(wù)器綜合權(quán)值的計算
　借鑒加權(quán)最小連接數(shù)調(diào)度算法的思想，應(yīng)該為每臺流媒體服務(wù)器設(shè)定一個綜合權(quán)值。計算綜合權(quán)值所需要的指標(biāo)如下[5]：
　SCPUi：代表集群中第i臺流媒體服務(wù)器的CPU使用率；
　SMemi：代表集群中第i臺流媒體服務(wù)器的內(nèi)存使用率；
　SNeti：代表集群中第i臺流媒體服務(wù)器的網(wǎng)絡(luò)帶寬占用率；
　SDiski：代表集群中第i臺流媒體服務(wù)器的硬盤I/O占用率；
　SRoomi：代表集群中第i臺流媒體服務(wù)器的聊天室數(shù)量占用率。


?。?）Red5流媒體服務(wù)器開始運(yùn)行后，將加入到集群中，同時會在負(fù)載均衡調(diào)度服務(wù)器上進(jìn)行注冊，將自身相關(guān)信息（IP、提供服務(wù)的端口號等）發(fā)送給調(diào)度服務(wù)器；
?。?）調(diào)度服務(wù)器周期性地與每臺流媒體服務(wù)器交互（設(shè)定周期時間為10 s），采集負(fù)載信息。在流媒體服務(wù)器上，負(fù)載信息收集線程收集實時負(fù)載，通過式（2）計算實時負(fù)載Loadi，并將Loadi發(fā)送給調(diào)度服務(wù)器；
　（3）調(diào)度服務(wù)器與流媒體服務(wù)器之間通過心跳檢測進(jìn)行檢測，如果3 min內(nèi)調(diào)度服務(wù)器未收到流媒體服務(wù)器的心跳，則該服務(wù)器不可用；
?。?）如果當(dāng)前流媒體服務(wù)器上某個負(fù)載評估指標(biāo)超過設(shè)定的負(fù)載上限閾值，發(fā)送過載通知；
　（5）調(diào)度服務(wù)器將維護(hù)一張綜合負(fù)載權(quán)重值表，在收集并計算每臺流媒體服務(wù)器的綜合負(fù)載之后，通過式（9）計算出綜合負(fù)載權(quán)重值W′i，更新表中數(shù)據(jù)；
?。?）根據(jù)新的權(quán)值，調(diào)度服務(wù)器將所有正常工作的服務(wù)器按照權(quán)值從高到低分為三組；
　（7）新的請求到來時，根據(jù)步驟（6）中所分出的權(quán)重值最大的一組，依照輪詢調(diào)度算法思想分配任務(wù)；
　（8）判斷是否是新的采樣周期，如果不是則繼續(xù)步驟（7），否則轉(zhuǎn)向步驟（2）；
?。?）如果當(dāng)前沒有合適的服務(wù)器，則暫時停止響應(yīng)用戶請求，通知用戶等待。
4 算法測試與分析
　評價集群系統(tǒng)整體性能有一個重要的參數(shù)指標(biāo)：平均響應(yīng)時間。測試所用環(huán)境如表1、表2所示。

　根據(jù)表3的數(shù)據(jù)，在并發(fā)請求數(shù)量不是很多的情況下，兩種算法的平均響應(yīng)時間差不多。當(dāng)并發(fā)量逐漸增大后，這時改進(jìn)算法的效率明顯優(yōu)于加權(quán)最小連接數(shù)調(diào)度算法。
　集群系統(tǒng)的穩(wěn)定性也是必須需要考慮的問題。當(dāng)采用加權(quán)最小連接數(shù)調(diào)度算法時，每臺Red5流媒體服務(wù)器的負(fù)載情況變化如圖2所示（采樣周期為10 s）。

　從圖2和圖3可知，改進(jìn)的負(fù)載均衡調(diào)度算法很好地保證了整個集群的負(fù)載均衡，同時也能很好地處理當(dāng)大量并發(fā)請求到來時的情況。
　本文通過在輪轉(zhuǎn)調(diào)度算法和動態(tài)加權(quán)最小連接數(shù)調(diào)度算法的基礎(chǔ)上，設(shè)計了一種基于動態(tài)負(fù)反饋機(jī)制的負(fù)載均衡調(diào)度算法，能夠更好地考慮到集群中每臺流媒體服務(wù)器的處理性能，達(dá)到更好地負(fù)載均衡效率。而通過實驗對比，可知改進(jìn)的負(fù)載均衡調(diào)度算法具有更短的平均用戶響應(yīng)時間，也能保證集群長時間的穩(wěn)定運(yùn)行，能夠達(dá)到負(fù)載均衡的目的。
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