Linux集群之负载平衡原理和实现算法

核心提示： Zhou的论文中，比较了（2）和（3）三种策略，Linux集群之负载平衡原理和实现算法(4)，结论是：以简单（计算不昂贵）的方式，利用少量状态信息，留到下次使用，这样就把调度节点进行任务迁移决策的时间和计算节点完成计算任务的时间重叠了起来，第（2）中方法往往获得比第（3）种方法更好的效果，

Zhou的论文中，比较了（2）和（3）三种策略，结论是：以简单（计算不昂贵）的方式，利用少量状态信息，第（2）中方法往往获得比第（3）种方法更好的效果。第（3）中方法比较复杂，它必须用性能的改善来补偿额外花费，所以取得的效果会稍差一些[2]。

算法实现

目前，常见的算法有：中心任务调度策略、梯度模型策略、发送者启动策略和接收者启动策略。

中心任务调度策略

顾名思义，中心任务调度策略就是让一个特定的处理节点担任计算任务分配器的角色，我们称之为调度节点，而把其它完成计算任务的处理节点称作计算节点。调度节点为了掌握任务分布情况，需要维护一个任务分布表。

在任务启动时，调度节点装入任务的预分布情况表，而计算节点则开始完成分配给它的计算任务。在执行过程中，计算节点按照一定的周期向调度节点提交计算任务完成情况，由调度节点根据这些信息判断处理节点的处理能力，发出任务迁移指令，控制任务从重负载节点向轻负载节点流动，同时还要随之更新在调度节点上的任务分布表。

中心任务调度的优点显而易见：调度节点掌握所有节点的处理能力和任务的分布情况，因此它可以在综合各种因素的基础上找到最佳的任务迁移方式。但是在计算节点很多时，所有计算机点都必然与中心节点通讯，必然导致严重的冲突，这会大大降低动态负载平衡的效率，甚至抵消动态负载平衡所带来的一切好处。

另外，还应该注意到，调度节点在判断是否进行任务迁移时，计算节点必须等待，这无疑又浪费了计算节点的处理能力。一种改进的方法是调度节点在收到计算节点的当前任务完成情况时，立即存储之，并把根据上次的信息做出的判断返回给计算节点以减少延迟，在空闲时再根据本次收到的信息做出判断，留到下次使用。这样就把调度节点进行任务迁移决策的时间和计算节点完成计算任务的时间重叠了起来，降低了动态负载平衡的开销。