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时间: 2019-6-4 22:09
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传统网格数据负载均衡方法由于在多租户环境下存在数据分布不均衡、节点数据动态增长、节点不同其性能不同等问题,造成了服务器平均响应时间长、最佳适应度小、不稳定、收敛性差等现象,为此,基于数据负载均衡模型和网格数据表提出了矢量数据网格化负载均衡算法。根据数据的负载范围,采用四叉树网格化方法,将外包矩阵范围进行矫正,获取数据负载网格化信息;利用请求时间最近的范围跨度,计算大量数据负载权值以及用户请求范围内网格集合;计算网格集合中数据总量、扫描网格集合,得出分配后数据范围并均衡分配到矩阵范围内,从而完成多机群网格数据负载均衡方法的研究。通过实验对比可知,该算法能够完善传统算法中存在的弊端,缩短服务器平均响应时间,提高最佳适应度,具有良好的稳定性、收敛性和抗过重负载能力,不仅能够针对多租户环境下的多机群网格数据进行负载均衡的研究,还能有效的支持海量数据查询,具有良好的动态性和扩展性。