使用改進(jìn)權(quán)重的D-S證據(jù)理論的動(dòng)態(tài)負(fù)載平衡算法概述
資料介紹
針對(duì)大型網(wǎng)絡(luò)游戲中易出現(xiàn)的服務(wù)器集群負(fù)載不均衡的問題,提出基于改進(jìn)權(quán)重的D-S(Dempster和Shafer)證據(jù)理論的負(fù)載平衡判別策略。首先,根據(jù)D-S證據(jù)理論,將影響服務(wù)器性能的多因素作為判據(jù),利用歷史數(shù)據(jù)與閾值大小的比較規(guī)則計(jì)算動(dòng)態(tài)權(quán)重,再依據(jù)動(dòng)態(tài)權(quán)重與原始信度的關(guān)系建立基本信任函數(shù);然后,計(jì)算不同判據(jù)對(duì)應(yīng)結(jié)果的信任函數(shù),使用證據(jù)合成規(guī)則作深層融合;最后分析合成結(jié)果,最終推斷服務(wù)器是否超載。模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與基于負(fù)反饋機(jī)制的動(dòng)態(tài)均衡算法相比,所提算法的準(zhǔn)確率更高,更符合真實(shí)情況;且所提算法的運(yùn)行時(shí)間明顯少于基于負(fù)反饋機(jī)制的動(dòng)態(tài)均衡算法以及加權(quán)循環(huán)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,新算法有效縮短了運(yùn)行判斷的延遲,能夠根據(jù)歷史參數(shù)對(duì)當(dāng)前服務(wù)器負(fù)載情況快速作出推斷,且決策結(jié)果可信度高,更符合實(shí)際情況。
以互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)為代表的中國信息行業(yè)蓬勃發(fā)展,已成為國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的重要組成部分,其中網(wǎng)絡(luò)游戲產(chǎn)業(yè)的發(fā)展最為驚人,它已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)時(shí)代娛樂行業(yè)的領(lǐng)跑者。游戲的發(fā)展歷經(jīng)單機(jī)游戲、局域網(wǎng)游戲和大型多人在線游戲( Massively Multiplayer Online Game.MMOG),越來越強(qiáng)調(diào)玩家之間的實(shí)時(shí)互動(dòng)。
MMOG以主從架構(gòu)模式進(jìn)行處理,所有玩家連接到服務(wù)器。服務(wù)器采用負(fù)載均衡策略負(fù)責(zé)將并發(fā)訪問或數(shù)據(jù)流量分?jǐn)偟蕉嗯_(tái)節(jié)點(diǎn)上分別處理。目前MMOG主要采用業(yè)務(wù)分離集群。因?yàn)橛懈鞣N各樣的業(yè)務(wù)(聊天、散步、交易、情節(jié)、戰(zhàn)斗等),如果服務(wù)器負(fù)載過重,將一些業(yè)務(wù)從主服務(wù)器分離到單個(gè)服務(wù)器上就可以有效地減少每個(gè)服務(wù)器的負(fù)擔(dān),或增加游戲服務(wù)器的數(shù)量以均攤其他服務(wù)器的負(fù)擔(dān)。為了在請(qǐng)求高峰時(shí)產(chǎn)生大量的業(yè)務(wù)響應(yīng),一般主服務(wù)器都要采用一些負(fù)載平衡策略。
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