云存储系统中动态负载均衡算法研究

针对分布式哈希表(DHT)云存储系统中的存储负载不均问题,提出一种基于节点动态前移(NDF)的负载均衡算法。通过过载节点动态前移,缩小节点存储分区,进而降低节点的存储负载。同时,过载节点向第3个后继节点复制相关数据,保证系统中数据的副本数量稳定。在NDF算法执行过程中,只需过载节点与第3个后继节点进行简单协调,多个过载节点可以并发地进行负载转移,适合在大规模集群中部署。在10个节点的小规模集群中进行功能测试,验证NDF算法具有良好的负载均衡能力。在5 000个节点的大规模集群中进行性能测试,结果证明在系统总负载不超过60%时,与虚拟节点算法相比,NDF算法负载转移代价可以提升30%以上。