动态自适应负载均衡分析服务器对瞬间大并发量访问的优化

服务器在对瞬间大并发量访问进行响应过程中,由于其LVS负载均衡算法是以加权最小连接调度算法进行默认的,因此会造成负载不均衡,从而影响了服务器对瞬间大并发量访问的响应时间。为此,在LVS算法的基础上,提出了一种动态自适应负载均衡算法,它通过动态推送信息的方式来对服务器负载信息进行实时收集,并采用分簇并行处理的方式来实现任务的分解与转移,从而达到缩短服务器的响应时间,提高服务器对瞬间大并发量访问应对能力的目的。本文便基于这种动态自适应负载均衡方法对服务器的相关优化策略进行了深入的分析。

大并发量下单独招生系统性能优化研究

单独招生工作是我院招生工作一个重要组成部分,单独招生系统是获得学生生源的重要通道,单独招生Web应用程序在大并发量下出现性能下降,用户体验不好,响应时间过长。本文从软件本身的角度分析了Web应用程序可能存在的瓶颈点,并给出了优化的解决方法,在此理论基础上重新设计、编写程序,最后通过专业测试工具,证明这些优化的解决方案是正确的,有效的。

分布式和缓存技术在大并发量网站中的应用

对于高访问量网站,Web服务器端经常面临大并发量和海量数据流请求的问题,导致用户访问延时,利用负载均衡和内存缓存相结合技术可以解决这一问题。在服务器端采用集群下的负载均衡策略,将工作任务相对均衡地分配到各个节点上执行;采用内存缓存机制,通过优先读取内存中的缓存数据以减少对数据库的访问次数,进而减轻数据库负载。性能测试结果和用户体验反馈信息显示,该方法在大并发量访问时能极大地提高系统的吞吐量。

大量并发环境下的缓冲异步处理模型

提出并实现了缓冲异步处理模型,分析了在传统的处理模式中并发处理机制的不足,通过事务夭折实验和性能对比实验对该模型性能进行了验证.结果表明,该模型可有效地提高系统处理速度,增强系统稳定性.