【摘 要】
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本文在分析了待调度任务对本地资源和远程节点资源的影响后,提出了一种基于竞争分析的面向多资源的负载平衡算法(MRLB)。该算法借鉴了经济学上的边际成本思想,负载平衡的目标也不局限于CPU资源,而是扩大到所有的系统资源上。算法能在系统全局信息不完整或者信息存在较大延迟的情况下正常工作,有效地消除了负载信息不准确以及负载集中对算法稳定性的不利影响。模拟实验表明,本算法减少了任务的平均减速,并能在保证系统
【机 构】
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电子科技大学计算机科学与工程学院 成都 610054;西华大学数学与计算机学院,成都,610039
【出 处】
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2006中国计算机学会体系结构专委会学术年会
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本文在分析了待调度任务对本地资源和远程节点资源的影响后,提出了一种基于竞争分析的面向多资源的负载平衡算法(MRLB)。该算法借鉴了经济学上的边际成本思想,负载平衡的目标也不局限于CPU资源,而是扩大到所有的系统资源上。算法能在系统全局信息不完整或者信息存在较大延迟的情况下正常工作,有效地消除了负载信息不准确以及负载集中对算法稳定性的不利影响。模拟实验表明,本算法减少了任务的平均减速,并能在保证系统性能的同时降低任务的迁移率.它可用于各种分布式系统和集群系统。
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