在基于微服务框架构成的分布式云系统中,负载均衡是其核心组成部分,负载均衡策略及能力直接决定了云系统的运行效率。著名的CPA理论提出了在分布式系统中,Consistency（一致性）、Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性）对应着分布式系统的三个指标,而以上三个指标由于分布式系统的复杂性无法同时实现,其中可用性为本文讨论的关键问题。实际应用中一般对于Availability（可用性）有两种优化方法,首先是提升服务器的硬件能力,但考虑到商用过程中的成本问题通常选择第二种方法,即通过高效的软件负载均衡策略来保证系统的可用性。在分布式系统中负载均衡作为核心部分已经广泛应用于当今的各种云系统中。分布式系统的典型案例即微服务架构,它根据业务功能的不同将系统划分多组小的微服务,不同服务间互相协调配合大大提高了系统性能,但也会导致服务的负载难以平衡从而导致负载倾斜的问题,即部分服务请求量过高,而部分服务请求量过低。本文针对负载均衡策略,完成了以下工作:（1）研究当前微服务架构的下负载均衡机制,并分析传统负载均衡机制的优缺点。现流行的微服务系统中使用的多为静态负载均衡算法,无法针对服务实例的运行状况进行动态化运算,导致并发量激增时极易发生负载倾斜。而传统的动态负载均衡算法并不具备服务治理能力,容易造成负载倾斜以及服务开销扩大的问题。（2）研究分析当前流行的负载均衡策略的优缺点,并进行针对性地改进。本文提出了基于负载有界的一致性哈希的动态负载均衡算法并引入系统资源使用率和虚拟节点的概念对其进行优化,通过实验证明了相比于传统算法其有更好的分配效率以及动态扩展性,保证了分布式系统的高可用性。（3）将本文改进后的动态一致性哈希算法应用于实际的微服务架构场景中,在系统中针对实际应用场景分析设计用来封装算法的负载均衡器（Loadbalancer）,以实现分布式系统的动态扩展性和高可用性。同时本文也会调整负载均衡算法,结合微服务架构系统进行二次建模,从结构上优化负载均衡策略。（4）分析设计实验方案,对负载均衡算法进行多方面的实验比较,相比于传统的负载均衡算法,本文改进的动态一致性哈希算法在分配效率更优,降低了负载不均衡率约25%。此外还针对重新设计的负载均衡系统进行了实验,相比于传统负载均衡服务器同样有着更好的表现。