“负载均衡”技术是一种先进的技术,能够有效解决网络负荷分布不均匀问题。通过适当的负载均衡算法,将任务请求合理的分配给网络中所有的服务器,同时将大量的数据流量分配给多条网络链路共同分担,充分利用网络资源,提高网络的可用性、可扩展性和灵活性等等。负载均衡种类多样。一个优秀的负载均衡策略既要有适当的负载均衡算法,还要有有效的检测网络负载状态的手段。目前,单一的负载均衡算法基本难以满足要求,需要将多种算法结合使用。负载均衡技术在集群中也有重要的应用,尤其是对于大型网站使用的Web集群具有重要的意义。采用基于反馈机制的负载均衡算法,必须考虑采样周期。理想状态下,采样间隔时间越短效果越理想。但是过于频繁的采样同样会给系统增加负担。通过对预测理论和预测方法的学习与研究,能够认识到,可以预先使用负载预测策略来估计服务器的负载状况,智能地预测接下来一段时间内的网络负载状态,然后再采用相应的策略来分配任务请求。由此可以适当地降低采样率,缓解系统压力。本文以随机动态算法为基础,结合负载预测并加入修正因子,提出一种负载均衡改进算法。该算法有效提升了负载均衡性能,并延长了采样周期,进而缓解了系统的压力。该算法兼顾当前及以后一段时间的负载状态,综合考量;在网络各主机存在差异的情况下,效果尤为显著。兼顾和差异是其中心思想。另外,该算法适用范围广泛,可以灵活的根据实际需求进行伸缩。