随着互联网+时代的到来,互联网技术无时无刻的为人们的生活提供着便捷服务。在提供服务的同时,互联网技术也迎接着巨大的挑战。大量并发业务的访问造成了单一服务器端的巨大压力,服务器集群用来解决服务器端的压力,其中最为重要的是负载均衡技术即如何合理的分配任务,使得整个集群系统的性能达到最佳。现有负载均衡算法存在着没有考虑到服务器集群内每个节点的运行期间的负载状态包括CPU利用率、网络带宽、内存使用率、IO读写速度等,造成现有负载均衡算法吞吐量及集群整体利用率有待提高。因此,本文提出了动态负载均衡算法旨在提高集群的吞吐量和利用率,包括以下三个方面:1)针对于现有负载均衡算法没有考虑到集群节点负载状态的问题,提出了DWA算法。首先,需要进行节点负载评价参数的选择,通过对HTTP请求分类分为发布型请求和事务型请求,对两种请求的服务器负载分析,选择适合的评价参数。然后,使用加权乘法对服务器负载状态进行量化。最后,提出了DWA算法,结合当前服务器节点的负载状态进行任务调度,从而实现对任务进行更为合理调度提高了集群的吞吐量。2)集群负载均衡策略是提高服务器集群的关键,结合DWA算法设计了动态反馈负载均衡策略。主要包括负载信息的收集、负载状态的判定和负载策略的执行三个方面,采用集中式的信息收集方式,周期性的收集节点的负载信息,采用UDP多播的方式进行信息传输。在负载信息判定过程中,使用权值对服务器负载能力进行评判,使用AHP方法进行权值的初值设置避免人为手动设置产生的误差。负载策略的执行阶段引入CPU平均负载阈值来判断多核CPU是否到达最大工作负载,避免了使用CPU利用率来判断服务器工作负载所产生的误差。3)为了验证算法的有效性,进行具体的仿真实验验证,通过集群吞吐率和平均响应时间进行验证算法的有效性。首先,界定当前实验环境下多少并发请求是大量请求,由于服务器集群是针对大量请求的,只有当请求量较大时才能体现出集群的优势,因此设计单机服务器与集群服务器响应时间对比实验。设计了DWA算法与加权最小连接数法对比实验,通过吞吐率和响应时间对所提算法进行评估。实验结果表明,DWA算法在吞吐率和响应时间上优于加权最小连接数法。