随着互联网的高速发展,爆炸式增长的用户数量和Web访问需求给服务器性能和承载能力带来了巨大的挑战。而作为应对高并发需求的服务器集群技术,在提高服务器整体处理能力的同时也面临着在高并发访问下负载分配不均,无法充分利用系统资源的问题,负载均衡技术则应运而生。Nginx作为目前市场占有率最高的Web服务器,具有并发处理能力强,扩展性好等特点,对其负载均衡技术的研究具有重要意义。同时为了满足不同并发访问量下对于Nginx服务器集群承载能力及数据处理效率的要求,缓解目前Nginx负载均衡算法所存在的不足与问题,并进一步提高Nginx服务器集群的资源利用率及负载均衡效果,本文所做工作如下:（1）通过对Nginx的模块化结构和进程模型进行分析,并对Nginx内置算法及常见的动态负载均衡算法进行对比实验,总结分析出目前Nginx负载均衡算法存在的问题,并在此研究基础上,本文根据层次分析法提出了一种新的服务器性能评价指标,通过综合CPU利用率、内存使用率、磁盘I/O和网络带宽的影响因子更科学地反映各节点的负载性能情况,并实现了一套服务器节点负载信息收集模块。（2）针对Nginx负载均衡算法对比实验中高负载状态下常见动态算法存在的分配效率不佳的问题,本文基于服务器节点性能评价指标,根据节点性能使用率所占集群平均负载使用率的变化,提出了在高负载状态下负载分配能力优秀的自适应动态负载均衡算法,能够根据节点性能使用率变化情况动态地调整各服务器节点的分配权重,以达到更优秀的实时负载分配效果。（3）针对特定服务器集群进行静态算法优势区转变为动态算法优势区阈值的计算,本文通过对遗传算法的研究和优化,提出了一种改进的自适应遗传算法,通过操作转换阈值对交叉和变异操作顺序实行自适应地变换,并采用三角函数对算子操作概率进行动态优化,并基于该算法实现了阈值的计算;最后综合研究成果,提出了一种基于改进遗传算法的Nginx动静态结合的负载均衡算法。本文基于智慧宿管项目的运行场景,采用Siege工具和OPNET网络仿真平台进行实验环境仿真模拟,并在该环境下对静态加权轮询算法、概率择优动态负载均衡算法、动态加权负载均衡（dnfs＿conn）算法和本文算法进行了对比实验,通过集群平均响应时间和实际并发连接数等指标验证了本文算法的正确性和有效性。同时在项目实际运行环境中通过分别配置最小连接数算法与本文算法作为负载均衡策略进行对比,验证了本文算法在智慧宿管项目环境中的实用性。