随着分布式系统的广泛发展和应用,资源分配问题也越来越突出。传统的资源分配方法大多采用工程控制手段,通过进行全局的计算,将资源分配到最适合的地方。这种分配方法在单系统中行之有效,因为单系统中资源的数量较少,而且可以做到同步。这种方法在分布式系统中属于NP完全问题,其计算规模随着系统规模的增大而剧增。事实证明,简单地将这种方法引入到分布式系统中是行不通的,因此就衍生了一系列的资源分配方法。其中智能优化算法和基于市场经济学的方法较为引人注目。然而,基于智能优化方法的分配算法难以保证所得到的结果是最优解,而且前提条件是系统是稳定的。基于市场经济学的资源分配方法将市场调配资源的方法引入到分布式系统环境中。由于市场本身的分布性,这种方法显示出了其特有的优越性。然而,目前的研究显示,这种方法执行的周期较长,不利于对时间要求较严格的资源分配。这种资源分配方法仍处于研究阶段,其大多都使用新古典主义经济学的原理。本文应用新兴古典经济学的原理来分析一个分布式系统环境下的资源分配问题。这种分析方法重点关注如何提高整个系统的性能,使得客户得到的整体效用最大。其中有效的资源分配方案将是达到这一目标的重要手段。其具体步骤是：(1)根据分布式系统的网络拓扑结构和节点执行各种请求的能力,通过计算决定处于哪种分配结构。由于各节点之间网络带宽的不同,决定了这各个节点之间交换效率的不同,从而有着不同的交换系数。而各个节点对不同服务的执行能力不同,决定了任意两种服务在两个节点之间存在不同的比较优势。这两个客观的条件决定了两节点之间的关于这两种服务的分配结构。(2)在第一步的确定的分配结构下,通过对效用函数的求导,得出最优的分配点。从而得出了请求在两节点之间的分配量。这一步使用的是新古典经济学中的边际分析,这也是定价模型中使用的分析方法。(3)将请求按照计算值在两节点之间分配。依此类推,将所有的服务均衡地分配到两节点之上。通过这几步之后,每种请求都分配到最具有比较优势的服务节点上,每个服务器节点都最大化提供其具有比较优势的服务,使得系统的整体性最优。其中,对各节点服务网中请求的分配包含在专业化分工之内。这种思想将资源分配问题转化成专业化分工问题,然后应用超边际分析,求出分配方案的最优解。