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針對云服務(wù)下分布式消息系統(tǒng)存在的節(jié)點間負(fù)載傾斜問題，提岀基于副本角色的動態(tài)負(fù)載均衡策略，并將算法應(yīng)用于Apache Kafka分布式流平臺中。基于消息系統(tǒng)的主要功能為讀寫及存儲消息，算法以CPU、磁盤、網(wǎng)絡(luò)讀寫流量為節(jié)點的主要負(fù)載因素，并根據(jù)不同的負(fù)載類型提出相應(yīng)的首領(lǐng)角色遷移策略和副本遷移策略。從時間代價、空間代價、服務(wù)可用性等多個角度論證該算法的可行性，并討論算法中涉及參數(shù)對算法執(zhí)行效果的影響。經(jīng)實驗驗證，所提算法能夠?qū)崿F(xiàn)集群中各節(jié)點的資源使用量均不大于規(guī)定閾值，并且與缺省系統(tǒng)相比，集群CPU占用率均方差下降η2.1%，磁盤占用率均方差下降δ6.1%，網(wǎng)絡(luò)流入速度均方差下降79.2%，網(wǎng)絡(luò)流出速度均方差下降63.9%，優(yōu)化效果顯著。
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