随着大规模并行分布处理系统，特别是网络工作站集群的广泛应用。如何采取有效的调度策略来平衡各节点的负载，从而提高整个系统资源的利用率，已成为人们的研究热点。集群具有可扩展性、 高可用性、高性能、高性价比等优点，作为存储区域网的存储设备具有天生的优势。随着PC机的发展，硬盘的价格越来越低，其存储容量越来越大，每台PC机也可配置多块硬盘，且可扩充能力极高，作为集群中的节点管理也相当方便，并具有一定的计算能力。如何采取有效的调度策略来平衡各节点的负载，从而提高整个系统资源的利用率，成为研究的重点。
1 负载均衡的目标
2 影响分布式系统性能的因素
主要有这些因素影响着分布式系统的性能：网络延迟、数据通信效能、CU处理能力、任务的分割、无法预算处理时间、任务的颠簸等等。我们在寻求分布式计算调度算法时，就是有针对性的以解决这些问题为目的，从各个角度，不同侧面，利用一种或者集中方法结合起来的形式，从而达到最优解，使得系统效率相对最高。
3 几种基本的调度算法
获得网络负载均衡有几个基本的方法，这些方法可以结合使用，形成更高级的算法，以下是几种基本的方法：
3.1 轮转法
轮转算法是所有算法中最简单也最容易实现的一种方法，轮转法简单地在一串节点中线性轮转，平衡器将新请求发给节点表中的下一个节点。如此连续下去。这个算法在DNS域名轮询中被广泛使用。但是简单应用轮转法DNS转换，可能造成持续访问同一节点，从而干扰正常的网络负载平衡，使网络平衡系统无法高效工作。轮转法典型适用于集群中所有节点的处理能力和性能均相同的情况，在实际应用中，一般将它与其他简单方法联合使用时比较有效。
3.2 加权法
加权算法根据节点的优先级或权值来分配负载。权值是基于各节点能力的假设或估计值。加权方法只能与其它方法结合使用，是它们一个很好的补充。
3.3 散列法
散列法也叫哈希法（Hash），通过单射不可逆的Hash函数，按照某种规则将网络请求发往集群节点。与简单加权法相似。
3.4 最少连接法
针对TCP连接进行在最少连接法中，管理节点记录目前所有活跃连接，把下一个新的请求发给当前含有最少连接数的节点。缺陷是某些应用层会话要消耗更多的系统资源，尽管集群中连接数平衡了，但是处理量可能差别很大，连接数无法反映出真实的应用负载。
3.5 最低缺失法
在最低缺失法中，管理节点长期记录到各节点的请求情况，把下个请求发给历史上处理请求最少的节点。与最少连接法不同的是，最低缺失记录过去的连接数而不是当前的连接数。
3.6 最快响应法
管理节点记录自身到每一个集群节点的网络响应时间，并将下一个到达的连接请求分配给响应时间最短的节点。在大多数基于LAN的集群中，最快响应算法工作的并不是很好，大多数与以太网连接的现代系统，有部分负载时，可在1ms或更短时间内响应，这使得这种方法没有意义。
4 几种高级的调度算法
4.1 基于遗传算法的分布式任务调度策略
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4.2 蚁群算法求解分布式系统任务分配问题
4.3 一种自适应的分布式调度策略
先响应客户端的连接请求。通常根据连接请求内容和服务类型的不同，各个Server节点的工作负载往往表现出不均衡性，而且这种不均衡性是难以避免的，也是随时间不断变化的。本策略正是利用这种不均衡性，根据负载的动态变化来自动进行调度，在各个Server节点间达到一种自适应的平衡。而且不需要节点间相互通讯，因此实现简单，开销更小。
其工作原理描述如下:
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