一、Linux高可用集群心跳机制研究(论文文献综述)
宫灿锋,贺勇,周宁,吴坡,张江南,阮冲[1](2021)在《冗余服务器故障检测和可靠切换方法的研究及应用》文中研究指明针对调度自动化系统服务器冗余配置中存在的故障检测实时性差、故障切换异常等问题,提出一种冗余服务器故障检测和故障可靠切换的方法,实现服务器故障的快速检测识别,故障后应用服务的无缝切换,为调度自动化系统不间断运行提供了保障。该方法通过对服务器应用程序的关键进程在线实时动态检测,快速识别出故障进程,并将应用服务切换至备用服务器;同时优化服务器间心跳故障检测机制,加速判断出服务器心跳网络故障,及时完成主备服务器故障切换。最后根据服务器的故障类型,设计了不同的故障测试方案,并通过测试验证了所提方法对服务器故障的高效检测和故障后应用服务的可靠切换。
陈魏魏[2](2021)在《基于Hadoop的贷后监控系统的设计与实现》文中认为信贷业务中贷后的风险监控是长期困扰我国银行信贷业务的工作难题,这其中的原因可能包括银行在信贷等工作中监控体系建设不完善、防控风险设置不完备、风险控制不严格等,当然也存在一些人为风险因素,这些都说明了银行信贷业务中贷后监控风险控制的复杂性和艰难性。本文针对金融行业客户贷后业务管理难题,借助计算机技术,结合成熟的大数据技术,设计并实现贷后监控系统,将信贷业务的数据统一管理归档,统一调阅审核,丰富项目管理媒体资料,从而增加客户的贷后管理手段,提升贷后管理的效果。本文首先从银行信贷业务中贷后的监控业务流程出发,对贷后监控系统的功能需求、性能要求和用例规约等方面展开深入分析和论证。在需求分析阶段提出将系统角色划分为超级管理员、总行管理员、总行用户、分行管理员和分行用户,各司其职,对系统的数据采集上传保证数据一致性上传,高可用集群搭建保证数据高可用存储、不间断对外提供读写服务,数据调阅管理随时调阅数据等进行详细的用例分析。非功能需求分析时系统提出可维护性、响应时间、并发性和可靠性要求。然后设计了系统的网络结构,根据SSM开发框架设计了软件层次结构。通过系统功能分析和实际的业务功能,将贷后监控系统划分为数据采集上传、高可用集群和数据调阅管理三部分。最后完成系统的数据库物理和逻辑结构设计、E-R图设计和接口设计。系统数据采集上传部分使用Shell技术完成数据定时采集上传,高可用集群使用开源的Hadoop技术搭建高可靠数据存储和读写服务,数据调阅管理主要采用Java EE开发技术结合前端Jquery技术、数据库MySQL技术实现的。最后设计测试用例,对系统各功能模块进行测试。目前贷后监控系统已按照需求完成全部设计功能实现,系统已通过全部测试用例,完全满足需求分析提出各项要求,系统已部署上线并稳定运行,银行业务人员可以通过系统随时查阅管理信贷项目的贷后数据,对银行贷后项目的监控数据进行调阅管理。
刘成[3](2020)在《基于服务器集群的负载均衡系统的设计与实现》文中研究指明随着医疗行业信息化的发展,医疗系统服务器架构设计这一研究方向深受重视。大多数医疗相关信息系统在进行需求分析、构建设计之时并未考虑到高并发业务流量冲击带来的负载不均和集群无法满足高可用的问题。负载均衡技术作为该问题的一种解决方案,是当下非常热门且研究趋势良好的技术,与传统的单点服务器架构技术相比具有巨大的优势。首先为了实现服务器集群在高并发下的负载均衡,本文针对一致性哈希方法中的数据倾斜问题,对比了现有的数据均衡方案,基于改进一致性哈希设计了一种可扩展、高效的负载均衡方法。该方法构建了虚拟节点最大线性值计算模型和虚拟节点冗余值计算模型,将虚拟节点的构建数量与节点性能值和集群节点数相关联,可以防止哈希倾斜带来的调度不均。接着针对原生master-slave节点主备模型中的主备失效和Session共享问题,对比了现有的主备构建方案和Session共享方案,本文基于选举队列和Redis设计出一种可拓展、可备份的高可用模型。该模型构建了基于选举状态的选举队列,同时将业务逻辑Session管理解耦,可以防止主备失效后缓存数据丢失而造成服务中断。最后本文对系统进行软硬件环境构建,并对功能模块进行原型实现和系统测试,根据测试结果表明该系统在负载均衡和高可用性上满足医疗系统的业务需求。该系统已在医院正式上线运行一年,得到了所有科室医疗工作人员的肯定。
宫灿锋,贺勇,周宁,吴坡,张江南,阮冲[4](2020)在《冗余服务器故障检测和可靠切换方法的研究及应用》文中提出针对调度自动化系统服务器冗余配置中存在的故障检测实时性差、故障切换异常等问题,提出一种冗余服务器故障检测和故障可靠切换的方法,实现服务器故障的快速检测识别,故障后应用服务的无缝切换,为调度自动化系统不间断运行提供了保障。该方法通过对服务器应用程序的关键进程在线实时动态检测,快速识别出故障进程,并将应用服务切换至备用服务器;同时优化服务器间心跳故障检测机制,加速判断出服务器心跳网络故障,及时完成主备服务器故障切换。最后根据服务器的故障类型,设计不同的故障测试方案,通过测试验证提出方法对服务器故障的高效检测和故障后应用服务的可靠切换。
钱周玉[5](2020)在《基于StarlingX OpenStack集群高可用性的研究》文中进行了进一步梳理随着通信技术的不断发展,第五代移动通信技术正逐步走向商用,5G时代正式来临,AI、物联网等智慧科技将迎来大发展,作为底层支撑技术的云计算正发生变革,传统IT云计算模式无法满足电信环境下日益增长的网络边缘需求。开源软件StarlingX融合了边缘计算技术、OpenStack技术和高可用技术,实现了许多特有的高可用组件,本文提出了将开源软件StarlingX应用于电信云环境中的解决方案,研究在边缘场景中电信云系统的高可用性。论文主要工作如下:(1)对云计算的发展历程进行了简要描述,对5G边缘计算进行了高可用需求分析。(2)对边缘计算、OpenStack主要组件结构以及高可用技术进行了相关介绍,对开源软件StarlingX的组件进行了简要分析。(3)对StarlingX OpenStack集群高可用组件SM(Service Manage)进行研究。研究了SM组件心跳策略、资源管理及节点关键进程高可用的实现,并在此基础上设计了集群控制节点关键进程与SM组件之间的心跳,提高SM组件对关键进程监控管理能力,使系统的高可用性提升。(4)在物理主机上部署StarlingX电信云边缘环境,编码实现用例服务脚本和用例服务程序,对用例服务进行功能测试和高可用测试。结果表明SM组件能够迅速恢复处于其管理下的计划外死亡的服务,同时对于检测到丢失服务心跳的服务也会进行高可用处理,在一定程度上保障了边缘恶劣场景下系统自愈与抗风险的能力。
李勇[6](2020)在《基于Linux高可用集群关键技术研究与实现》文中研究说明本文研究了高可用集群技术,设计了一个基于Linux系统的高可用集群模型,并详细介绍了心跳机制。提出了基于状态权值选举算法,该算法真实的反映节点的状态,能公正的选举出最合适的主节点。采用新型算法能预测心跳数据的到达时间,可动态调整心跳包的超时时间,从而减少对节点状态的误判。
田宇[7](2020)在《基于Raft的Airflow调度器集群的设计与实现》文中研究说明随着互联网服务数据量的增加和业务需求的复杂化,许多开发者开始借助任务调度系统执行业务代码。Airflow作为一款操作简单、功能丰富的分布式任务调度框架,得到了许多企业和开发者的认可和选择。但是,作为分布式服务,Airflow具有不可忽视的缺陷,例如调度器节点仅支持单点部署、用户对集群的监控和管理比较繁琐。针对以上问题,本文在调研了当前集群服务高可用方案的基础上,设计并实现了Airflow调度器集群系统。系统支持了调度器节点的集群部署,通过Raft一致性算法实现了调度器节点的故障容灾,极大地提高了集群的可用性。通过对Airflow调度器进程的TCP请求进行了监控和限制,保证集群数据的一致性。另外,系统提供了集群管理页面和配置文件版本控制功能,简化了用户对集群的维护和管理操作,提高了Airflow集群的易用性。本文首先分析了Airflow现有的问题和不足,明确了Airflow调度器集群系统的系统范围和需求。根据需求,本文将系统设计为Raft模块、TCP代理模块、配置文件版本控制模块、集群管理页面模块四个主要模块。之后,本文使用Python语言完成了系统的实现,引入IO多路复用技术实现了高性能的TCP代理,基于Flask框架搭建了集群管理页面和配置文件版本控制功能相关的接口。本文的最后对系统进行了可用性测试和功能测试,测试结果显示Airflow调度器节点可以在系统的支持下实现集群部署,集群的容灾能力大幅度提升,集群管理方面的功能也达到了预期的效果。
王振宇[8](2020)在《云平台下消息分发中心的设计与实现》文中研究表明在云平台出现之前,企业员工都使用搭载传统桌面的个人设备进行工作。随着时间的推移,个人设备存在的问题就愈发明显,比如性能低下、维护升级成本高以及数据安全问题。伴随着云计算时代的到来,基于云平台的云桌面能够有效地解决个人设备所存在的问题,因此也被越来越广泛地使用。但是现有云平台中并没有专门的消息分发组件,以至于管理员无法及时向用户发送消息。同时,用于处理业务系统与用户间消息的逻辑与业务处理逻辑杂糅在一起,既影响云服务器的性能,也不利于云平台的扩展与改进。鉴于上述问题,本文设计并实现了一个用于云平台之中的消息分发中心。本文首先对消息分发中心的核心功能消息推送进行研究调查,了解消息推送技术及其应用的发展态势。然后结合消息分发中心所需的相关理论与技术进行分析,明确了实现消息分发中心具有可行性。通过研究与分析,由于MQTT协议适合于主动推送的场景并且具有如功耗低、可靠性强等诸多优点,因而选择使用MQTT协议作为消息分发中心的通信协议。选定通信协议之后,根据实际情况明确系统需求,结合需求进行分析,给出了系统的整体架构。随后将系统进行功能模块划分,划分为身份验证模块、ACL权限控制模块、主题管理模块、消息推送模块、存储模块、负载均衡模块以及监控与统计模块。接下来对各个功能模块进行了详细的设计与实现。身份验证模块通过Token的方式保障了系统中均为合法用户。ACL权限控制模块则限制了用户的权限范围,防止用户获取权限外的消息。消息推送模块以MQTT协议的开源实现Moquette为基础并结合云平台的实际情况进行优化与改进,按照不同推送模式执行不同流程,也让系统具有较好的并发能力。主题管理模块也在Moquette的基础上进行优化,加入哈希表结构,提高了主题匹配的速度。存储模块为整个消息分发中心提供数据存储支撑的功能。负载均衡模块专门针对MQTT长连接及异构集群使用了一种动态区间分割负载均衡算法,以实现集群的高效运转。监控与统计模块收集系统中的相关信息以便于管理员用户对系统进行分析维护与优化。最后对消息分发中心进行测试,得到测试结果并进行分析,最终验证了消息分发中心能够满足先前制定的需求。
赵宪阳[9](2019)在《服务器管理软件高可用模块的设计与实现》文中指出为应对日益增长的业务需求,互联网企业需要通过运行多数量的服务器设备来支持相关业务。服务器管理软件是一款对企业网络环境中服务器节点进行监控和管理的软件产品,它集成了对机架服务器、刀片服务器等服务器设备的管理和配置。管理节点通过运行该软件来管理网络环境中其他的服务器节点。由于现实生产环境中服务器不可避免的会出现各种故障,管理节点发生故障后将无法继续提供管理服务。因此,有必要提高服务器管理软件的可用性,以确保不间断的管理服务。高可用(High Availability)是指通过相关设计和方法提高系统可用性,减少由于软硬件故障导致的服务不可用时间,同时保持服务的高可用性。为了提高服务器管理软件的可用性,解决实际网络环境中管理节点发生故障后,管理节点无法继续提供管理服务的问题。本文设计并实现了服务器管理软件的高可用模块。当管理节点发生故障时,管理节点的服务转移到备用节点,实现系统对外提供不间断的服务器管理服务。本文为实现高可用模块主要工作如下,包括:(1)分析常用高可用模式以及关键技术,在当前应用场景的基础上,设计本文所需要的方案。根据服务器管理软件状况进行需求分析,设计本文的功能子模块,并提出系统的非功能性需求。(2)利用数据链路层管理协议,设计实现一种节点间通信机制。通过收发链路层的报文来实现节点间的通信。在该通信机制的基础上,设计管理节点的心跳检测、节点管理等功能。(3)根据需求分析提出各个模块的设计与实现方案,包括节点管理、数据备份、服务切换等模块。实现当管理节点发生障碍时,备用节点接管管理节点的任务,减少服务停滞时间,提高管理软件可用性。(4)最后对高可用模块进行测试与验证,给出测试结果。高可用模块作为服务器管理软件的一部分,开发完成后经过测试,该模块满足了项目的预期目标,已应用在服务器产品配套软件中。同时该模块为提高服务器管理的可用性提供了一种实用性解决思路。
葛钰[10](2019)在《面向云服务的web服务器负载均衡设计与实现》文中研究表明随着互联网技术的迅猛发展,用户的激增以及需求的多样化给传统网络架构带来了巨大压力。云计算的应运而生,提供了一种新兴的商业计算模型。各大公司纷纷构建自己的公有云或私有云平台,依托云计算技术拓展业务,提高集群计算、快速响应、高可用、灵活部署等各方面能力。OpenStack作为较成熟开源产品,具有良好的扩展性和兼容性,被广泛运用于企业部署IaaS层云计算架构中。云服务提供商基于OpenStack建立私有云平台,面向行业、企业内部、个人提供私有云服务,用户通过浏览器访问云服务,获取相应资源。在高并发访问情况下,单一web服务器难以支撑正常云服务业务需求,通常使用web服务器集群技术解决。而在集群技术中,负载均衡策略的好坏直接影响集群系统响应能力。因此本文基于私有云平台,为提供可靠云服务,加快云平台响应,针对Nginx中加权最小连接算法的缺点,设计实现改进的自适应动态负载均衡策略。论文的主要工作如下:1.搭建私有云平台系统总体架构。完成云平台软件架构设计,包括web框架、开发语言、数据库等设计,并完成业务层各个模块后台编程实现。2.搭建web服务器相关网络架构,使用Nginx作为反向代理服务器实现web服务器负载均衡集群。同时,为防止Nginx单点失效,搭建Nginx-keepalive主从热备。3.分析加权最小连接算法,针对其无法根据后端服务器性能状况变更权值的缺点,设计一种改进的自适应动态负载均衡策略。周期性获取各后端服务器性能,使用本论文设计的相关算法得出下一个周期各节点权值,通过服务与注册中心挂载带有节点IP地址以及权值的消息,借助第三方模块将消息动态加载到Nginx upstream模块中实现自适应动态负载均衡。4.搭建实验网络环境。首先对Nginx主从热备进行功能性测试;其次使用JMeter压力测试工具确定周期T取值;最后,通过多次实验对本文改进的自适应动态负载均衡策略以及加权最小连接算法进行对比分析。依据平均响应时间以及吞吐量评价参数验证自适应动态负载策略能够提高系统性能。
二、Linux高可用集群心跳机制研究(论文开题报告)
(1)论文研究背景及目的
此处内容要求:
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例:
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
(2)本文研究方法
调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、Linux高可用集群心跳机制研究(论文提纲范文)
(1)冗余服务器故障检测和可靠切换方法的研究及应用(论文提纲范文)
0 引言 |
1 服务器双机系统简介 |
2 服务器故障类型分析 |
2.1 应用程序故障 |
2.2 网络故障 |
2.3 心跳故障 |
3 冗余服务器故障检测和切换的方法 |
3.1 进程故障检测方法 |
3.2 心跳故障检测方法 |
3.3 故障切换方法 |
4 测试验证与应用 |
4.1 故障检测和切换测试 |
4.2 应用场景 |
5 结论 |
(2)基于Hadoop的贷后监控系统的设计与实现(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
第一章 引言 |
1.1 课题背景 |
1.1.1 背景和意义 |
1.1.2 国内外现状 |
1.2 课题任务 |
1.2.1 课题内容 |
1.2.2 本人承担任务 |
1.3 论文结构 |
第二章 相关技术介绍 |
2.1 Shell技术 |
2.1.1 Shell介绍 |
2.1.2 Shell脚本 |
2.2 Hadoop及Hadoop生态圈技术 |
2.2.1 Hadoop技术 |
2.2.2 分布式存储系统HDFS |
2.2.3 协调式服务Zookeeper |
2.3 SSM框架技术 |
2.3.1 Spring MVC介绍 |
2.3.2 Spring框架 |
2.3.3 MyBatis介绍 |
2.4 本章小结 |
第三章 系统的需求分析 |
3.1 系统角色分析 |
3.1.1 系统管理员 |
3.1.2 系统普通用户 |
3.2 系统功能需求分析 |
3.2.1 数据采集上传 |
3.2.2 高可用集群 |
3.2.3 数据调阅管理 |
3.3 系统的非功能需求分析 |
3.4 本章小结 |
第四章 系统的总体设计 |
4.1 系统网络结构设计 |
4.2 系统软件层次架构设计 |
4.3 系统功能模块设计 |
4.3.1 数据采集上传功能模块 |
4.3.2 高可用集群功能模块 |
4.3.3 数据调阅管理功能模块 |
4.4 系统的数据库设计 |
4.4.1 E-R图设计 |
4.4.2 数据库表设计 |
4.5 系统的界面设计 |
4.6 系统接口设计 |
4.7 本章小结 |
第五章 系统主要功能模块的详细设计与实现 |
5.1 数据一致性上传模块的详细设计与实现 |
5.1.1 数据一致性上传模块的详细设计 |
5.1.2 数据一致性上传模块的实现 |
5.2 高可用集群控制模块的详细设计与实现 |
5.2.1 高可用集群控制模块的详细设计 |
5.2.2 高可用集群控制模块的实现 |
5.3 系统登录模块的详细设计与实现 |
5.3.1 系统登录模块的详细设计 |
5.3.2 系统登录模块的实现 |
5.4 分行项目查看模块的详细设计与实现 |
5.4.1 分行项目查看模块的详细设计 |
5.4.2 分行项目查看模块的实现 |
5.5 用户收藏模块的详细设计与实现 |
5.5.1 用户收藏模块的详细设计 |
5.5.2 用户收藏模块的实现 |
5.6 本章小结 |
第六章 系统测试 |
6.1 系统测试方法介绍 |
6.2 系统的功能测试 |
6.3 系统的非功能测试 |
6.4 本章小结 |
第七章 结束语 |
7.1 论文工作总结 |
7.2 问题和展望 |
参考文献 |
致谢 |
(3)基于服务器集群的负载均衡系统的设计与实现(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
第一章 绪论 |
1.1 研究背景及意义 |
1.2 课题来源及研究内容 |
1.3 本文的组织架构 |
第二章 相关技术研究 |
2.1 基础知识 |
2.1.1 集群技术 |
2.1.2 负载均衡技术 |
2.2 服务器集群负载均衡技术研究 |
2.2.1 国内研究现状 |
2.2.2 国外研究现状 |
2.2.3 小结 |
2.3 服务器集群高可用技术研究 |
2.3.1 国内研究现状 |
2.3.2 国外研究现状 |
2.3.3 小结 |
2.4 本章小结 |
第三章 基于服务器集群的负载均衡系统总体设计 |
3.1 系统模块分析 |
3.1.1 系统的设计目标 |
3.1.2 系统的功能分析 |
3.2 总体架构设计 |
3.2.1 系统总体架构 |
3.2.2 系统网络部署总体架构 |
3.3 系统功能设计 |
3.3.1 用户管理子系统设计 |
3.3.2 版本控制子系统设计 |
3.3.3 负载均衡子系统设计 |
3.3.4 集群高可用子系统设计 |
3.3.5 集群状态监控子系统设计 |
3.4 数据库设计 |
3.5 本章小结 |
第四章 基于改进一致性哈希的负载均衡方法 |
4.1 一致性哈希在负载均衡中的现存问题 |
4.2 基于改进一致性哈希的负载均衡方法详细设计 |
4.2.1 虚拟节点数量计算模型 |
4.2.2 节点性能比 |
4.2.3 虚拟节点最大线性值 |
4.2.4 虚拟节点冗余值 |
4.3 实验与分析 |
4.3.1 实验环境与方法 |
4.3.2 实验结果与分析 |
4.4 本章小结 |
第五章 基于Redis的服务器集群高可用模型 |
5.1 高可用模型在服务器集群中的现存问题 |
5.2 基于Redis的高可用模型详细设计 |
5.2.1 架构设计 |
5.2.2 集群主备构建策略 |
5.2.3 Session共享策略 |
5.3 实验与分析 |
5.3.1 实验环境与方法 |
5.3.2 实验结果与分析 |
5.4 本章小结 |
第六章 系统原型实现与测试 |
6.1 系统环境 |
6.1.1 硬件环境 |
6.1.2 软件环境 |
6.2 系统原型实现 |
6.2.1 用户管理子系统原型 |
6.2.2 版本控制子系统原型 |
6.2.3 集群高可用子系统原型 |
6.3 系统功能测试 |
6.3.1 用户登陆测试 |
6.3.2 版本控制测试 |
6.3.3 集群高可用测试 |
6.3.4 负载均衡测试 |
6.4 本章小结 |
第七章 总结与展望 |
7.1 总结 |
7.2 展望 |
参考文献 |
附录1 攻读硕士学位期间申请的专利 |
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
(4)冗余服务器故障检测和可靠切换方法的研究及应用(论文提纲范文)
0 引言 |
1 服务器双机系统简介 |
2 服务器故障类型分析 |
2.1 应用程序故障 |
2.2 网络故障 |
2.3 心跳故障 |
3 冗余服务器故障检测和切换的方法 |
3.1 进程故障检测方法 |
3.2 心跳故障检测方法 |
3.3 故障切换方法 |
4 测试验证与应用 |
4.1 故障检测和切换测试 |
4.2 应用场景 |
5 结论 |
(5)基于StarlingX OpenStack集群高可用性的研究(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
1 绪论 |
1.1 课题研究背景 |
1.2 国内外研究现状 |
1.3 课题研究意义 |
1.4 论文章节结构 |
2 系统相关技术概述 |
2.1 边缘计算 |
2.1.1 边缘计算概念 |
2.1.2 边缘计算基础架构与特性 |
2.1.3 边缘计算应用场景 |
2.2 OpenStack云平台技术 |
2.2.1 计算组件Nova |
2.2.2 网络组件Neutron |
2.2.3 存储组件Swift和 Cinder |
2.2.4 OpenStack其它组件 |
2.3 高可用技术 |
2.3.1 高可用性概述 |
2.3.2 高可用集群 |
2.3.3 高可用开源软件 |
2.4 Starling X Open Stack集群 |
2.5 本章小结 |
3 Starling X Open Stack集群高可用分析与设计 |
3.1 SM初始化 |
3.2 SM Heartbeat实现分析 |
3.3 Starling X Open Stack集群服务心跳设计 |
3.3.1 服务心跳需求分析 |
3.3.2 SM Service高可用实现 |
3.3.3 服务心跳设计 |
3.4 本章小结 |
4 Starling X Open Stack集群高可用实现与测试 |
4.1 系统实现环境 |
4.2 Starling X环境部署 |
4.2.1 系统网络规划 |
4.2.2 Starling X ISO镜像部署 |
4.3 Starling X Open Stack集群服务心跳的实现 |
4.3.1 服务脚本和服务程序编码实现 |
4.3.2 数据库实现 |
4.4 系统测试 |
4.4.1 服务功能测试 |
4.4.2 服务高可用测试 |
4.5 本章小结 |
5 总结与展望 |
5.1 全文总结 |
5.2 展望 |
参考文献 |
致谢 |
附录1 攻读硕士学位期间参与的项目和发表的论文 |
(6)基于Linux高可用集群关键技术研究与实现(论文提纲范文)
1 引言 |
2 高可用集群技术 |
3 高可用集群模型设计 |
4 多节点集群心跳机制研究与设计 |
4.1 心跳原理 |
4.2 基于节点分类的心跳模型设计 |
4.3 节点有限状态机设计 |
4.4 主节点选举算法设计 |
4.5 心跳信息超时设计 |
4.6 与服务进程间的通讯设计 |
5 结束语 |
(7)基于Raft的Airflow调度器集群的设计与实现(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
第一章 引言 |
1.1 项目背景 |
1.2 国内外发展概况 |
1.3 本文的主要工作 |
1.4 本文的组织结构 |
第二章 相关技术综述 |
2.1 分布式系统 |
2.2 Airflow |
2.2.1 Airflow核心概念 |
2.2.2 Airflow集群架构 |
2.3 Raft |
2.3.1 Raft基本原理 |
2.3.2 Raft选举机制 |
2.3.3 Raft日志同步 |
2.3.4 Raft与 Paxos的比较 |
2.4 Flask |
2.5 IO多路复用 |
2.6 Git版本控制 |
2.7 本章小结 |
第三章 Airflow调度器集群的需求分析 |
3.1 系统范围 |
3.2 功能性需求分析 |
3.3 非功能性需求分析 |
3.4 本章小结 |
第四章 Airflow调度器集群的设计 |
4.1 概要设计 |
4.2 模块设计 |
4.2.1 Raft模块设计 |
4.2.2 TCP代理模块设计 |
4.2.3 配置文件版本控制模块设计 |
4.2.4 集群管理页面模块设计 |
4.3 数据库设计 |
4.4 本章小结 |
第五章 Airflow调度器集群的实现 |
5.1 系统运行环境 |
5.2 Raft模块的实现 |
5.2.1 Raft节点注册的实现 |
5.2.2 Raft通信消息 |
5.2.3 Raft模块的核心循环 |
5.3 TCP代理模块的实现 |
5.3.1 TCP代理模块的初始化 |
5.3.2 TCP代理模块的核心类实现 |
5.3.3 TCP连接的异常处理 |
5.4 配置文件版本控制模块的实现 |
5.5 集群管理页面模块的实现 |
5.6 本章小结 |
第六章 Airflow调度器集群的测试 |
6.1 测试环境搭建 |
6.2 功能测试 |
6.2.1 Airflow功能测试 |
6.2.2 Raft节点注册功能测试 |
6.2.3 配置文件版本控制功能测试 |
6.2.4 集群管理页面测试 |
6.3 可用性测试 |
6.3.1 测试方案 |
6.3.2 测试结果 |
6.4 本章小结 |
第七章 总结和展望 |
7.1 总结 |
7.2 工作展望 |
参考文献 |
致谢 |
(8)云平台下消息分发中心的设计与实现(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
第一章 绪论 |
1.1 课题研究背景 |
1.2 国内外研究现状 |
1.3 本文的主要工作 |
1.4 论文的结构安排 |
第二章 相关技术介绍 |
2.1 高性能服务器技术 |
2.1.1 Java NIO |
2.1.2 Netty |
2.2 MQTT协议 |
2.2.1 MQTT协议简介 |
2.2.2 MQTT协议消息格式 |
2.2.3 MQTT协议工作流程 |
2.3 虚拟化技术 |
2.4 负载均衡技术 |
2.4.1 集群定义与分类 |
2.4.2 负载均衡概念 |
2.4.3 负载均衡算法 |
2.5 本章小结 |
第三章 云平台消息分发中心的分析与设计 |
3.1 云平台消息分发中心的需求分析 |
3.1.1 现有系统分析 |
3.1.2 功能需求分析 |
3.1.3 性能需求分析 |
3.2 系统总体设计 |
3.3 身份验证模块设计 |
3.4 ACL权限控制模块设计 |
3.5 主题管理模块设计 |
3.5.1 Moquette主题树逻辑结构分析 |
3.5.2 基于Hash表的关系维护 |
3.6 消息推送模块设计 |
3.7 存储模块设计 |
3.7.1 数据库设计 |
3.7.2 存储集群 |
3.8 负载均衡模块设计 |
3.8.1 节点负载相关数据 |
3.8.2 节点选择策略 |
3.9 监控与统计模块设计 |
3.9.1 服务节点状态监控 |
3.9.2 数据统计 |
3.10 本章小结 |
第四章 云平台消息分发中心的实现 |
4.1 身份验证模块实现 |
4.2 ACL权限控制模块实现 |
4.3 主题管理模块实现 |
4.3.1 主题匹配 |
4.3.2 主题增加与删除 |
4.4 消息推送模块实现 |
4.4.1 离线用户消息处理 |
4.4.2 消息持久化方式 |
4.4.3 定制化推送流程 |
4.4.4 人工消息推送 |
4.5 存储模块实现 |
4.6 负载均衡模块实现 |
4.6.1 负载信息收集单元 |
4.6.2 节点选择单元 |
4.6.3 负载分发单元 |
4.7 监控与统计模块实现 |
4.7.1 服务节点状态监控 |
4.7.2 信息统计 |
4.8 本章小结 |
第五章 系统测试与分析 |
5.1 测试目标 |
5.2 测试环境 |
5.2.1 测试环境配置 |
5.2.2 测试环境搭建 |
5.3 测试结果与分析 |
5.3.1 功能测试 |
5.3.2 性能测试 |
5.4 本章小结 |
第六章 全文总结与展望 |
6.1 全文总结 |
6.2 后续工作展望 |
致谢 |
参考文献 |
(9)服务器管理软件高可用模块的设计与实现(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
第一章 绪论 |
1.1 研究背景及意义 |
1.2 高可用软件研究现状 |
1.3 常见高可用模型 |
1.4 高可用相关技术 |
1.4.1 故障检测 |
1.4.2 数据同步 |
1.4.3 浮动IP |
1.5 主要工作内容 |
1.6 论文组织结构 |
第二章 需求分析 |
2.1 高可用方案分析 |
2.2 高可用模块功能需求 |
2.3 高可用模块非功能需求 |
2.4 本章小结 |
第三章 高可用模块的设计 |
3.1 高可用模块架构设计 |
3.2 网络拓扑设计 |
3.3 模块功能设计 |
3.4 数据库设计 |
3.5 本章小结 |
第四章 高可用模块的实现 |
4.1 节点通信实现 |
4.1.1 信息交互 |
4.1.2 报文收发 |
4.2 节点管理实现 |
4.2.1 节点发现 |
4.2.2 节点增加 |
4.2.3 删除节点 |
4.2.4 节点配置 |
4.3 服务切换实现 |
4.4 数据备份实现 |
4.4.1 配置数据备份 |
4.4.2 监控数据备份 |
4.5 日志模块实现 |
4.6 本章小结 |
第五章 测试与结果分析 |
5.1 测试概述 |
5.1.1 测试目标 |
5.1.2 测试环境 |
5.1.3 测试计划 |
5.2 功能测试 |
5.2.1 节点管理测试 |
5.2.2 服务切换测试 |
5.3 性能测试 |
5.4 本章小结 |
第六章 总结与展望 |
6.1 总结 |
6.2 展望 |
致谢 |
参考文献 |
(10)面向云服务的web服务器负载均衡设计与实现(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
第1章 绪论 |
1.1 论文的研究背景及意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.2.1 OpenStack云平台发展现状 |
1.2.2 负载均衡研究现状 |
1.3 论文的主要工作以及组织结构 |
1.3.1 论文主要工作 |
1.3.2 论文组织 |
第2章 相关技术概述 |
2.1 OpenStack概要 |
2.1.1 OpenStack架构解析 |
2.1.2 部分基础组件介绍 |
2.2 Nginx服务器 |
2.2.1 Nginx简介 |
2.2.2 Nginx整体架构 |
2.3 负载均衡技术 |
2.3.1 负载均衡实现类型 |
2.3.2 负载均衡实现方式 |
2.3.3 常用负载均衡策略 |
2.4 本章小结 |
第3章 私有云平台架构设计 |
3.1 系统总体架构 |
3.2 软件架构 |
3.2.1 Django请求流程 |
3.2.2 软件分层设计 |
3.3 网络架构 |
3.3.1 反向代理负载均衡 |
3.3.2 Nginx主从热备 |
3.4 本章小结 |
第4章 系统功能与自适应动态负载均衡实现 |
4.1 私有云平台重要模块后台实现 |
4.1.1 云平台用户身份认证实现 |
4.1.2 云主机生命周期实现 |
4.2 负载均衡集群配置 |
4.2.1 Nginx配置及性能调优 |
4.2.2 Keepalived双机热备 |
4.3 自适应动态负载均衡策略算法实现 |
4.3.1 加权最小连接数算法分析 |
4.3.2 权值计算 |
4.3.3 权值改变参考参数及临界值 |
4.3.4 负载均衡器动态权值计算 |
4.4 自适应动态负载均衡策略实现方式 |
4.4.1 服务器负载信息获取模块实现 |
4.4.2 权值计算模块实现 |
4.4.3 负载均衡器动态更新模块 |
4.5 本章小结 |
第5章 实验测试与分析 |
5.1 实验测试环境 |
5.2 负载均衡器主从切换测试 |
5.3 自适应动态负载均衡相关实验测试 |
5.3.1 周期T值确定 |
5.3.2 性能测试及分析 |
5.4 本章小结 |
总结与展望 |
致谢 |
参考文献 |
攻读硕士学位期间发表的论文 |
四、Linux高可用集群心跳机制研究(论文参考文献)
- [1]冗余服务器故障检测和可靠切换方法的研究及应用[J]. 宫灿锋,贺勇,周宁,吴坡,张江南,阮冲. 河南电力, 2021(S2)
- [2]基于Hadoop的贷后监控系统的设计与实现[D]. 陈魏魏. 北京邮电大学, 2021(01)
- [3]基于服务器集群的负载均衡系统的设计与实现[D]. 刘成. 南京邮电大学, 2020(03)
- [4]冗余服务器故障检测和可靠切换方法的研究及应用[A]. 宫灿锋,贺勇,周宁,吴坡,张江南,阮冲. 河南省电机工程学会2020年优秀科技论文集, 2020
- [5]基于StarlingX OpenStack集群高可用性的研究[D]. 钱周玉. 武汉邮电科学研究院, 2020(08)
- [6]基于Linux高可用集群关键技术研究与实现[J]. 李勇. 自动化技术与应用, 2020(05)
- [7]基于Raft的Airflow调度器集群的设计与实现[D]. 田宇. 南京大学, 2020(04)
- [8]云平台下消息分发中心的设计与实现[D]. 王振宇. 电子科技大学, 2020(07)
- [9]服务器管理软件高可用模块的设计与实现[D]. 赵宪阳. 东南大学, 2019(01)
- [10]面向云服务的web服务器负载均衡设计与实现[D]. 葛钰. 西南交通大学, 2019(03)
标签:负载均衡论文; 心跳机制论文; 高可用论文; 集群技术论文; redis集群搭建论文;