大型分布式仿真环境下的负载平衡策略

计算机工程与应用 ›› 2011, Vol. 47 ›› Issue (9): 25-28.

大型分布式仿真环境下的负载平衡策略

刘民岷1，孙世新2

1.电子科技大学空天科学技术研究院，成都 610054
2.电子科技大学计算机科学与工程学院，成都 610054

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2011-03-21 发布日期:2011-03-21

Load balance strategy in large scale distributed simulation environment

LIU Minmin1，SUN Shixin2

1.Institute of Astronautics & Aeronautic，University of Electronic Science & Technology of China，Chengdu 610054，China
2.College of Computer Science & Engineering，University of Electronic Science & Technology of China，Chengdu 610054，China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2011-03-21 Published:2011-03-21

摘要/Abstract

摘要： 在大型分布式仿真环境下，仿真的顺利推进取决于每一个邦员的健康运行，负载不平衡会对仿真性能造成严重的影响。作为分布式仿真事实上的标准，HLA仿真框架主要关注于解决分布式仿真的互操作和可重用问题，而没有提供对可伸缩性、动态负载平衡以及容错的支持。通过分析HLA仿真框架的不足，提出了一个基于网格服务的先进分布式仿真框架GADS，并在此基础上设计了一个负载平衡解决方案，随后重点描述了其中的负载平衡策略和基于仿真代理的高效邦员迁移算法。利用在GADS框架中引入的仿真代理层，该迁移方案大大降低了迁移开销，并实现了真正的“免冻结”迁移。

关键词: 高级体系结构（HLA）, 分布式仿真, 邦员迁移, 仿真代理, 网格计算

Abstract: As the IEEE 1516 standard for distribution simulation，High Level Architecture（HLA） framework does not solve the issues of scalability，dynamic load-balance and fault tolerance.HLA does not support federation migration，which would balance the system workload on heterogeneous distributed resources and consequently improve simulation’s performance.In this paper，a Grid based Advanced Distributed Simulation（GADS） framework is proposed.Based on the GADS framework，this paper proposes a highly efficient load balance strategy and a federate migration protocol by utilizing grid computing.A simulation broker layer is introduced which is in charge of the federates’ communication with the other simulation federates.Experiment shows that this approach decreases the migration overhead，improves the performance of the simulations in large-scale distributed environments，and realizes the “freeze-free” migration.

Key words: High Level Architecture（HLA）, distributed simulation, federate migration, simulation broker, grid computing

刘民岷1，孙世新2. 大型分布式仿真环境下的负载平衡策略[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(9): 25-28.

LIU Minmin1，SUN Shixin2. Load balance strategy in large scale distributed simulation environment[J]. Computer Engineering and Applications, 2011, 47(9): 25-28.

[1]	范媛媛，米西峰. 基于结构化对等网络的高效分布式任务调度[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(19): 97-100.
[2]	鲍美英1，2，申晋祥2. 网格环境下安全约束的资源调度研究[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(17): 134-138.
[3]	曲伟丽，马满福，何廷年，李勇. 网格计算经济中上下文感知的信任评价模型[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(17): 103-106.
[4]	赵胜，王媛媛. 面向运行时间预测和容错感知的网格资源分配[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(16): 65-68.
[5]	邵星，王汝传. 卫星网路由分布式仿真系统研究与构建[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(25): 85-88.
[6]	李荣胜¹，赵文峰²，徐惠民¹. 结合价值密度和截止期的网格实时作业调度[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(24): 1-3.
[7]	梁正友,支成秀. 融合PSO与ACS的网格资源分配研究[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(9): 102-104.
[8]	黄金贵. 具有优先链约束的网格作业多资源调度问题[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(6): 48-51.
[9]	蒋念平,王庆喜. 三层网格和P2P混合模型的构架实现及性能分析[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(4): 130-133.
[10]	潘向辉，张二虎，吴学毅，蔺广逢. 一种多集群网格的负载均衡算法[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(35): 107-110.
[11]	姚磊¹，戴冠中¹，王丹丹²，张慧翔¹. 资源获胜率保证的网格任务调度算法[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(30): 84-87.
[12]	李冉¹，于炯^1，2，侯勇¹. 信任驱动的网格调度算法[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(23): 118-122.
[13]	朱辉^1，2，马建峰¹，朱儒荣¹. 基于服务交换的网格资源分配模型[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(21): 79-81.
[14]	贺敏伟^1,3,李贵海²,扶卿妮²,李绍华¹,林健³. 网格任务调度方法研究[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(10): 123-126.
[15]	李福芳¹,谢冬青¹,齐德昱²,郭四稳¹,胡景林². Agent在网格资源管理中的应用研究[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(10): 30-33.