典型文献
基于深度学习的Spring Cloud负载均衡优化研究
文献摘要：
针对微服务框架Spring Cloud中内置负载均衡算法不能全面反映负载与负载滞后的不足,文章提出一种基于深度学习负载预测的负载均衡算法,以更全面的负载模型衡量微服务节点的负载,并使用GRU神经网络进行负载预测,根据负载预测值动态调整微服务节点的权重,再基于加权轮询算法进行负载均衡,进一步地提升微服务应用系统的响应速度与资源利用率.实验采用Jmeter进行仿真测试,并将本文提出的算法与Spring Cloud的内置算法进行对比.实验结果表明,在线程并发数较多的情况下,该算法能更有效地在使用Spring Cloud搭建的微服务应用系统中实现负载均衡.
文献关键词：
微服务;Spring Cloud;负载均衡;GRU网络;负载预测
中图分类号：
作者姓名：
吴岚若
作者机构：
东南大学软件学院,江苏苏州215123
文献出处：
引用格式：
[1]吴岚若-.基于深度学习的Spring Cloud负载均衡优化研究)[J].电脑知识与技术,2022(10):80-83
A类：
B类：
Spring,Cloud,负载均衡优化,微服务框架,内置,均衡算法,负载预测,GRU,轮询,服务应用,应用系统,响应速度,资源利用率,Jmeter,仿真测试,线程
AB值：
0.248129
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