题目：天气雷达系统集群服务负载均衡研究与实现

    国家气象局建设的新一代天气雷达信息共享平台中采用消息中间件组成的集群来接收全国158个消息中间件客户端发来的消息。在不增加硬件成本，花费最少的代价来适应未来快速增长的业务需求，及未来业务数据持续增加的需求，是本文的主要研究目标。

    通过对现有负载均衡机制的分析，发现目前的负载均衡只是通过集群内节点任务的迁移，及增加新的服务器来提升集群性能，到达性能瓶颈后，就会造成数据的丢失；而国家气象局的消息中间件集群主要是处理各地气象雷达发来的气象数据，这些气象数据的发送集中在相对较短的时间段内进行，容易造成数据拥塞，其余时间则处于空闲状态，因此在不增加集群节点的情况下，可通过限制数据的发送速率来防止达到系统的性能瓶颈。

    通过分析国家气象局的数据传输特点，采用了负载预测干预机制，来防止客户端在数据发送高峰期达到系统性能瓶颈，进而造成数据丢失。主要完成工作包括：

    (1)在气象数据发送的高峰期，对消息中间件集群的客户发送速率进行预测；

    (2)在达到集群性能峰值的前期，对分布在全国各地的数据发送客户端进行限制，降低他们的发送速率，避免集群因达到性能瓶颈而造成的数据丢失；

    (3)通过对负载预测模型的研究，设计了预测的信息源，包括进程信息、CPU信息、内存信息以及网络负载信息；

    (4)引入了负载预测算法。通过对这些信息的分析，预测何时会达到集群的性能瓶颈，在达到性能瓶颈之前，对发送消息的客户端进行发送速率的限制，延缓数据的发送，进而防止集群进入性能瓶颈。

    通过仿真实验，验证了集群负载预测干预机制达到了设计预期，避免了集群进入性能瓶颈导致的数据丢失问题；通过模拟测试，验证了集群负载预测干预机制对现有的消息中间件集群的稳定性和鲁棒性没有造成影响。