在电信服务网络中,良好的资源管理算法和策略可以使系统中通信设备的资源得到充分利用,网络整体性能达到最佳。目前,资源管理技术在各个通信系统中均有着深入的研究和广泛的应用,也提出了一些较好的算法和模型。 对分布式系统而言,资源管理技术同样是一项必不可少的关键技术之一。分布式系统中的资源有其固有的特点,例如相对独立、互不影响和对外整体性等。集群控制思想对分布式系统的资源管理是一个很好的借鉴,它有一个集群控制结点和一些分散的处理结点。因此,将这种思想应用在分布式实时系统的资源管理中,就形成了宏观的资源调度和微观的资源控制两个层面的格局,本文据此提出了一个分布式系统的两级资源管理模型。 在两级资源管理模型下,重点研究了负载均衡问题,目前较常见的是轮转调度算法和任务最小优先法。轮转调度算法没有考虑任务和处理器间的差异,存在较大的均衡误差;任务最小优先法同样没有考虑任务间的差异,任务数量上的多少并不直接代表负载的大小。本文引入加权负载率的概念来更准确地描述各处理器上的负载状况,提出了通过任务 QoS 映射为负载权值的思想,并给出了一种改进的任务最少优先法——加权负载率最小法,描述了以加权负载率表为核心的均衡调度算法,并通过仿真验证了该算法明显优于前两种算法。 最后,以 UMTS 核心网为应用背景,结合典型的分布式 UMTS-MSC Server 系统设备的实现,进一步实践了本文提出的模型和算法,并给出了诸如内存管理、DM 管理和 Hash 算法等实现策略。