互联网的飞速发展使人们的工作和生活变得越来越便利。然而不断丰富的应用使得网络中的流量呈现爆炸性增长的态势,网络尤其是骨干网的拥堵已经变成了一个必须面对的重要问题。为了解决这个问题,互联网创始人之一Tim berners-Lee于1995年发起了一项解决网络拥塞的技术挑战,这项技术挑战最终促使内容分发网络(Content Delivery Network, CDN)的诞生。CDN从根本上改变了互联网的传输模式,通过在靠近用户的边缘服务域布置大量的服务节点,使得用户能够从距离较近的边缘服务节点访问所需的资源,从而有效缓解了骨干网络的拥塞,同时也改善了用户体验质量(Quality Of Experience,QoE)。服务器选择是CDN中内容路由关键技术需要考虑的重要问题之一,其算法将决定内容路由的优劣,进而影响用户的QoE。传统的服务器选择算法采用轮询、随机、或是最小负载等算法。然而这些算法当突发热点事件时,很容易导致单个服务器负载过重,而且无法适应多业务的应用场景。这些存在的问题将会极大程度的限制CDN的进一步发展与应用。为了解决这一问题,本文在混合式CDN架构基础之上,提出了一种基于虚拟负载的概率重定向算法。在服务域中,每个CDN节点有一个连接队列,能够将到来的连接请求存储在队列中。负载均衡器采用轮询的方式将请求分发到各个CDN节点上,当队列的连接负荷达到规定阈值时,启用本文提出的算法,通过一种概率的方式将本身过载的请求重定向到负载较轻的邻居节点上。该算法能够避免单个节点负载过重的状况发生,充分利用了各个节点的硬件资源来为用户提供更好的QoE。最后搭建了具体的实验平台,并通过Apache Jmeter来模拟多用户并发的场景,分别从用户平均响应时间及节点虚拟负载两方面对本文提出的算法和传统算法进行了比较,实验结果表明了本文提出的算法在平均响应时间上要比经典的轮询和最小负载算法提高至少10%,而且各个节点的虚拟负载相对更加均衡。