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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。
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