5G技术的出现大幅提升了无线网络的性能,带来了更高的吞吐量和更低的延迟。随着5G的快速发展,分布式系统也迎来架构上的发展与迭代。边缘计算作为继云计算之后的下一代的分布式系统,使计算、存储的资源与能力离用户更近一步。边缘计算中心通常与一个智能基站连接,在边缘计算中心会部署多台边缘服务器,每台服务器拥有不同的计算与存储能力,这是边缘分布式系统在负载均衡场景下与传统分布式系统最大的区别。这些位于边缘数据中心的服务器通常用来处理一些来自边缘设备的任务,如物联网、VR等。由于这些服务器的能力异构性,一个合理的负载均衡算法对保证服务质量至关重要。传统的负载均衡算法主要分为静态方法和动态方法两大类,其中静态方法效果有限,而动态方法通常会给服务器带来较高的负担与压力。本文基于公共物品博弈模型设计了一个有效且轻量的动态负载均衡算法,该模型在算法中用于解决边缘分布式系统的请求权重分配问题,其主要贡献如下:（一）对边缘数据中心服务器的服务能力进行建模:通过服务器历史上的处理速度、队列长度和内存负载在对计算和存储能力建模;借助爱尔兰第二公式描述每台边缘服务器发生服务阻塞的潜在能力;（二）基于公共物品博弈模型设计了负载均衡优化的博弈模型,形式化给出博弈模型的优化解,即每台服务器应当承担整个系统中所有任务的权重;在此基础上,基于Smooth Weighted Round-Robin（SWRR）调度算法提出了一个轻量的负载均衡算法,实现对上层应用的任务请求进行分发,同时分析了该算法的性能优势;（三）设计了负载均衡系统原型,将所提出的基于博弈模型的负载均衡算法进行了设计实现;为了性能比较,该原型支持多种负载均衡算法。经过大量的实验,本文提出的算法与随机算法、轮询算法、power-of-2-choices算法以及深度学习算法进行了量化对比。结果表明,本文提出的博弈算法在保证任务处理速度、任务响应延迟、稳定性和能耗等方面具有相当优势的同时,显著地将CPU率和内存占用率降低3倍。