随着Internet的快速发展,Web服务器端的访问量也在急剧增长,这就对服务器的性能提出了更高的要求。而服务器集群技术则是解决这个问题的常用方法,该方法通过对请求的分配来改善集群系统的性能,达到负载均衡的目的。本文介绍了负载均衡系统中采用的方法和技术,以及如何使用粗糙集更好的解决负载均衡的问题。粗糙集理论是一种处理含糊和不确定性问题的数据分析方法,以其为理论基础的数据处理技术得到深刻关注和不断发展。本文论述了粗糙集的基本理论和方法,从等价类的角度重新考察请求分配问题,根据负载量的高低变化将集群中的服务器个体划分成不同的等价类,依此提出了基于粗糙集的负载均衡算法(RSLB)。该算法实现了服务器间的负载均衡,能有效的防止服务器倾斜现象的发生,提高了集群系统的整体性能。论文在系统分析和总结了现有Web服务器集群系统的请求分配和负载均衡技术之后,着重研究了动态负载均衡技术和静态负载均衡技术各自的优点和缺点,建立了一个负载均衡系统模型,该模型基于粗糙集的等价类,并且结合了动态和静态负载均衡技术各自的优点,在一定程度上实现了请求的动态高效分配。最后将基于粗糙集的负载均衡算法与轮转法(RR)以及负载最小优先算法(LLF)进行了分析比较,结果表明,基于粗糙集的负载均衡算法是一种高效的负载均衡算法,将其运用到集群系统中是正确可行的。