伴随着网络的持续发展，社会信息化程度变得越来越高。无论是整个Internet，还是企业和校园的内部网络，其产生的网络数据量、访问的频度以及计算量都在不断加大。传统应用中使用单个服务器来处理所有请求的状况难以维持，高可用和高扩展的服务器集群使用的越来越广。反向代理作为集群服务负载均衡策略选择的一种，在实际生产应用中也起到了举足轻重的作用。本文以反向代理中的负载均衡技术为研究重点，就负载均衡中的负载迁移技术和负载衡量策略进行分析。针对如何提高后端服务器查找的时间效率，以及怎样改善对后端服务器负载的衡量问题，做了以下两方面的研究：首先，针对负载迁移中后端服务器的选择，提出了一种基于红黑树实现的一致性哈希算法的改进。在一致性哈希算法的实现中，因其存在一个对哈希值有序序列的查找，通常使用二分或者二叉排序树结构。本文通过对查找过程的仔细分析，发现在查找过程中存在区间判断的特点，从而引入线段的概念。将原来基于单关键字的查找改为基于线段的查找，从而节省了算法执行查找的时间。通过实验表明在查找序列长度为1000的情况下，改进后时间效率提高10%左右。其次，通过考察后端服务器负载衡量的方法，提出了一种基于多属性预测的反向代理负载均衡算法。该算法通过反向代理收集后端服务器的交互信息，包括处理请求的数量、请求的响应时延以及网络吞吐量，来预测下一时刻这些属性的发展状况，以此来反应后端服务器的真实负载。然后对负载进行评估，当存在负载失衡的情况下，结合一致性哈希对负载进行调整，来保证调整对后端服务器持久状态影响最小化。并通过实验得出了能够有效提高负载均衡效果的结论。最后本文结合了以上对负载迁移和负载衡量的改进，对反向代理系统进行了实现。并设计仿真实验，对系统负载的均衡性能进行测试，验证了均衡策略的可行性和有效性。