计算机集群系统是通过高速网络将一组PC或工作站连接起来构成的高可靠、可扩展的服务器系统。集群中各PC或工作站通过统一调度、协调运行达到高效并行处理的目的。Beowulf集群结构开放,具有较高的性能价格比,是典型的集群系统之一。集群系统负载均衡策略是目前集群系统研究的重要课题。本文首先对Beowulf集群服务器负载均衡问题的相关理论进行了介绍与分析。然后从集群系统的服务器端出发,提出了一种基于遗传算法的Beowulf集群系统节点负载均衡算法,用节点的总体资源、CPU的就绪队列长度和节点的任务数来构造遗传算法的目标函数,既考虑了Beowulf集群异构的特点,又能很好地体现负载程度,通过使用网络压力测试工具对该算法进行性能测试,表明能够降低服务器端请求的响应时间,改善了系统性能。从客户端角度出发,提出了一种动态反馈自适应均衡改进算法,采用客户端下载速度来衡量节点的负载,通过仿真模拟表明该算法有效地达到均衡负载的目的,能够根据资源使用状况及时做出反应,从而为客户端提供良好的服务能力。