Dezentrale Publish/Subscribe Systeme ermöglichen in großen dynamischen Systemen eine zuverlässige und effiziente Verteilung von Ereignissen an interessierte Teilnehmer. Die Systeme haben dabei meist ein Peer-to-Peer System als Grundlage, welches jeden Teilnehmer als Client und Server einbindet. Dadurch werden die Teilnehmer nicht nur als Nutzer behandelt, welche über Ereignisse informiert werden, für die sie zuvor Interesse bekundet haben, sondern sie tragen auch zur Verteilung der Ereignisse und zum Erhalt des Systems bei. Hierbei wird von den meisten dezentralen Publish/Subscribe Systemen nur eine Gleichverteilung der Last angestrebt. Das bedeutet, jeder Teilnehmer trägt in seiner Eigenschaft als Server den gleichen Anteil an Last. Unbeachtet bleibt der Nutzen eines Teilnehmers, den er aufgrund seiner Teilnahme im System erhält. Ziel dieser Diplomarbeit war die Entwicklung von Konzepten für eine Lastverteilung, die die Fairness bezüglich Nutzen zu Last für jeden Teilnehmer gewährleistet. Es wurde insbesondere eine adaptive Lastverteilung entworfen, die sich stabil und effizient an Dynamik im System anpasst und eine faire Umverteilung der Last durchführt. Der Aufwand, welcher für eine Anpassung benötigt wird, ließ sich dabei auf ein Minimum reduzieren, so dass die Belastung für die Teilnehmer in vertretbaren Maße bleibt. Des Weiteren wurden die Aspekte, die Einfluss auf die Fairness haben, ermittelt und in der Konzeption berücksichtigt. Schließlich wurden die Konzepte für ein dezentrales Publish/Subscribe System implementiert und anhand von unterschiedlichen Simulationen evaluiert. Anhand diesen konnte gezeigt werden, dass eine faire Lastverteilung mit geringem Aufwand in einem dezentralen Publish/Subscribe System effizient durchführbar ist.