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      面向內(nèi)存云的協(xié)調(diào)器選舉策略

      2017-12-12 | rar | 1.08 MB | 次下載 | 3積分

      資料介紹

      　　針對ZooKeeper機(jī)制難以滿足內(nèi)存云（RAMCloud）低延遲、快恢復(fù)的問題，提出了一種面向內(nèi)存云的協(xié)調(diào)器選舉策略（CES）。首先根據(jù)內(nèi)存云網(wǎng)絡(luò)環(huán)境與協(xié)調(diào)器自身因素將協(xié)調(diào)器性能指標(biāo)分為個體指標(biāo)與協(xié)調(diào)器間指標(biāo)兩類并分別建立模型；然后將內(nèi)存云的運行分為正常運行期與數(shù)據(jù)恢復(fù)期兩階段并分別建立適應(yīng)度函數(shù)，再按時間比合并為總適應(yīng)度函數(shù)；最后在備選協(xié)調(diào)器（ RBC）的適應(yīng)度值的基礎(chǔ)上提出一個具備穩(wěn)定擇優(yōu)性與隨機(jī)性的新算子，CES首先通過篩選來排除性能較差的個體，縮小選擇范圍后再在理想?yún)f(xié)調(diào)器的集合中采用輪盤賭方法選擇最終的個體。實驗結(jié)果表明，在NS2仿真環(huán)境下CES選擇的個體相比其他備選協(xié)調(diào)器數(shù)據(jù)處理延遲降低了19. 35%；在搭建的內(nèi)存云環(huán)境中，與ZooKeeper機(jī)制相比，CES的選擇結(jié)果在快速恢復(fù)中時間減少了10. 02%。在內(nèi)存云的實際應(yīng)用中，CES在處理單點失效問題上能有效選擇性能更優(yōu)的協(xié)調(diào)器，確保了低延遲、快恢復(fù)的要求。

      面向內(nèi)存云的協(xié)調(diào)器選舉策略

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