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針對ZooKeeper機制難以滿足內存云（RAMCloud）低延遲、快恢復的問題，提出了一種面向內存云的協(xié)調器選舉策略（CES）。首先根據(jù)內存云網(wǎng)絡環(huán)境與協(xié)調器自身因素將協(xié)調器性能指標分為個體指標與協(xié)調器間指標兩類并分別建立模型；然后將內存云的運行分為正常運行期與數(shù)據(jù)恢復期兩階段并分別建立適應度函數(shù)，再按時間比合并為總適應度函數(shù)；最后在備選協(xié)調器（ RBC）的適應度值的基礎上提出一個具備穩(wěn)定擇優(yōu)性與隨機性的新算子，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)調器的集合中采用輪盤賭方法選擇最終的個體。實驗結果表明，在NS2仿真環(huán)境下CES選擇的個體相比其他備選協(xié)調器數(shù)據(jù)處理延遲降低了19. 35%；在搭建的內存云環(huán)境中，與ZooKeeper機制相比，CES的選擇結果在快速恢復中時間減少了10. 02%。在內存云的實際應用中，CES在處理單點失效問題上能有效選擇性能更優(yōu)的協(xié)調器，確保了低延遲、快恢復的要求。
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