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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調器選舉策略（CES）。首先根據內存云網絡環境與協調器自身因素將協調器性能指標分為個體指標與協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據恢復期兩階段并分別建立適應度函數，再按時間比合并為總適應度函數；最后在備選協調器（ RBC）的適應度值的基礎上提出一個具備穩定擇優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協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仿真環境下CES選擇的個體相比其他備選協調器數據處理延遲降低了19. 35%；在搭建的內存云環境中，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的協調器，確保了低延遲、快恢復的要求。
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