【摘 要】
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大规模评论数据的存储与查询性能对构建于其上的各类应用的快速响应具有重要影响.同时,异构计算环境中各计算节点性能呈现差异,如何充分开采各节点的计算和存储性能,优化大规
【机 构】
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桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室,桂林电子科技大学广西自动检测技术与仪器重点实验室
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大规模评论数据的存储与查询性能对构建于其上的各类应用的快速响应具有重要影响.同时,异构计算环境中各计算节点性能呈现差异,如何充分开采各节点的计算和存储性能,优化大规模评论数据的存储与查询性能,是一个关键挑战.基于Redis集群的数据管理优势,首先提出了一种同构环境下基于卡槽存储平衡的大规模评论数据存储模型;然后论证了卡槽数目与节点查询效率的关系,以＂负载与访问性能相平衡＂的原则分配卡槽,进一步设计了异构环境下的集群节点负载计算和存储分配方法,充分开采了异构Redis集群中不同节点的性能.实验结果表明,提出
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