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一种基于数据相关性的优化数据一致性维护方法
  • ISSN号:0254-4164
  • 期刊名称:《计算机学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]国防科学技术大学计算机学院并行与分布处理国家重点实验室,长沙410073
  • 相关基金:本课题得到国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金(2002CB312105)、高等学校全国优秀博士学位论文作者专项资金项目(200141)、国家自然科学基金创新研究群体科学基金项目“千万亿次高性能计算关键技术”(60621003)、国家自然科学基金(69903011,60503042)资助.
中文摘要:

针对数据一致性中的数据相关性问题,提出一种优化的数据一致性维护方法.在该方法中,数据对象按固定大小分块,并以数据块作为数据管理的基本单位;数据更新利用Bloomfilter技术压缩表示,并进行双路径传播;发起方和协商方在一致性维护过程中,分别调用各自的协商算法检测和解决更新冲突;动态数据管理算法调节数据更新过程中的动态数据块变化,对数据块进行合并或分解.模拟测试结果表明,在选取适当范围内的分块大小时,该方法在一致性维护开销、动态性和鲁棒性方面均具有较好的性能.文中给出了选定适当分块大小的指导性方法.

英文摘要:

This paper proposes an optimistic data consistency method according to the question about data dependence in data consistency. In the method, data object is partitioned into data blocks by fixed size as the basic unit of d ter technique and propagated in double-p conflicts, and dynamic data management ata management. Updates are compressed by Bloom ill- ath. Negotiation algorithms detect and reconcile update algorithms accommodate dynamic data processing. The results of the performance evaluation show that it is an efficient method to achieve consistency, good dynamic property, and strong robustness when choosing the size of data block appropriately. At the same time, a feasible way is put forward on how to choose appropriate data block size.

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期刊信息
  • 《计算机学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国计算机学会 中国科学院计算技术研究所
  • 主编:孙凝晖
  • 地址:北京中关村科学院南路6号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:cjc@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620695
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4164
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1826/TP
  • 邮发代号:2-833
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:48433