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    一類遞歸型數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)上容錯單播算法的研究

    2021-09-26 10:07:46伊雯雯張書奎李文俊
    關(guān)鍵詞:連通分支容錯性復(fù)雜度

    伊雯雯,張書奎,王 喜,,李文俊

    1. 蘇州工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 軟件與服務(wù)外包學(xué)院,江蘇 蘇州 215004; 2. 蘇州大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,江蘇 蘇州 215006

    近年來,隨著云計(jì)算和大數(shù)據(jù)應(yīng)用的飛速發(fā)展,數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)(Data Center Network)作為其基礎(chǔ)設(shè)施和下一代網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的創(chuàng)新平臺,得到了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注[1-3].

    數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的容錯性是評估網(wǎng)絡(luò)性能的重要因素.連通度是度量數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)容錯性的一個(gè)重要參數(shù),連通度越大,則數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的容錯性能就相對越高.?dāng)?shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)連通度定義中,發(fā)生故障的服務(wù)器是任意的、沒有限制條件的,然而實(shí)際情況往往并非如此.僅使用連通度來評估數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的容錯性,會嚴(yán)重低估數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的容錯性能.因此,涌現(xiàn)了大量在特定網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渖系南拗七B通度問題的研究成果[3-12].

    傳統(tǒng)的樹型數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)存在可擴(kuò)展性不足和容錯性較差等缺點(diǎn),因此研究者們提出了DCell,BCube等多種遞歸型數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò),與樹型數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)不同,這些結(jié)構(gòu)采用遞歸方式構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?,理論上可以支持百萬臺服務(wù)器的規(guī)模[13-14],且它們避免了核心層交換機(jī)帶來的性能瓶頸,并使服務(wù)器之間擁有多條可用的不相交路徑,其在可擴(kuò)展性、容錯性等多方面都有較好表現(xiàn).本文提出了一類遞歸型數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)——RDCN,與傳統(tǒng)樹形數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)相比,該網(wǎng)絡(luò)具有更好的網(wǎng)絡(luò)帶寬和網(wǎng)絡(luò)容錯性能;研究了遞歸型數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的限制連通度,該結(jié)果能夠更加精確地度量該網(wǎng)絡(luò)的容錯性.本文將討論RDCN在限制故障頂點(diǎn)集情形下的限制連通度,并設(shè)計(jì)和分析了相應(yīng)的容錯單播算法.

    1 預(yù)備知識

    數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)可以表示為一個(gè)簡單圖G=(V(G),E(G)),其中V(G)表示頂點(diǎn)集,E(G)表示邊集.頂點(diǎn)和邊分別表示數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)中的服務(wù)器和連接服務(wù)器的鏈路,而交換機(jī)被認(rèn)為是透明的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備[13].給定圖G中任意兩個(gè)頂點(diǎn)u和v,若(u,v)∈E(G),則u和v是鄰居.頂點(diǎn)u在圖G的鄰居集合可表示為N(G,u)={v|(u,v)∈E(G)}.圖G的連通度可表示為κ(G).

    圖G中兩個(gè)頂點(diǎn)u和v之間的路徑P可表示為一個(gè)頂點(diǎn)的序列P=(u0=u,u1,…,uk=v),P中除了u和v以外的任意兩個(gè)點(diǎn)都是不同的.從ui到uj的子路徑可用Path(P,ui,uj)表示,其中0≤i

    進(jìn)一步,對于頂點(diǎn)集合V′?V(G),定義V′的鄰居集合為Γ(G,V′)=∪x∈V′Γ(G,x)/V′.明顯地,Γ(G,V′)=N(G,V′)/V′.

    定義1給定圖G,令F?V(G)表示G中一個(gè)故障頂點(diǎn)集合,如果u∈F,那么u是G中一個(gè)故障頂點(diǎn);否則,u是G中一個(gè)無故障頂點(diǎn).若G中每個(gè)頂點(diǎn)至少有一個(gè)無故障鄰居,則基于該條件下G的限制連通度可表示為κ′(G).另外,基于故障頂點(diǎn)無限制的G的連通度可表示為κ(G).

    對于任意整數(shù)n≥3和k≥1,部署于n-口交換機(jī)上的k-維遞歸完全圖網(wǎng)絡(luò)可以表示為一個(gè)圖Xk,n.Xk,n的基圖是一個(gè)有n個(gè)頂點(diǎn)的完全圖,tk,n表示Xk,n的頂點(diǎn)個(gè)數(shù),e(u,v)表示頂點(diǎn)u到頂點(diǎn)v的邊,σ表示圖中任意頂點(diǎn)與同維度其他子圖相連接的邊數(shù),其中σ∈{1,n-1},s表示Xk,n中子圖的個(gè)數(shù).Xk,n的頂點(diǎn)u表示為[uk,uk-1,…,ui,…,u0],其中0≤u0≤n-1,0≤ui≤si且i≥1,可用(u)i表示u中的第i個(gè)元素ui.

    定義2當(dāng)k≥0,n≥3且σ∈{1,n-1}時(shí),Xk,n的遞歸定義如下:

    (1) 當(dāng)k=0時(shí),Xk,n是一個(gè)具有n個(gè)頂點(diǎn)的完全圖.

    根據(jù)文獻(xiàn)[13]和文獻(xiàn)[14],可得出Xk,n網(wǎng)絡(luò)的基本性質(zhì)如下.

    定理1Xk,n是一個(gè)(n+kσ-1)-正則圖.

    定理2κ(Xk,n)=λ(Xk,n)=n+kσ-1.

    本文將RDCN與幾種典型的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對比(如表1所示),其中N表示服務(wù)器數(shù)量,n表示交換機(jī)端口數(shù)量,比較的指標(biāo)包括: 頂點(diǎn)的度、連通度和網(wǎng)絡(luò)直徑.其中數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)中頂點(diǎn)的度越小則表示其頂點(diǎn)間網(wǎng)絡(luò)連接越少,從而構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)的成本越低;數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的連通度越高,則表示其具有更好的容錯性;數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的直徑越小則表示它的實(shí)時(shí)響應(yīng)路由所花費(fèi)的時(shí)間越少.

    表1 幾種常見數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)比較

    與RDCN相比,Tree和Fat-Tree的擴(kuò)展規(guī)模在理論上受限于核心交換機(jī)的端口數(shù)目,不利于數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的快速擴(kuò)張,且它們的容錯性受到核心交換設(shè)備影響較大,對核心交換設(shè)備的故障非常敏感.同時(shí),Tree和Fat-Tree的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的特點(diǎn)決定了其不能很好支持一對多、廣播和全交換等網(wǎng)絡(luò)通信模式.另外,與RDCN相比,F(xiàn)iConn網(wǎng)絡(luò)的容錯性較差,網(wǎng)絡(luò)直徑較大.因此與上述數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)相比,RDCN具有較高的網(wǎng)絡(luò)帶寬、較好的容錯性.特別的,σ=n-1時(shí)的RDCN比σ=1時(shí)的RDCN具有更高的網(wǎng)絡(luò)帶寬和容錯性能.

    2 遞歸型數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的限制連通度

    根據(jù)定義2,可以證明下述引理成立.

    引理3[15]對于任意的整數(shù)k≥1,n≥3且σ∈{1,n-1},Xk,n上存在長度為3的圈.

    引理4[15]對于任意的整數(shù)k≥1,n≥3,σ∈{1,n-1},Xk,n中存在相鄰的兩個(gè)頂點(diǎn)u=ukuk-1…u0和v=vkvk-1…v0,邊(u,v)∈E(Xk,n),令leftIdx(u,v)表示為u和v從左側(cè)開始最先不同的下標(biāo),則有

    引理5對于任意的整數(shù)k≥1,n≥3且σ∈{1,n-1},網(wǎng)絡(luò)中的故障頂點(diǎn)集合F?V(Xk,n)且|F|≤2kσ+n-3,若Xk,n中每個(gè)無故障頂點(diǎn)都至少存在一個(gè)無故障鄰居,則Xk,n-F是連通的.

    證要證明上述情況成立需要證明下述斷言成立.

    斷言.對于任意兩個(gè)不同的頂點(diǎn)u,v∈V(Xk,n-F),在Xk,n-F中存在一條連接u和v的路徑.

    當(dāng)k=1時(shí),該斷言顯然成立.

    令α=(u)k,β=(v)k,當(dāng)k>1時(shí),可以分兩種情形討論.

    1) 若fα≤n+kσ-3,則G0是連通的,因此G0中存在u和v的路徑連接;

    2) 若fα≥n+kσ-2,且u,v在同一個(gè)連通分支,則G0中存在u和v的連接路徑;

    3) 若fα≥n+kσ-2,且u,v不在同一個(gè)連通分支,假定x是u的一個(gè)無故障鄰居頂點(diǎn),y是v的一個(gè)無故障鄰居頂點(diǎn).令γ=(x)k且δ=(y)k,接下來可以分為以下3種子情形.

    情形1.1α≠δ且α≠γ.對于任意整數(shù)i∈Ik,n{α},有fi≤|F|-fα≤(2kσ+n-3)-(n+kσ-2)=kσ-1≤n+kσ-3.根據(jù)引理2,G1是連通的,G1中存在路徑Q連接x和y.因此Xk,n-F中存在路徑(u,x,Q,y,v)連接u和v.

    對c′求導(dǎo)則有

    顯然有min(c′)=n+2kσ-2.不失一般性,假設(shè)x1=u1,x2=u2,…,xc=uc,則有{uc+1,uc+2,…,un+kσ-3}∩{xc+1,xc+2,…,xn+kσ-3}=?.

    因?yàn)閨F|≤2kσ+n-3

    根據(jù)情形1.1中討論,G1中存在一條路徑P連接z和y.因此,Xk,n-F中存在一條路徑(Q,P,v)連接u和v.

    情形1.3α=δ.證明與情形1.2類似,不再贅述.

    若fα=n+kσ-2則fβ≤|F|-fα≤(2kσ+n-3)-(kσ+n-2)=kσ-1≤n+kσ-3,與fα≤fβ矛盾.因此fα≤n+kσ-3.接下來,分以下兩種情形討論.

    根據(jù)引理2,可得G1是連通的,故G1中存在一條路徑Q連接u和x.從而路徑(Q,P-1)是Xk,n-F中連接u和v的一條路徑.

    綜上所述,對于任意的u,v∈V(Xk,n-F)且u≠v,Xk,n-F中存在一條連接u和v的路徑,因此Xk,n-F是連通的,證畢.

    定理4對于任意整數(shù)k≥1,n≥3且σ∈{1,n-1},κ′(Xk,n)=2κ(Xk,n)-n=2kσ+n-2κ′(Xk,n)=2κ(Xk,n)-n=2kσ+n-2.

    證通過引理5可得κ′(Xk,n)≥2kσ+n-2κ′(Xk,n)≥2kσ+n-2.下面將證明κ′(Xk,n)≤2kσ+n-2成立.

    對于任意的整數(shù)k≥1,n≥3且σ∈{1,n-1},如果Xk,n中每個(gè)頂點(diǎn)都至少有一個(gè)無故障鄰居,則存在一條邊(u,v)∈E(Xk,n),使得|Γ(Xk,n,{u,v})|=2kσ+n-2且Xk,n-Γ(Xk,n,{u,v})有且僅有兩個(gè)連通分支: 其中一個(gè)連通分支為Xk,n[{u,v}],另外一個(gè)連通分支為Xk,n-N(Xk,n[{u,v}]).

    首先證明當(dāng)n=3,k=1時(shí)該結(jié)論成立.當(dāng)n=3,k=1時(shí),分為兩種情況:σ=1或σ=n-1.

    當(dāng)n=3,k=1,σ=1時(shí),選擇一條邊(00,01),令故障集合為Γ(X1,3,{00,01})={02,10,20}.明顯的|Γ(X1,3,{00,01})|=3=2×1×1+3-2.容易驗(yàn)證X1,3-Γ(X1,3,{00,01})有且僅有兩個(gè)連通分支: 其中一個(gè)連通分支為X1,3[{00,01}],另外一個(gè)連通分支為X1,3-N(X1,3,{00,01}).

    當(dāng)n=3,k=1,σ=n-1時(shí),選擇一條邊(00,01),令故障集合為Γ(X1,3,{00,01})={02,10,11,20,21}.明顯的|Γ(X1,3,{00,01})|=5=2×1×(3-1)+3-2.容易驗(yàn)證X1,3-Γ(X1,3,{00,01})有且僅有兩個(gè)連通分支: 其中一個(gè)連通分支為X1,3[{00,01}],另外一個(gè)連通分支為X1,3-N(X1,3,{00,01}).

    通過上述過程知κ′(Xτ,n)≤2τσ+n-2成立.

    綜上所述,當(dāng)n≥3,k≥1,σ∈{1,n-1}時(shí),κ′(Xk,n)=2kσ+n-2,證畢.

    3 遞歸型數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)基于限制故障集的單播算法

    定理4證明了遞歸型通用網(wǎng)絡(luò)上限制連通度的精確值,本節(jié)將提出網(wǎng)絡(luò)上基于限制故障頂點(diǎn)集合的單播算法XFRouting.

    Algorithm: XFRouting

    Input: A networkXk,n,a global variableσ∈{1,n-1},a faulty node setF?V(Xk,n) with |F|≤2kσ+n-3,and two nodesu,v∈V(Xk,n).

    Output: A path fromutov inXk,n-F.

    Letσto be a global variable;

    print (XFR(Xk,n,F(xiàn),u,v));

    function XFR(Xk,n,F(xiàn),u,v,k)

    1. if (u,v)∈E(Xk,n) ork=0 then

    2. return (u,v);

    3. else if |F|≥2kσ+n-2 then

    4. return (BFS(Xk,n-F,u,v));

    5. else ifF=? then

    6. ifσ=1 then

    7. return DCellRouting (Xk,n,u,v);

    8. else ifσ=n-1

    9. then return BCubeRouting (Xk,n,u,v);

    10. end if

    11. end if

    12. LetmFas the first index of the subsets with the minimal number of fault nodes

    13. Letα←(u)k,β←(v)k;

    14. ifα=βthen

    16. else ifα?mFthen

    17. foriinmFthen

    20. break;

    21. end for

    22. ifV(P)∩V(Q)=? then

    24. end if

    25. return (P,S,Q-1);

    26. Find the 1st common nodexfromPandQ;

    27. return (Path(P,u,x),Path(Q-1,x,v));

    28. end if

    29. else ifα≠βthen

    30. ifα∈mFthen

    32. ifu∈V(Q) then return (Path(Q,u,v));

    33. end if

    35. else ifβ∈mFthen

    37. ifv∈V(P) then return (Path(P,u,v));

    38. end if

    40. else then

    41. foriinmFthen

    44. break;

    45. end for

    46. ifV(P)∩V(Q)=? then

    48. end if

    49. return (P,S,Q-1);

    50. Find the 1st nodexfromPandQ;

    51. return (Path(P,u,x),Path(Q-1,x,v));

    52. end if

    53. end function

    function XMapping(u,G0,G1,F(xiàn),mF)

    1. forvinN(G0-F,u) andvinmFthen return (u,v);

    2. end for

    3. forvinN(G0-F,u) then

    4. forxinN(G1-F,v) andvinmFthen

    5. return (u,v,x);

    6. end for

    7. end for

    8. forvinN(G0-F,u) then

    9. forxinN(G0-F,v) then

    10. foryinN(G1-F,x) andyinmFthen

    11. return (u,v,x,y);

    12. end for

    13. end for

    14. end for

    18. end function

    接下來,定理5將給出XFRouting算法的設(shè)計(jì)思路和執(zhí)行過程,并分析其時(shí)間復(fù)雜度.

    定理5當(dāng)k≥1,n≥3且σ∈{1,n-1}時(shí),對于任意的頂點(diǎn)集合F?V(Xk,n)且|F|≤2kσ+n-3,算法XFRouting可以構(gòu)造出Xk,n-F中任意兩個(gè)不同頂點(diǎn)間的一條無故障路徑,時(shí)間復(fù)雜度為O(k)≤O(┌l(fā)ogs|F|┐k3).

    證當(dāng)k≥1,n≥3且σ∈{1,n-1}時(shí),故障集合F?V(Xk,n)且滿足|F|≤2kσ+n-3,XFRouting算法可以構(gòu)造出Xk,n-F中任意兩個(gè)不同頂點(diǎn)u到v的一條無故障路徑.XFRouting算法中包括4個(gè)函數(shù): XFR,XMapping,DCellRouting[12]和BcubeRouting[13].其中實(shí)現(xiàn)函數(shù)XMapping構(gòu)造出從G0中的頂點(diǎn)u到G1-F的一條無故障路徑,函數(shù)DCellRouting構(gòu)造出當(dāng)σ=1時(shí)Xk,n中u到v的一條路徑,函數(shù)BcubeRouting構(gòu)造出當(dāng)σ=n-1時(shí)Xk,n中u到v的一條路徑.函數(shù)XFR將構(gòu)造的路徑以一個(gè)向量的形式保存,向量中的頂點(diǎn)采用長度為k+1的字符串表示.

    函數(shù)XFR第1-2行,如果u和v存在邊,則直接返回邊(u,v).函數(shù)XFR第3-4行,如果條件滿足|F|≥2kσ+n-2,則采用廣度優(yōu)先算法(BFS)構(gòu)造一條無故障路徑,在最壞情形下時(shí)間復(fù)雜度為O((tk,n)2).函數(shù)XFR第5-11行,當(dāng)無故障頂點(diǎn)且σ=1時(shí)函數(shù)DCellRouting構(gòu)造一條無故障路徑,時(shí)間復(fù)雜度為O(k),當(dāng)無故障頂點(diǎn)且σ=n-1時(shí)調(diào)用函數(shù)BcubeRouting構(gòu)造一條無故障路徑,時(shí)間復(fù)雜度為O(k).函數(shù)XFR第12行,計(jì)算最小故障子集,時(shí)間復(fù)雜度為O(k).

    接下來分5種情況討論函數(shù)XFR的時(shí)間復(fù)雜度,令R=n+kσ-1,mF表示故障數(shù)最小的子圖前綴,s表示子集的個(gè)數(shù),其中當(dāng)σ=1時(shí),s=tk-1,n+1,當(dāng)σ=n-1時(shí),s=n.函數(shù)XFR第14-15行,當(dāng)α=β且α∈mF時(shí),T(k)≤T(k-1)+O(R);函數(shù)XFR第16-28行,當(dāng)α=β且α?mF時(shí),則有T(k)≤T(k-1)+O(R3);函數(shù)XFR第29-34行,當(dāng)α≠β且α∈mF時(shí),則有T(k)≤T(k-1)+O(R3);函數(shù)XFR第35-39行,當(dāng)α≠β且β∈mF時(shí),則有T(k)≤T(k-1)+O(R3);函數(shù)XFR第40-52行,當(dāng)α≠β,α?mF且β?mF時(shí)則有T(k)≤T(k-1)+O(R3).

    因此可得:

    即O(k)≤O(logs|F|k3),證畢.

    接下來,定理6分析XFRouting算法構(gòu)造的路徑長度的最大值.

    定理6當(dāng)k≥1,n≥3且σ∈{1,n-1}時(shí),對于任意的頂點(diǎn)集合F?V(Xk,n)且|F|≤2kσ+n-3,XFRouting算法可以構(gòu)造出Xk,n-F中任意兩個(gè)不同頂點(diǎn)間的一條無故障路徑,其路徑長度的上界為

    證令L(k)表示XFRouting算法構(gòu)造得到的路徑的長度.當(dāng)|F|=0時(shí),令D(Xk,n)表示圖Xk,n的直徑,根據(jù)文獻(xiàn)[12]和文獻(xiàn)[13],則有

    當(dāng)0<|F|≤2kσ+n-3時(shí),分為以下情形討論:

    函數(shù)XFR第14-15行,L(k)=L(k-1);函數(shù)XFR第16-28行,L(k)≤L(k-1)+6;函數(shù)XFR第29-34行,L(k)≤L(k-1)+3;函數(shù)XFR第35-39行,L(k)≤L(k-1)+3;函數(shù)XFR第40-52行,L(k)≤L(k-1)+6.

    d=logs|F|

    則有

    當(dāng)σ=1時(shí)s=tk-1,n+1?|F|,則d=logs|F|<1.因此有

    證畢.

    綜上所述,本文提出的時(shí)間復(fù)雜度為O(logs|F|k3)的算法XFR與采用時(shí)間復(fù)雜度為O((tk,n)2)的廣度優(yōu)先搜索算法相比,具有明顯的優(yōu)越性.

    4 模擬實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

    本文提出的XFRouting算法采用Python語言編程實(shí)現(xiàn),實(shí)驗(yàn)通過設(shè)備配置為Intel(R) Core(TM) i5-4200U CPU 1.61GHz,8 GB 內(nèi)存的計(jì)算機(jī)來評估算法的性能并分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果.實(shí)驗(yàn)中頂點(diǎn)故障和測試點(diǎn)都是隨機(jī)生成的.給定隨機(jī)生成的限制故障集合F?V(Xk,n)且|F|≤2kσ+n-3,給定σ=1,1≤k≤3,n=3,網(wǎng)絡(luò)最大規(guī)模為24 492個(gè)頂點(diǎn),將使用XFRouting算法構(gòu)造出Xk,n-F上一條單播路徑花費(fèi)的CPU時(shí)間分別與廣度優(yōu)先BFS算法和深度優(yōu)先DFS算法所得的結(jié)果進(jìn)行比較.將XFRouting算法和BFS算法、DFS算法重復(fù)運(yùn)行1 000次,隨機(jī)生成故障頂點(diǎn)集合,構(gòu)建任意兩個(gè)頂點(diǎn)之間的無故障路徑,最壞情況如圖1(a)所示,平均情況如圖1(b)所示.

    圖1 σ=1時(shí)3種算法花費(fèi)的CPU時(shí)間

    給定隨機(jī)生成的限制故障集合F?V(Xk,n)且|F|≤2kσ+n-3,給定σ=n-1時(shí),1≤k≤7,n=3,網(wǎng)絡(luò)最大規(guī)模為6 561個(gè)頂點(diǎn).將XFRouting算法構(gòu)造出Xk,n-F上一條單播路徑花費(fèi)的CPU時(shí)間分別與BFS算法、DFS算法進(jìn)行比較.將XFRouting算法、BFS算法和DFS算法重復(fù)運(yùn)行1 000次,隨機(jī)生成故障頂點(diǎn)集合,構(gòu)建任意兩個(gè)頂點(diǎn)之間的無故障路徑,最壞情況如圖2(a)所示,平均情況如圖2(b)所示.

    圖2 σ=n-1時(shí)3種算法花費(fèi)的CPU時(shí)間

    根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果,構(gòu)造Xk,n-F上兩個(gè)頂點(diǎn)間的一條單播路徑所花費(fèi)的CPU時(shí)間隨著維度k的增加逐步增多.根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果,當(dāng)σ=1,n=3且k=3時(shí),XFRouting算法、BFS算法和DFS算法所花費(fèi)的最壞CPU時(shí)間分別為760 ms,960 ms和948 ms,平均CPU時(shí)間分別為151 ms,415 ms和483 ms;當(dāng)σ=n-1,n=3且k=7時(shí),XFRouting算法、BFS算法和DFS算法所花費(fèi)的最壞CPU時(shí)間分別為234 ms,972 ms和990 ms,平均CPU時(shí)間分別為189.2 ms,362.6 ms和564.7 ms.由實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可以得到,本文所提出的XFRouting算法在執(zhí)行效率上優(yōu)于廣度優(yōu)先搜索算法BFS和深度優(yōu)先搜索算法DFS.

    5 結(jié) 論

    數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的容錯性是評估其網(wǎng)絡(luò)性能的重要因素,如果用連通度來評估其容錯性能,會低估數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的容錯性能.基于每個(gè)頂點(diǎn)都至少有一個(gè)無故障鄰居這一條件下的限制連通度,能夠更加精確地度量數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的容錯性.本文提出了一類遞歸型數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)(RDCN),與傳統(tǒng)樹形數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)相比,該網(wǎng)絡(luò)具有更好的網(wǎng)絡(luò)帶寬和網(wǎng)絡(luò)容錯性能.證明了當(dāng)k≥1,n≥3且σ∈{1,n-1}時(shí),其限制連通度為2kσ+n-2,這一結(jié)果近于其連通度的2倍;接著提出了該情形下時(shí)間復(fù)雜度為O(「logs|F|?k3)的容錯單播路由算法,證明了在最壞情況下構(gòu)造出容錯單播路由最長路徑長度的上界.仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明XFRouting算法在執(zhí)行效率上優(yōu)于廣度優(yōu)先搜索算法和深度優(yōu)先搜索算法.

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