所属领域：大数据与通讯
在线社交网络的兴起吸引了越来越多用户的加入，面对数以亿计的用户量，如何以一种可扩展的方式存储用户数据已成为社交服务提供商关注的热点问题。目前广泛采用的分布式键值存储通过哈希方法将用户数据随机放置在不同的存储服务器上，这种方法会导致数据中心内部巨大的通信量，一方面，需要不断添加昂贵的网络设备，提升网络带宽，极大地增加了服务商的投入成本；另一方面，高居不下的通信量也不利于社交网络的扩展。我们针对社交网络中用户交互的特点，提出一种社交图划分与数据复制相结合的数据放置方法，并进一步考虑数据中心网络拓扑，针对具体拓扑结构，设计实现优化的数据放置算法，可以在很大程度上降低用户交互带来的通信量。
