数据冗余是分布式数据库的重要特征之一,分布式内存数据库的数据冗余分配与传统的分配问题相似,但又有其特点。本文在常用的数据冗余分配算法的对比研究基础上,结合内存数据库的基本特点,实现了一种适合分布式内存数据库的限制副本启发式分配策略。限制副本启发式分配策略的主要步骤与传统的启发式分配算法相似,由初始化分配和启发式动态调整两个部分组成。但与传统分配算法不同的是,本文实现的算法设置了副本冗余度的上限值和下限值。下限值用于保证分片副本的最小分配个数,上限值限制分片副本的最大分配个数。通过这两个限定值,能够保证系统的可靠性和减少分片对内存空间的占用。在一些场景下,限制副本的上限值能够加快数据分配求解。由于内存容量的限制,通常不能够一次性对所有分片进行初始化分配,因此本文在初始化分配时,根据统计信息对系统中的数据分片进行了排序,再根据排序结果进行数据分配。数据冗余分配算法几乎都建立在一定的基础信息和统计信息上,影响数据分配的参数很多,在分配实验过程中,经常需要调整模型的大小和对各种参数进行设置,增加了模型求解的工作量。本文设计并实现了一个与数据冗余分配相关的参数管理系统,该系统使用B/S架构,采用J2EE框架进行开发实现。用户能够对影响分配结果的各种参数进行维护并选择不同的算法进行数据分配实验。本文实现的参数管理系统能为分布式内存数据库的数据冗余分配提供决策支持和方案选择。实验表明,本文实现的分配策略适用于分布式内存数据库数据冗余分配,能够细粒度的控制分片的副本个数,加快数据分配求解效率。