移动云系统技术的快速发展,使得其复杂度日益提高,系统故障概率急遽增大。这些故障不仅会对服务提供商和用户造成巨额经济损失,还可能导致严重的灾难性事件。因此,移动云系统的容错性能成为了一个重要的研究课题,其中,基于分级检查点技术的容错策略成为了当前移动云容错领域的主要技术。本文主要对分级检查点技术进行了研究,已经取得的研究成果主要包括:1.针对当前移动云容错开销较大的问题,本文依据随机更新回报理论,结合系统故障概率分布函数和累积分布函数,提出了一种基于分级检查点技术的容错算法,对分级检查点设置频率进行了动态确定。通过大量实验验证了本文算法不仅可以对不同类型故障进行针对性容错,同时可以有效的降低系统优化容错的开销,为移动云容错策略提供了一种新的解决方案。2.为提高移动云系统的服务质量(Quality of Service,QoS),分级检查点必须具有高可用性和高可靠性。因此,本文设计了一种基于超图覆盖的分级检查点存储策略。首先,运用本文提出的容错算法,获取到分级检查点的时间序列。然后,基于超图理论对分级检查点的存储位置进行决策。通过实验比较证明,本文提出的策略在存储任务的执行时间开销和均衡系统中各数据节点的负载方面有明显优势。最后,本文设计并实现了基于Python Django框架的分级检查点容错系统,对本文的所有研究成果进行了显性验证,为移动云系统的容错技术提供了一种新的现实方案。