算法与数据结构 分布式算法课程 第06章 分布式一致性 共48页.pdf

【课程大纲】 第01章 简介 共68页.pdf 第02章 分布式算法简介 共59页.pdf 第03章 集群领导选举 分布式锁 共83页.pdf 第04章 通用同步网络的集群领导选举 共69页.pdf 第05章同步网络中的基础计算 共76页.pdf 第06章 分布式一致性 共48页.pdf 第07章 Byzantine协议 共34页.pdf 第08章 异步系统模型 共47页.pdf 第09章 基本异步网络算法 共71页.pdf 第10章 同步化器 共39页.pdf 第11章 异步共享内存系统 共49页.pdf 第12章 ASM - Peterson’s算法 共43页.pdf 第13章 实用互斥算法.具有读-修改-写操作的算法 共72页.pdf ### 分布式一致性知识点概述 #### 一、分布式一致性概览 在《算法与数据结构：分布式算法课程》第06章中，主要探讨了**分布式一致性**这一核心概念及其在不同场景下的应用。分布式一致性是指在一个分布式系统中，所有参与节点能够就某个决策达成一致的过程。它涉及到的关键要素包括节点之间的通信、故障处理机制以及如何在存在故障的情况下依然能够达成一致。 #### 二、分布式一致性的重要性和应用场景 - **数据库事务**：在执行数据库操作时，必须确保所有参与者（如多个服务器）对事务的结果达成一致，要么全部提交成功，要么全部回滚。 - **飞行控制**：例如，在飞机相遇时，通过共识算法确定哪架飞机上升或下降，以避免碰撞。 - **资源分配**：在多用户环境中，合理分配有限资源，如确定哪个用户优先获取某个资源或进行数据库更新。 - **复制状态机**：在实现一致性的虚拟机时，需要确保所有副本对于下一个步骤的执行保持一致。 #### 三、同步系统的容错共识 在同步系统中实现容错共识是第06章的重点之一。同步系统假设所有节点间的通信延迟是已知且固定的，这为解决共识问题提供了有利条件。 ##### 3.1 链路故障：两个将军问题 链路故障是指节点之间通信链路出现问题的情况。典型的例子是“两个将军问题”： - **问题背景**：两个将军分别驻扎在山的两侧，计划协同攻击敌军，但无法直接面对面沟通，只能通过信使传递消息。 - **挑战**：信使可能被敌人拦截或者丢失，导致双方无法准确知道对方的真实意图。 - **解决方案**：在理想情况下，可以通过多次确认和验证来提高决策的准确性，但在实际中往往无法完全避免错误。 ##### 3.2 节点故障：停止与拜占庭故障模型 节点故障是指参与共识过程的节点出现故障，分为两种主要类型： 1. **停止故障**：节点突然停止响应，但其之前的行为是正常的。 2. **拜占庭故障**：节点不仅可能停止响应，还可能发送错误的信息。 对于这些故障，设计相应的算法来保证共识的正确性非常关键。 ##### 3.3 容错算法与指数级信息收集 - **容错算法**：针对节点故障设计的算法，旨在即使部分节点失效，也能保证系统整体的正确性和一致性。 - **指数级信息收集**：在某些场景下，为了达到共识，每个节点可能需要从其他节点收集信息，并将这些信息传递给其他节点，形成一个信息扩散的过程，这个过程可能会呈现指数级增长的趋势。 #### 四、分布式共识的形式化定义 - **形式化问题陈述**：假设一个无向图\(G = (V, E)\)，其中\(V\)代表节点集，\(E\)代表边集。在这个同步模型中，有\(n\)个进程，每个进程拥有输入值（如1表示攻击，0表示不攻击）。在任意数量的消息丢失的情况下，所有进程最终都需要达成一致的决策。 #### 五、总结 第06章深入探讨了分布式一致性在同步系统中的实现，特别是如何处理链路故障和节点故障。通过理解这些理论基础和具体算法，可以更好地应对分布式系统中的一致性挑战。后续章节将进一步探索异步系统模型、基本异步网络算法等内容，为读者提供更全面的理解。