2.1分布式算法(1)-基本算法
分布式估计算法讲解
分布式估计算法讲解分布式估计算法是指在分布式系统中进行估计的一类算法。
分布式系统指的是由多台计算机组成的网络，每台计算机都有自己的处理能力和存储空间。
分布式估计算法的目的是通过多台计算机的协作，利用各自的计算和存储资源，进行一些全局性的估计任务。
分布式估计算法的核心思想是将原本集中式的估计问题分解成多个子问题，并将这些子问题分配给不同的计算机节点进行处理。
每个节点只需要处理自己分配到的子问题，然后将处理结果传递给其他节点，最终得到整个估计问题的解。
第一种是基于平均的分布式估计算法。
该算法的基本思想是将估计问题分解成多个子问题，并将这些子问题分配给不同的计算机节点进行处理。
每个节点首先处理自己分配到的子问题，并得到部分估计结果。
然后节点之间通过通信的方式将自己的部分估计结果传递给其他节点。
每个节点接收到其他节点的估计结果后，将这些结果进行加权平均，得到整个估计问题的解。
具体的加权平均方式可以根据实际应用场景进行定义，通常可以使用均匀平均或者按照节点处理能力进行动态权重分配。
第二种是基于迭代的分布式估计算法。
该算法的基本思想是通过迭代的方式逐步逼近整个估计问题的解。
每个节点先处理自己分配到的子问题，并得到部分估计结果。
然后节点之间通过通信的方式将自己的部分估计结果进行交换。
每个节点接收到其他节点的估计结果后，根据一定的迭代规则更新自己的估计结果。
迭代的过程会持续多次，直到得到整个估计问题的解。
不同的迭代规则可以根据实际应用场景进行定义，通常可以使用同步迭代或者异步迭代的方式进行。
分布式估计算法的优势在于能够充分利用分布式系统的计算和存储资源，提高估计过程的效率和准确性。
此外，分布式估计算法还具有一定的容错性，即使一些节点出现故障，其他节点仍然可以继续进行估计任务，确保整个系统的正常运行。
然而，分布式估计算法也面临一些挑战。
首先，节点之间的通信开销可能比较大，特别是当系统规模较大时，节点之间的通信量很大。
分布式算法ppt课件
§2.1.1 系统
容许执行：(满足活跃性条件) 异步系统中，若某个处理器有无限个计算事件，每 个发送的msg都最终被传递，则执行称为容许的。 Note: 无限个计算事件是指处理器没有出错，但它 不蕴含处理器的局部程序必须包括一个无限循环 非形式地说：一个算法终止是指在某点后转换函数 不改变处理器的状态。
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§2.1.1 系统
配置：配置是分布式系统在某点上整个算法 的全局状态
向量=(q0, q1,…qn-1), qi是pi的一个状态 一个配置里的outbuf变量的状态表示在通信信道上 传输的信息，由del事件模拟传输 一个初始的配置是向量=(q0, q1,…qn-1), 其中每个qi 是pi的初始状态，即每个处理器处于初始状态
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§1.1 分布式系统 演示界面-支持的文件类型
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§1.1 分布式系统 Agents工作界面
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§1.1 分布式系统 NASA SETI寻找外星人计划
SETI (搜寻外星智慧) 是一个寻找地球外智慧生命的科学性实验计划， 使用射电望远镜来监听太空中的窄频无线电讯号。假设这些讯号中有 些不是自然产生的，那么只要我们侦测到这些讯号就可以证明外星科 技的存在。
ElcomSoft 的密码恢复软件主要是面向 Office，包括（Word, Excel, Access, Outlook, Outlook Express, VBA, PowerPoint and Visio)
其他的面向微软的产品有（Project, Backup, Mail, Schedule+), archive products (including ZIP, RAR, ACE and ARJ files)等
第二部分 分布式算法
分布式(计算机的一种算法)
分布式存储系统
P2P数据存储 系统
云存储系统
P2P数据存储系统采用 P2P网络的特点，即每个用户都是数据的获取者和提供者，没有中心节点，所以每个 用户都是对等存在的。利用这种特点建立而成的P2P数据存储系统可以将数据存放于多个对等节点上，当需要数 据时，可以利用固定的资源搜索算法寻找数据资源，从而获取想要的数据。
分布式（计算机的一种算法）
计算机的一种算法
目录
01 分布式计算
03 应用方向，它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成 许多小的部分，然后把这些部分分配给多个计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。分 布式网络存储技术是将数据分散地存储于多台独立的机器设备上。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构， 利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，不但解决了传统集中式存储系统中单存储服 务器的瓶颈问题，还提高了系统的可靠性、可用性和扩展性。
传统的集中式GIS起码对两大类地理信息系统难以适用，需用分布式计算模型。第一类是大范围的专业地理 信息系统、专题地理信息系统或区域地理信息系统。这些信息系统的时空数据来源、类型、结构多种多样，只有 靠分布式才能实现数据资源共享和数据处理的分工合作。比如综合市政地下管网系统，自来水、燃气、污水的数 据都分布在各自的管理机构，要对这些数据进行采集、编辑、入库、提取、分析等计算处理就必须采用分布式， 让这些工作都在各自机构中进行，并建立各自的管理系统作为综合系统的子系统去完成管理工作。而传统的集中 式提供不了这种工作上的必要性的分工。第二类是在一个范围内的综合信息管理系统。城市地理信息系统就是这 种系统中一个很有代表性的例子。世界各国管理工作城市市政管理占很大比例，城市信息的分布特性及城市信息 管理部门在地域上的分散性决定了多层次、多成份、多内容的城市信息必须采用分布式的处理模式。
分布式公式算法
分布式公式算法分布式公式算法是一种在分布式系统中进行计算的方法。
在传统的计算模式中，计算任务通常由单个计算机完成，而分布式公式算法则将计算任务分散到多个计算节点上进行并行计算，从而提高计算效率和性能。
分布式公式算法的核心思想是将复杂的计算任务分解成多个子任务，并将这些子任务分配给不同的计算节点进行计算。
每个计算节点独立地计算自己分配到的子任务，并将计算结果返回给主节点进行整合。
通过这种方式，分布式公式算法能够充分利用多个计算节点的计算能力，加快计算速度。
在分布式公式算法中，任务的分配和结果的整合是关键的环节。
通常情况下，主节点负责将计算任务分配给各个计算节点，并收集和整合计算结果。
为了保证任务的均衡分配，主节点需要根据计算节点的计算能力和负载情况来进行任务分配。
同时，为了保证计算结果的正确性，主节点需要对计算结果进行验证和整合。
分布式公式算法在实际应用中有着广泛的应用。
例如，在科学计算领域，分布式公式算法可以用于加速大规模的数值计算和模拟实验。
在互联网领域，分布式公式算法可以用于处理大规模的数据集和复杂的数据分析任务。
在人工智能领域，分布式公式算法可以用于训练深度神经网络和进行大规模的机器学习任务。
然而，分布式公式算法也面临着一些挑战和问题。
首先，任务的分配和结果的整合需要消耗一定的通信和计算资源，可能会引入额外的延迟和开销。
其次，分布式公式算法需要解决节点故障和网络故障等问题，以保证计算的正确性和可靠性。
此外，分布式公式算法还需要考虑数据的一致性和隐私保护等问题。
为了克服这些挑战和问题，研究者们提出了许多改进和优化的方法。
例如，可以使用动态任务分配策略来根据计算节点的负载情况和网络状况来动态地调整任务的分配。
同时，可以使用冗余计算和容错机制来提高计算的可靠性和容错性。
此外，还可以使用加密和隐私保护技术来保护数据的安全性和隐私性。
总之，分布式公式算法是一种在分布式系统中进行计算的方法，能够充分利用多个计算节点的计算能力，提高计算效率和性能。
分布式计算
分布式计算分布式计算是一种能够以集群的方式来增强计算能力的计算模型，它把一个复杂的计算问题拆分成一系列更简单的子任务，这些子任务可以在分布式的计算机系统中同时进行。
每台计算机都将处理其分配到的子任务，每台计算机之间通过交换信息来协调它们之间的工作。
最终，每台计算机的结果都被结合起来，从而获得原来复杂的计算问题的正确答案。
分布式计算的历史以分布式计算的形式，可以追溯到20世纪60年代末期，当时，研究人员开始使用网络连接多台计算机，以共同完成计算任务。
根据它的定义，非集中式计算机也可以被视为分布式计算，但它一直没有得到特别关注，直到20世纪90年代中期，随着Internet的普及，分布式计算变得更加容易，开始受到更多关注。
分布式计算的应用分布式计算的实际应用包括电子商务，数据挖掘，以及许多其他分析应用程序，用于收集和分析海量数据，进行预测或发现新趋势。
此外，分布式计算也用于支持复杂的科学和工程计算，如多维数值模拟，还用于解决资源管理问题，物联网应用，供应链管理，以及被称为智能合约的分布式智能合约。
分布式计算的技术分布式计算的技术主要涉及分布式计算模型、分布式调度技术、分布式存储技术、分布式通信技术、分布式并行编程技术，以及相关的软件开发工具和技术。
其中，分布式计算模型描述整个分布式系统的架构，并用于定义任务分配和系统结构。
分布式调度技术用于调度分布式任务，确定任务的执行顺序，以及如何在子任务之间传递结果。
分布式存储技术可以实现任务计算的数据共享，将数据分布在多个节点中。
分布式通信技术是分布式计算中非常重要的技术，它负责系统中节点之间通信和数据传输，而分布式并行编程技术是一种将复杂问题拆分成独立任务的开发技术，用于实现多个节点同时执行任务。
分布式计算的发展随着技术的不断发展，分布式计算正在让计算能力更加强大，从而实现一个新的计算模型，更加灵活的计算平台和计算技术。
未来，将更加注重在计算方面的软件自定义和计算性能优化。
深入理解分布式计算的基本原理与方法
深入理解分布式计算的基本原理与方法分布式计算是一种利用多个计算机协同工作来完成一个任务的计算模型。
它将一个大的计算任务分解成多个小的子任务，并将这些子任务分派给多台计算机同时运算，最后将结果进行整合。
分布式计算具有高效、可伸缩、容错等特点，广泛应用于数据处理、科学计算、云计算等领域。
分布式计算的基本原理是任务分解与结果整合。
具体来说，分布式计算将一个大的计算任务分解成多个小的子任务，并将这些子任务分配给不同的计算机节点进行并行计算。
每个计算机节点负责完成自己的子任务，并将运算结果返回。
最后，将各个计算节点的结果进行整合，得到最终的计算结果。
在分布式计算中，有三个关键概念：任务调度、数据通信和容错处理。
任务调度是指如何将任务分解成多个子任务，并将这些子任务分派给计算机节点进行计算。
数据通信是指节点之间如何进行信息交流和数据传输，以便节点可以相互协作完成任务。
容错处理是指如何处理节点故障或通信异常等异常情况，以保证整个分布式系统的稳定性和可靠性。
在分布式计算中，有多种任务调度方式，如静态任务划分、动态任务划分和任务合作。
静态任务划分是指在任务开始之前就将任务划分成多个子任务，并在各个计算机节点上进行并行计算。
动态任务划分是指根据实际运行情况，动态地将任务划分成多个子任务，并动态地分配给计算机节点。
任务合作是指计算机节点之间相互协作，共同完成一个任务，每个节点负责计算任务中的一部分，并将计算结果传递给其他节点进行进一步计算。
数据通信在分布式计算中起着至关重要的作用。
分布式计算系统需要能够进行高效的数据传输和信息交流，以保证节点之间能够及时、准确地进行任务分发和结果传递。
为了实现高效的数据通信，可以采用消息传递机制，即通过消息传递的方式进行节点之间的通信。
消息传递可以分为同步消息传递和异步消息传递两种方式。
同步消息传递是指发送方等待接收方接收完消息后再继续执行，而异步消息传递是指发送方发送消息后立即继续执行，不等待接收方的响应。
分布式光伏发电接入对用电客户功率因数的影响及计算方法探讨
参考文献： ［１］ ＧＢ ２９３２１－２０１２，光伏发电站无功补偿技术规范［Ｓ］． ［２］ ＤＬ ／Ｔ ６４５－２００７，多功能电能表通信协议［Ｓ］． ［３］ 张强，彭小平．调整功率因数对考核发电厂发电出力的技术探讨［Ｊ］．计量与测试技术，２０１４ （２）． ［４］ 李翔．功率因数在电力系统中的应用［Ｊ］．技术与市场，２０１４（２）．
２．２ 考虑分布式光伏接入影响的功率因数计算公式
为此提出两种功率因数计算公式。 一种是还原用户实际所用有功电能，即加上光伏发电自发自用 部分电量。 计算公式为：
ｃｏｓ Φ＝P ／P２ ＋Q２ 式中：P 是计量关口正向有功总示数加上光伏月发电量再减去计量关口反向有功总示数；Q 是计量 关口正向无功总示数与反向无功总示数绝对值之和。 第二种思路是将用户向电网倒送有功的时段视作一小型发电厂，倒送有功期间考虑不进行功率因 数考核。 计算公式为：
· ２１·
分布式光伏发电接入对用电客户功率因数的影响及计算方
法探讨
作者： 作者单位： 刊名：
英文刊名： 年，卷(期)：
陈伟， CHEN Wei 国网安徽省电力公司,安徽 合肥,230022
分布式ID篇生成算法详解
分布式之分布式ID篇生成算法详解一、分布式ID概述分布式ID的定义，可什么时候需要它呢？有人会回答分布式系统需要，可真的需要吗？并不一定，不是所有分布式系统都需要，回想以前单体架构时代，ID通常是作为数据的唯一标识，比如用户会有用户ID、订单会有订单ID……，这些ID在对应的业务模块中都是唯一的，通常依靠数据库自增序列来实现。
换到分布式系统里，尽管内部的技术架构天翻地覆，可是外层的业务却始终如一，因此，业务数据并不会随着技术架构的演进而消失。
以用户数据为例，从单体架构转到分布式架构时，需要将用户ID从数据库自增ID换成分布式ID吗？显然不用。
那么，究竟什么情况下需要用到分布式ID呢？最经典的场景是分库分表，还是以用户数据来举例子，之前只有一张用户表，所以设置表ID自增后，每新增一条数据都会自增ID值，从而确保了ID永远不会重复。
此刻用户表被分成了十张，如果再依靠数据库本身的自增机制来分配ID，显然会导致ID重复，这时分布式ID就派上了用场。
除开分库分表外，通常还会用到分布式ID的场景有：•链路ID：分布式链路中，需要通过全局唯一的traceId来串联所有日志；•请求ID：幂等性处理时，需要通过唯一的ID来判断是否为重复请求；•消息标识：MQ需要基于唯一的msgID来区分数据，确保数据不重复或丢失；•短链码：生成短链接时，需要获取一个全局唯一的值作为Code避免重复；•……因此，并非分布式架构就一定要用到分布式ID，只有强制要求全局唯一的场景才会需要。
PS：普通表自增的ID，也是一种另类的分布式ID，只要自增出来的值不会重复即可。
1.1、分布式ID的特性理解什么场景下需要分布式ID后，下面我们一起来看一些分布式ID应该需要具备的特性：•唯一性：每个ID必须全局唯一，避免因ID重复导致的数据冲突或错误；•顺序性：在某些场景中，ID需要具备单调递增的顺序性，方便排序与记忆；•业务性：某些场景的ID要具备业务特性，如前缀XX开头、包含时间信息等；•精简性：某些场景下的ID不宜过长，所以对位数/长度有所限制，如16位；所以，当咱们设计一个生成分布式ID的方案时，就必须将这几条考虑在内。
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在算法每次执行的某些配置中，断言P为真
满足全部所要求的安全性条件的序列，称为一个 执行。 如果某次执性满足全部所要求的活跃性条件，则 称该执行是合法的(admissible)。
异步执行
异步模型中，如果某次执行满足以下条件，称该执行是 合法的：
每条发送的消息都被提交 每个进程都有无限的计算事件数
非确定性
故障
分布式算法具有更高的不确定性和行为独立性！！
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不确定性和行为独立性
处理器数目未知 网络拓扑结构未知 不同位置上的独立输入 几个程序立即运行，在不同的时间开始，以不同的 速度运行 处理器的不确定性 不确定的消息传递次数 不确定的消息顺序 处理器和通信故障
洪泛算法的复杂度
定义终止状态为color = green的状态. 消息复杂度: 消息在每条边双向传递,故 共需2m个消息，其中m 为 边的个数 时间复杂度: 网络直径个时间单位
同步消息传递系统
在同步系统中，如果一个执行有无限“轮 (round)”，则称它是合法的执行 什么是“轮”? 执行按论划分，每一轮中:
round 1 events
round 2 events
p0
p2
p1
CPSC 668
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Set 1: Introduction
同步洪泛算法的复杂度
时间复杂度为diameter 消息复杂度为2m 与异步算法相同. 只是特例，并不是所有算法都相同…
伪代码约定
在形式模型中，一个算法将根据状态转换 来描述。但实际上很少这样做，因为这样做 难于理解。 实际描述算法有两种方法：
幸运的是，并不是每个算法都要面对所有这些不确定性！！
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分布式计算的特点
行为很难理解：多处理器并行执行，算法 存在多种不同表现。 准确预测算法的行为是不可能的。 否定结论、下界和不可能性结论增加 复杂度分析：通信开销（消息数），故障 单元和非故障单元的数量
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研究分布式算法的方法
从各种分布式情况中提取基本问题，给出 形式化的数学模型 设计解决问题的分布式算法。 算法正确性证明
课程网站
分布协同计算基础
第二章:
分布式算法(1)
张锡哲 副教授 计算机应用技术研究所 东北大学信息科学与工程学院
主要内容
1.分布式算法概述 2. 形式化模型 3.消息传递系统基本算法
生成树上广播和敛播 生成树的构造
①叙述性：对于简单问题
②伪码形式：对于复杂问题
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伪代码约定
异步算法：对每个处理器，用中断驱动来描述异步算法。 在形式模型中，每个计算事件 1 次处理所有输入缓冲区中的 msgs。而在算法中，一般须描述每个msg是如何逐个处理的 一个计算事件中的局部计算的描述类似于顺序算法的伪代码 描述
同步算法：逐轮描述
所有terminatedi初始为假
生成树上的广播
根节点将消息M发送给他所有的子节点 当一个进程从他的父节点接收到消息M
将消息M 发送给它的子节点
终止
生成树上的广播
Initially (M) is in transit from pr to all its children in the spanning tree. Code for pr: 1: upon receiving no message: 2: terminate
例子 : 洪泛算法
将洪泛算法描述为状态机交互的集合. 进程的局部状态包括变量color={red，green} 初始: p0: color = green, 所有outbufs包含M others: color = red, 所有的outbufs 为空 转移函数: If M 在inbuf中并且 color = red, 那么 令color= green ,将M 发送至所有的outbufs
4.因果关系和时间 5.选举算法 6.容错一致性
1. 分布式算法概述
分布式计算的困难
异步
不能精确的知道事件发生的绝对时间，甚至相对时间
每个计算实体只知道它自己所获得的信息，只是全局 情况的一个局部视图。 由于系统各组件执行速度的差异,执行通常具有不确定 性 各计算实体可能独立发生故障
有限的局部知识
执行段是如下格式的序列：
C0 , 1 , C1 , 2 , C2 , 3 ,
其中每个Ck是一个配置，每个 k 是一个事件 执行是一个执行段 C0 , 1 , C1 , 2 , C2 , 3 , ,其中C0是初始配置。 调度σ是执行中的事件序列，即 1, 2 , 3 , . 如果局部程序是确定的，执行由初始配置C0和调度σ唯一 确定，表示为exec(C0, σ)
各处理器可以发送消息给每个邻居，消息被提 交； 每个处理器基于刚刚接收到的消息进行计算。
时间复杂度是在算法所有合法的执行中最 大的终止前轮数。
同步模型的例子
洪泛算法在同步系统中的执行 第一轮:
将M从p0提交到 p1 将M从p0提交到 p2 p0 does nothing p1 color=green，将M发送到 p0 and p2 p2 color=green，将M发送到 p0 and p1
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提交事件
将消息m从进程pi提交到pj 将消息从发送者的outbufs移到接受者的 inbufs中; 消息将在下一次处理时可用
p1 m3 m2 m1 p2
p1
m3 m2
m1
p2
计算事 (局部变量+ 到来 消息) 将转移函数应用到进程的当前可存取状态， 处理所有的到来消息 以新的可存取状态结束，将inbufs清空，将新 消息放入outbufs中
不确定性
以上的执行不是洪泛算法在网络拓扑上的 唯一合法执行 合法执行有很多，依赖于消息提交的顺序 例如, p0 的消息可能在p1 消息前到达p2
终止性
为了模拟进程不发生故障，定义合法的执行的计 算事件是无限的 这样算法终止性如何表示？ 每个进程的状态集包括一个终止状态子集，并且 每个进程的转移函数将终止状态仅映射成终止状 态。 当所有进程处于终止状态并且没有消息在传送， 称算法已终止。
复杂性度量
集中考虑最坏情况 消息复杂度:算法所有合法的执行中最大的 发送消息总数。 时间复杂度: 任意合法执行中终止所需的最 大时间。 异步系统的时间复杂度如何衡量?
异步系统的时间复杂度
计时（timed）执行是指执行中每个事件关联一个 非负的实数，即事件发生的时间。 消息的延迟（delay ) ，是指在发送消息的计算事 件和处理消息的计算事件之间流逝的时间。 时间复杂度:所有计时的、合法的执行中，当各消 息延迟最多为1 时，在终止前的最大时间 这一度量仍然允许事件的任意交替，可以看做是 考虑了算法的任意执行，且进行了标准化，使最 长的消息延迟变成一个单位的时间。
例子: 洪泛算法(续)
p0 M M p2 M p0 M M p2 p1 M p1 M M M M p2 M p0 M p1 p0
deliver event at p1 from p2
computation event by p1
M
M
deliver event at p0 from p1
p2
p1
etc. to deliver rest of msgs
证明不可能性结果和下限，给出问题如何才能 可解的限制以及其求解代价。
算法复杂度分析。
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2. 形式化模型
消息传递系统模型
消息传递系统模型由一组位于有向网络图节点位置 的计算元素组成。 表示为G(V,E),其中节点集V={p0, p1, …, pn-1 …}代表 进程的集合，边集E代表间的信道的集合。 每个进程pi用整数1~r标记与之相连的信道，其中r是 pi的度。 算法由各进程上的局部程序所组成。
异步执行
执行必须满足以下两个条件：
如果 k = del(i,j,m)，那么m必定是ck-1中outbufi[l] 的一 个元素，其中l是信道{pi, pj}中pi的标号。从ck-1到ck 的唯一改变是：在ck 中，m已从outbufi[l]中移走并加 入到inbufj[h] 中，其中h是信道{pi,pj }中pj的标号。 如果 k =comp(i)，那么从ck-1到ck的的唯一改变是：pi 依照其转移函数来改变状态，转移函数对ck-1 中pi 的 可存取状态进行操作，并将所确定的消息集合加入 到ck 的outbufi变量中，这些消息在这一事件上称为被 发送的。
计算事件
a b c d e
旧局部状态
新局部状态
执行
执行是随事件而改变的配置序列,其形式是:
配置, 事件,配置, 事件,配置, …
初始配置中: 每个进程都处于初始状态,所有的 inbufs都为空 对于每个连续配置(config, event, config), 新旧配 置不变，除非发生以下事件:
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事件
系统中发生的事情用事件模拟，考虑两种 事件：
计算事件(Computational event)，表示为comp(i)
表示进程pi的处理步骤，将pi的转移函数应用到它当前 的可存取状态