分布式系统中的一致性模型
分布式系统中的一致性模型
1. 以数据为中心的一致性模型
1.1. 严格一致性（Strict Consistency ）
定义：对数据项x 的任意读操作都应该返回最近的写操作的结果，即所有写操作在一个全局时钟体系内都立刻对所有进程可见。
这意味着存在一个全局时钟，使得“立刻”，“最近的”不是一个含糊的概念。
例：假设存在并发进程1P ，2P ，1T ，3T 时刻进程1P 对数据项x 执行写操作
1()W x a ，1()W x b ，2T 时刻2P 读取数据项x 的值。按照严格一致性要求，2P 应该读取到x 值为a 。
如果x 存储在1P 进程所在机器上，2P 不在同一台机器上，则2P 需要发送一个消息给1P 获得x 的值。
严格一致性模型面临的问题：
（1）依赖于绝对的全局时钟。本质上，分布式系统不可能依据一个全局时钟给每个操作赋予一个单一的时间戳。（是不存在全局时钟？还是无法形成单一的时间戳？——不存在全局绝对时间）
（2）如果采用顺序无重叠时间区间表示全局时钟，如何解决一个时间区间内多个操作间的冲突问题。
1.2. 线性一致性（Linearizable Consistency ） 定义：令()OP ts x 表示在数据项x 上执行操作OP 的时间戳，线性一致性指所有进程在数据存储上按照某种顺序执行的操作与一个进程按照同样顺序执行操作的效果完全一样。在这个操作序列中，如果12()()OP OP ts x ts y 则需要确定1()OP x 在2()OP y 之前。
因此需要有一个同步时钟来确定操作执行的时间戳。线性一致性主要用于并行算法的形式验证（formal verification）。对于时间戳的要求使得线性一致性的实现复杂度较高。
1.3. 顺序一致性（Sequential Consistency）
顺序一致性不要求操作在数据项所有副本上的执行具有全局时间上的先后顺序，但要求一组操作由多个进程在多个数据项副本上独立执行的结果与由一个进程在一个数据项副本上执行的结果是一致的。
具有线性一致性的数据存储也就具有顺序一致性。
定义：所有进程在数据存储上按照某种顺序执行的操作与一个进程按照同样顺序执行操作的效果完全一样。
1.4. 因果一致性（Causal Consistency）
区分了有潜在因果关系的事件和没有关系的事件。只保持有潜在因果关系事件之间的顺序。
事件之间的潜在因果关系：如果一个事件是另一个事件的原因或影响了另一个事件，则这两个事件具有因果关系。例如，由同一个进程先后执行的两个操作。两个进程在不同数据项上执行的写操作，但随后有针对两个数据项的读操作。对同一个数据项的读写操作。
定义：具有潜在因果关系的写操作必须以相同的顺序被所有进程看到。不同的进程可以按照不同的顺序看到没有因果关系的写操作。
分布式设计与开发(二)_几种必须了解的分布式算法
分布式设计与开发（二）------几种必须了解的分布式算法 分布式设计与开发中有些疑难问题必须借助一些算法才能解决，比如分布式环境一致性问题，感觉以下分布式算法是必须了解的（随着学习深入有待添加）： ?Paxos算法 ?一致性Hash算法 Paxos算法 1）问题描述 分布式中有这么一个疑难问题，客户端向一个分布式集群的服务端发出一系列更新数据的消息，由于分布式集群中的各个服务端节点是互为同步数据的，所以运行完客户端这系列消息指令后各服务端节点的数据应该是一致的，但由于网络或其他原因，各个服务端节点接收到消息的序列可能不一致，最后导致各节点的数据不一致。举一个实例来说明这个问题，下面是客户端与服务端的结构图： 当client1、client2、client3分别发出消息指令A、B、C时，Server1~4由于网络问题，接收到的消息序列就可能各不相同，这样就可能由于消息序列的不同导致Server1~4上的数据不一致。对于这么一个问题，在分布式环境中很难通过像单机里处理同步问题那么简单，而Paxos算法就是一种处理类似于以上数据不一致问题的方案。 2）算法本身 算法本身我就不进行完整的描述和推导，网上有大量的资料做了这个事情，但我学习以后感觉莱斯利·兰伯特（Leslie Lamport，paxos算法的奠基人，此人现在在微软研究院）的Paxos Made Simple是学习paxos 最好的文档，它并没有像大多数算法文档那样搞一堆公式和数学符号在那里吓唬人，而是用人类语言让你搞清楚Paxos要解决什么问题，是如何解决的。这里也借机抨击一下那些学院派的研究者，要想让别人认可你的成果，首先要学会怎样让大多数人乐于阅读你的成果，而这个描述Paxos算法的文档就是我们学习的榜样。 言归正传，透过Paxos算法的各个步骤和约束，其实它就是一个分布式的选举算法，其目的就是要在一堆消息中通过选举，使得消息的接收者或者执行者能达成一致，按照一致的消息顺序来执行。其实，以最简单的想法来看，为了达到大伙执行相同序列的指令，完全可以通过串行来做，比如在分布式环境前加上一个FIFO 队列来接收所有指令，然后所有服务节点按照队列里的顺序来执行。这个方法当然可以解决一致性问题，但
分布式数据库系统及其一致性方法研究
２００７年第２４卷第１０期微电子学与计算机 １引言 分布式数据库系统在系统结构上的真正含义是指物理上分布、逻辑上集中的分布式数据库结构。数据在物理上分布后，由系统统一管理，用户看到的似乎不是一个分布式数据库，而是一个数据模式为全局数据模式的集中式数据库［１￣５］。 分布式数据库系统包括两个重要组成部分：分布式数据库和分布式数据库管理系统。分布式数据库系统具有位置透明性和复制透明性，使用户看到的系统如同一个集中式系统。分布式数据库系统分为三类：同构同质型ＤＤＢＳ、同构异质型ＤＤＢＳ和异构ＤＤＢＳ。同构同质型ＤＤＢＳ是指各个场地都采用同一类型的数据模型，并且是同一型号数据库管理系统；同构异质型ＤＤＢＳ是指各个场地都采用同一类型的数据模型，但是数据库管理系统是不同型号的；异构型ＤＤＢＳ是指各个场地的数据模型是不同的类型。 分布式结构是相对于集中式结构而言的。从数据处理的角度来说，典型的集中式结构是数据集中存放和处理，用户通过远程终端或通过网络连接来共享集中存放的数据。分布式结构则是将数据及其处理分散在不同场地，各场地各自管理一部分数据，同时又通过网络系统相互连接。各场地的用户除可以访问和处理本地数据外，也可以访问和处理别的场地的数据。分布式数据库是典型的分布式结构。它包括对数据的分布存储和对事务的分布处理。设计一个分布式数据库系统会遇到许多集中式数据库设计中所没有的问题，一致性是其中必须认真对待和解决的主要问题。 ２ＤＤＢＳ的体系结构 ２．１综合型体系结构 综合型体系结构是指在综合权衡用户需求之后，设计出分布的数据库，然后再设计出一个完整的ＤＢＭＳ，把ＤＢＭＳ的功能按照一定的决策分散配置在一个分布的环境中。每个结点的ＤＢＭＳ均熟知整个网络的情况，也了解其它结点的情况。从整体上，各结点组成一个完整的系统，它们之间是靠进程通讯的手段来维持互访连接，如图１所示。２．２联合型体系结构 联合型体系结构是指每个结点上先有ＤＢＭＳ，以此为基础，再建立分布式环境以实现互访连接。若各个结点的局部ＤＢＭＳ支持同一种数据模式和 分布式数据库系统及其一致性方法研究 刘萍芬，马瑞芳，王军 （西安交通大学电信学院，陕西西安７１００４９） 摘要：分布式数据库系统是数据库领域中的一个主要研究方向，数据一致性维护是分布式数据库系统中的一个非常关键的技术问题。在分析分布式数据库系统体系结构的基础上，讨论了两种一致性方法：两阶段提交和复制服务器，并提出一种具有复制服务器的分布式数据库系统的结构框架，它具有有效性和实用性。 关键词：分布式数据库系统；一致性；两阶段提交；复制服务器 中图分类号：ＴＰ３１文献标识码：Ａ文章编号：１０００－７１８０（２００７）１０－０１３７－０３ ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＤａｔａｂａｓｅＳｙｓｔｅｍａｎｄＤａｔａＣｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ ＬＩＵＰｉｎｇ－ｆｅｎ，ＭＡＲｕｉ－ｆａｎｇ，ＷＡＮＧＪｕｎ （ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｔｉｎｇ，Ｘｉ′ａｎＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ′ａｎ７１００４９，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｄａｔａｂａｓｅｓｙｓｔｅｍｉｓａｍａｉｎｒｅｓｅａｒｃｈｄｉｒｅｃｔｉｏｎｉｎｔｈｅｄａｔａｂａｓｅｆｉｅｌｄ．Ｍａｉｎｔａｉｎｉｎｇｔｈｅｄａｔａｃｏｎｓｉｓ－ｔｅｎｃｙｉｓａｃｒｉｔｉｃａｌｔｅｃｈｎｉｃａｌｐｒｏｂｌｅｍｉｎｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｄａｔａｂａｓｅｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｄｉｓｃｕｓｓｅｓｔｗｏｍｅｔｈｏｄｓｏｆｍａｉｎｔａｉｎｉｎｇｄａｔａｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙｂａｓｅｄｏｎａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｄａｔａｂａｓｅｓｙｓｔｅｍ，ｗｈｉｃｈａｒｅ２ＰＣａｎｄｒｅｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｅｒｖ－ｅｒ．Ｔｈｅｎｔｈｅｐａｐｅｒｐｕｔｓｆｏｒｗａｒｄａｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｄａｔａｂａｓｅｆｒａｍｅｗｏｒｋｗｈｉｃｈｈａｖｅｒｅｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｅｒｖｅｒｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．Ａｎｄｉｔｉｓｅｆｆｅｃ－ｔｉｖｅａｎｄａｐｐｌｉｅｄ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｄａｔａｂａｓｅｓｙｓｔｅｍ；ｄａｔａｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ；２ＰＣ；ｒｅｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｅｒｖｅｒ 收稿日期：２００６－１０－２７ １３７
PaxosRaft 分布式一致性算法原理剖析及其在实战中的应用
基础架构事业群-数据库技术-数据库内核 何登成 Paxos/Raft 分布式一致性算法原理剖析及其在实战中的应用
目录Contents Consensus Problem Basic Paxos Multi-Paxos and Raft 实战分析 参考资料
定义：The consensus problem requires agreement among a number of processes (or agents) for a single data value.
?理解Consensus 问题的关键 ?绝对公平，相互独立：所有参与 者均可提案，均可参与提案的决 策 ?针对某一件事达成完全一致：一 件事，一个结论 ?已经达成一致的结论，不可被推 翻 ?在整个决策的过程中，没有参与 者说谎 ?晚饭吃什么？ 炉鱼食堂同乐会 炉鱼炉鱼 炉鱼 Consensus Algorithm
Consensus Algorithm：Basic Paxos ?Basic Paxos ?一个或多个Servers可以发起提案（Proposers） ?系统必须针对所有提案中的某一个提案，达成一致 ?何谓达成一致？系统中的多数派同时认可该提案?最多只能针对一个确定的提案达成一致 ?Liveness (只要系统中的多数派存活，并且可以相互通信)?整个系统一定能够达成一致状态，选择一个确定的提案
Basic Paxos：Components ?Proposers ?Active：提案发起者（value） ?处理用户发起的请求 ?Acceptors ?Passive：参与决策，回应 Proposers的提案 ?存储accept的提案（value）， 存储决议处理的状态 ?Learners ?Passive：不参与决策，从 Proposers/Acceptors学习最新 达成一致的提案（value）?本文接下来的部分，一个Server同时具有Proposer和Acceptor两种角色，Learner角色逻辑简单，暂时不讨论
学生分布式系统复习题与参考答案2
一、填空题 1．访问透明性是指对不同数据表示形式以及资源访问方式的隐藏。而位置透明是用户无法判别资源在系统中的物理位置。 2. 迁移透明性是指分布式系统中的资源移动不会影响该资源的访问方式。而复制透明是指对同一个资源存在多个副本的隐藏。 3. 一个开放的分布式系统就是根据一系列准则来提供服务，这些准则描述了所提供服务的语法和语义。 4. 集群计算系统一个突出的特征是它的同构性；它提供了最大限度的分布式透明性。可用于单个程序在多台计算机上并行地运行。 5. 网格计算系统具有高度的异构性：其硬件、操作系统、网络、管理域和安全策略等都不尽相同。 6. 网格计算系统一个关键问题是如何把来自不同计算机组织的资源集中起来，使一组人或机构进行协调工作。 7. 分布式事务处理的四个特性是：原子性、一致性、独立性和持久性。 8. 分布式普适系统应用程序的需求归纳为三种，它们是：接受上下文的变化、促使自主合成、认可共享为默认行为。 9. 分布式系统体系结构样式很多，其最重要的有：分层体系结构；基于对象的体系结构、以数据为中心的体系结构以及基于事件的体系结构等四类。10. 客户/服务器结构的应用程序通常划分为三层，它们是：用户接口层、处理层和数据层。 11. 在结构化点对点体系结构中覆盖网络是用一个确定性的过程来构成的，这个使用最多的进程是通过一个分布式哈希表来组织进程的。 12. 超级对等体通常是维护一个索引或充当一个代理程序的结点。 13. 分布式软件体系结构主要分集中式、非集中式和各种混合形式三大类。其非集中式体系结构又分为 结构化的点对点、非结构化的点对点、超级对等体 三种。 14. 实现软件自适应的基本技术分为要点分离、计算 映像和基于组件的设计三种类型。 15. 分布式的自主系统指的是自我管理、自我恢复、 自我配置和自我优化等各种自适应性。 16. 一个线程独立地执行它自己的程序代码。线程系 统一般只维护用来让多个线程共享CPU所必需的最 少量信息。 17. 有两种实现线程线程包的基本方法：一是可以构 造一个完全在用户模式下执行的线程；二是由内核 来掌管线程并进行调度。 18. 分布式系统中的多线程通常有：多线程用户和多 线程服务器两大类型。而以分发器/工作者模型组织 起来的多线程服务器是最为流行的一种。 19. 虚拟化可采用两种方法，一是构建一个运行时系 统，提供一套抽象指令集来执行程序。二是提供虚 拟机监视器。 20. 在服务器的组织结构中，迭代服务器是自己处理 请求，将响应返回给客户；而并发服务器将请求传 递给某个独立线程或其他进程来处理。 21. 服务器集群在逻辑上由三层组成，第一层是逻辑 交换机；第二层是应用/计算服务；第三层是文件/ 数据库系统。 22. 在代码迁移的框架结构中，进程包含三个段，它 们是代码段、资源段和执行段三个段。 23. 进程对资源的绑定有三种类型：一是按标识符绑 定；二是按值绑定；三是按类型绑定。而三种类型 的资源对机器的绑定是未连接资源、附着连接资源 和紧固连接资源。 24. 中间件是一种应用程序，它在逻辑上位于应用层 中，但在其中包含有多种通用协议，这些协议代表 各自所在的层，独立于其他更加特别的应用。 25. 在RPC操作中，客户存根的功能是将得到的参 数打包成消息，然后将消息发送给服务器存根。 26. 所有DCE的底层编程模型都是客户-服务器模 型。而DCE本身的一部分是由分布式文件服务、目 录服务、安全服务以及分布式时间服务等构成的。 27. IDL编译器的输出包括三个文件，它们是头文件、 客户存根和服务器存根。 28. 在面向消息的通信中，通常分为面向消息的瞬时 通信和持久通信两种机制。 29. 在面向消息的瞬时通信中，通常采用套接字接口 和消息传递接口。 30. 在面向持久的通信中，消息队列系统为持久异步 通信提供多种支持。它提供消息的中介存储能力。 31. 在消息队列系统中，队列由队列管理器来管理， 它与发送或接收消息的应用程序直接交互。 32. 在消息队列系统中，转换是由队列网络中特定结 点完成的，这些结点称为消息转换器。 33. 在面向流的通信中，数据流的传输模式有异步传 输模式、同步传输模式和等时传输模式等三种。 34. 在流与服务质量(QOS)描述中，服务质量特性指 的是数据传输所要求的比特率、创建会话的最大延 时、端到端的最大延时、最大延时抖动以及最大往 返延时等。 35. 流同步有两种类型，一种是在离散数据流与连续 数据流之间保持同步；另一种是连续数据流之间的 同步。 36. 在流同步的机制中，需要研究的两个问题是：一 个是两个流同步的基本机制；二是在网络环境下这 些机制的分布式版本。 37. 应用层多播的基本思想是结点组织成一个覆盖 网络，然后用它来传播信息给其成员。一个重要的 因素是网络路由器不在组成员中。
分布式多媒体信息系统概念建模方法研究报告
分布式多媒体信息系统概念建模方法研究 摘要：概念建模是提高需求分析质量的重要技术。针对分布式多媒体信息系统概念建模面临的系统的异构性、海量数据和格式的差异性、时空的不一致性问题，本文介绍了信息系统常见概念建模方法，包括结构化概念建模、面向对象概念建模和本体概念建模，在此基础上，采用基于uml的面向对象概念建模法对分布式多媒体网络教学系统概念模型进行描述和表达，并建立了uml类图到本体模型的转换。 关键词：分布式；多媒体信息系统；概念建模；uml；本体research on the conceptual modeling method in distributed multimedia information system fu da-jie(jiangxi vocational college of finance and economics, jiujiang, jiangxi, 332000) 【abstract】conceptual modeling is the important technology to improve the quality of demand analysis. there are problems in the distributed multimedia information system, which include heterogeneity, different forma of mass data and time-space inconsistency. this paper introduces some mon conceptual modeling methods such as structured conceptual modeling, object-oriented conceptual modeling and ontology conceptual modeling, then describes and represents the concept model of the distributed multimedia internet teaching system using uml class diagram, and establishes the translation of uml class diagram to ontology model.
一种基于MAS的分布式控制系统模型
收稿日期:2004203211 作者简介:汪健雄(1979-),男,安徽无为人,合肥工业大学硕士生; 魏 臻(1965-),男,安徽无为人,合肥工业大学研究员,硕士生导师.第27卷第12期 合肥工业大学学报(自然科学版)V o l .27N o .122004年12月JOU RNAL O F H EFE IUN I V ER S IT Y O F T ECHNOLO GY D ec .2004一种基于M A S 的分布式控制系统模型汪健雄, 魏 臻, 路 强 (合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥 230009) 摘 要:提出了一种基于多A gent 的分布式计算机控制系统的模型,分析了该模型逻辑结构和工作原理,并通过实例介绍了一种软硬件A gent 的系统开发方法,用于分析和设计该系统中的控制单元。利用多A gent 系统的特点,将系统划分为若干职能A gent ,各A gent 之间采用黑板方式通信,使得控制系统具有良好的开放性与可重构性。该模型在分布式铁路信号计算机控制系统的设计和实施中得到了成功应用。 关键词:计算机控制;分布式人工智能(DA I );多A gent 系统(MA S );控制器局部网络(CAN ) 中图分类号:TP 273.5 文献标识码:A 文章编号:100325060(2004)1221570204 M odel of distr i buted co m puter con trol syste m ba sed on the m ulti -agen t syste m WAN G J ian 2x i ong , W E I Zhen , LU Q iang (School of Computer and Infor m ati on ,H efei U niversity of Technol ogy ,H efei 230009,China ) Abstract :A model of distributed computer con tro l syste m based on m ulti 2agen t is put fo r w ard in th is paper .T he l ogical structure and w o rk ing p rinci p le of the model are analyzed .Based on a design exa mp le ,the syste m devel op ing sche m a of the s oft 2hardw are agen t is described .By tak ing advan tage of the characteristics of the m ulti 2agen t syste m ,a con tro l syste m con structed by th is model is open and can be recon structed .T he p resen ted model has been used successfully in the distributed computer con tro l syste m of the rail w ay signal .Key words :computer con tro l ;distributed artificial in telligence ;m ulti 2agen t syste m ;con tro ller area net w o rk 1 概 述 近年来,随着网络技术的发展和成熟,各种分布式的信息系统得到了广泛应用,具有实际意义的分 布式人工智能(DA I )[1]在过程控制等领域得到了巨大的发展。多A gen t 系统M A S (M ulti 2A gen t Syste m )是由多个智能A gen t 组成的系统,它一般具有个体行为独立自制、 个体信息不完全、能力有限、无全局控制、数据分散化和计算异步等特点[2] 。本文提出了一种基于M A S 的分布式控制系统模型,并给出了关键部分的设计方法。 (1)多A gen t 系统的控制方式。多A gen t 系统中控制方式通常有合同网(Con tract N et )[3]和黑板
区块链技术软件开发实践：分布式系统一致性共识原理FLP、Paxos拜占庭Raft算法
分布式系统一致性与共识的原理 1一致性问题 一致性问题是分布式领域最为基础也是最重要的问题。如果分布式系统能实现“一致”，对外就可以呈现为一个完美的、可扩展的“虚拟节点”，相对物理节点具备更优越性能和稳定性。这也是分布式系统希望能实现的最终目标。 1.1定义与重要性 定义一致性（c o n s i s t e n c y），早期也叫a g r ee m e n t，是指对于分布式系统中的多个服务节点，给定一系列操作，在约定协议的保障下，试图使得它们对处理结果达成“某种程度”的认同。 理想情况下，如果各个服务节点严格遵循相同的处理协议，构成相同的处理状态机，给定相同的初始状态和输入序列，则可以保障在处理过程中的每个环节的结果都是相同的。 那么，为什么说一致性问题十分重要呢？举个现实生活中的例子，多个售票处同时出售某线路上的火车票，该线路上存 在多个经停站，怎么才能保证在任意区间都不会出现超售（同一个座位卖给两个人）的情况呢？ 这个问题看起来似乎没那么难，现实生活中经常通过分段分站售票的机制。然而，为了支持海量的用户和避免出现错误，存在很多设计和实现上的挑战。特别在计算机的世界里，为了达到远超普通世界的高性能和高可扩展性需求，问题会变得更为复杂。 注意一致性并不代表结果正确与否，而是系统对外呈现的状态一致与否；
例如，所有节点都达成失败状态也是一种一致。 1.2问题与挑战
看似强大的计算机系统，实际上很多地方都比人类世界要脆弱得多。特别是在分布式计算机集群系统中，如下几个方面很容易出现问题： ·节点之间的网络通信是不可靠的，包括消息延迟、乱序和内容错误等； ·节点的处理时间无法保障，结果可能出现错误，甚至节点自身可能发生宕机； ·同步调用可以简化设计，但会严重降低分布式系统的可扩展性，甚至使其退化为单点系统。 仍以火车票售卖问题为例，愿意动脑筋的读者可能已经想到了一些不错的解决思路，例如： ·要出售任意一张票前，先打电话给其他售票处，确认下当前这张票不冲突。即通过同步调用来避免冲突； ·多个售票处提前约好隔离的售票时间。比如第一家可以在上午8点到9点期间卖票，接下来一个小时是另外一家……即通过令牌机制来避免冲突； ·成立一个第三方的存票机构，票集中存放，每次卖票前找存票机构查询。此时问题退化为中心化单点系统。 当然，还会有更多方案。实际上，这些方案背后的思想，都是将可能引发 不一致的并行操作进行串行 化。这实际上也是现代分布式系统处理一致性问题的基础思路。只是因为现在的计算机系统应对故障往往不够“智能”，而人们又希望系统可以更快更稳定地工作，所以实际可行的方案需要更加全面和更加高效。 注意这些思路都没有考虑请求和答复消息出现失败的情况，同时假设每个售票处的售票机制是正常工作的。 1.3一致性要求
多智能体系统一致性综述
多智能体系统一致性综述 一引言 多智能体系统在20世纪80年代后期成为分布式人工智能研究中的主要研究对象。研究多智能体系统的主要目的就是期望功能相对简单的智能体系统之间进行分布式合作协调控制，最终完成复杂任务。多智能体系统由于其强健、可靠、高效、可扩展等特性，在科学计算、计算机网络、机器人、制造业、电力系统、交通控制、社会仿真、虚拟现实、计算机游戏、军事等方面广泛应用。多智能体的分布式协调合作能力是多智能体系统的基础，是发挥多智能体系统优势的关键，也是整个系统智能性的体现。 在多智能体分布式协调合作控制问题中，一致性问题作为智能体之间合作协调控制的基础，具有重要的现实意义和理论价值。所谓一致性是指随着时间的演化，一个多智能体系统中所有智能体的某一个状态趋于一致。一致性协议是智能体之间相互作用、传递信息的规则，它描述了每个智能体和其相邻的智能体的信息交互过程。当一组智能体要合作共同去完成一项任务，合作控制策略的有效性表现在多智能体必须能够应对各种不可预知的形式和突然变化的环境，必须对任务达成一致意见，这就要求智能体系统随着环境的变化能够达到一致。因此，智能体之间协调合作控制的一个首要条件是多智能体达到一致。 近年来，一致性问题的研究发展迅速，包括生物科学、物理科学、系统与控制科学、计算机科学等各个领域都对一致性问题从不同层面进行了深入分析，研究进展主要集中在群体集、蜂涌、聚集、传感器网络估计等问题。 目前，许多学科的研究人员都开展了多智能体系统的一致性问题的研究，比如多智能体分布式一致性协议、多智能体协作、蜂涌问题、聚集问题等等。下面，主要对现有文献中多智能体一致性协议进行了总结，并对相关应用进行简单的介绍。 1.1图论基础 多智能体系统是指由多个具有独立自主能力的智能体通过一定的信息传递方式相互作用形成的系统；如果把系统中的每一个智能体看成是一个节点，任意两个节点传递的智能体之间用有向边来连接的话，智能体的拓扑结构就可以用相应的有向图来表示。 用)(A E,V ,G =来表示一个有向加权图，其中}{n 21v ,,v ,v V =代表图的n 个顶
系统分布式情况下最终一致性方案梳理
系统分布式情况下最终一致性方案梳理 本文章来自于阿里云云栖社区 摘要：前言目前的应用系统，不管是企业级应用还是互联网应用，最终数据的一致性是每个应用系统都要面临的问题，随着分布式的逐渐普及，数据一致性更加艰难，但是也很难有银弹的解决方案，也并不是引入特定的中间件或者特定的开源框架能够解决的，更多的还是看业务场景，根据场景来给出解决方案。前言 目前的应用系统，不管是企业级应用还是互联网应用，最终数据的一致性是每个应用系统都要面临的问题，随着分布式的逐渐普及，数据一致性更加艰难，但是也很难有银弹的解决方案，也并不是引入特定的中间件或者特定的开源框架能够解决的，更多的还是看业务场景，根据场景来给出解决方案。根据笔者最近几年的了解，总结了几个点，更多的应用系统在编码的时候，更加关注数据的一致性，这样系统才是健壮的。 基础理论相关 说起事务，目前的几个理论，ACID事务特性，CAP分布式理论，以及BASE 等，ACID在数据库事务中体现，CAP和BASE则是分布式事务的理论，结合业务系统，例如订单管理，例如仓储管理等，可以借鉴这些理论，从而解决问题。 ACID 特性 o A（原子性）事务的原子操作单元，对数据的修改，要么全部执行，要么全部不执行； o C（一致性）在事务开始和完成时，数据必须保持一致状态，相关的数据规则必须应用于事务的修改，以保证数据的完整性，事务结束时，所有的内部数据结构必须正确；
o I（隔离性）保证事务不受外部并发操作的独立环境执行； o D（持久性）事务完成之后，对于数据的修改是永久的，即使系统出现故障也能够保持； ?CAP o C（一致性）一致性是指数据的原子性，在经典的数据库中通过事务来保障，事务完成时，无论成功或回滚，数据都会处于一致的状态，在分布式环境下，一致性是指多个节点数据是否一致； o A（可用性）服务一直保持可用的状态，当用户发出一个请求，服务能在一定的时间内返回结果； o P（分区容忍性）在分布式应用中，可能因为一些分布式的原因导致系统无法运转，好的分区容忍性，使应用虽然是一个分布式系统，但是好像一个可以正常运转的整体 ?BASE o BA: Basic Availability 基本业务可用性； o S: Soft state 柔性状态； o E: Eventual consistency 最终一致性； 最终一致性的几种做法
关于分布式系统复习题与参考答案
关于分布式系统复习题与参考答案 一、填空题(每题n分,答错个扣分,全错全扣，共计m分) 1．下面特征分别属于计算机网络和分布式计算机系统，请加以区别： 分布式计算机是指系统内部对用户是完全透明的；系统中的计算机即合作又自治；系统可以利用多种物理和逻辑资源，可以动态地给它们分配任务。 计算机网络是指互连的计算机是分布在不同地理位置的多台独立的“自治计算机”。 2．点到点通信子网的拓扑结构主要有以下几种：星型、环型、树型、网状型，请根据其特征填写相应结构。 网状型：结点之间的连接是任意的，没有规律。环型：节点通过点到点通信线路连接成闭合环路。星型：节点通过点到点通信线路与中心结点相连；树型：结点按层次进行连接。3．分布式计算系统可以分为两个子组，它们是集群计算系统和网格计算系统。 4．分布式事务处理具有4个特性，原子性：对外部来说，事务处理是不可见的；一致性：事务处理不会违反系统的不变性；独立性：并发的事务处理不会相互干扰；持久性：事务处理一旦提交，所发生的改变是永久性的。 5．网络协议有三要素组成，时序是对事件实现顺序的详细说明；语义是指需要发出何种控制信息，以及要完成的动作与作出的响应；语法是指用户数据与控制信息的结构与格式6．根据组件和连接器的不同，分布式系统体系结构最重要的有4种，它们是：分层体系结构、基于对象的体系结构、以数据为中心的体系结构、基于事件的体系结构 7．在客户-服务器的体系结构中，应用分层通常分为3层，用户接口层、处理层和数据层。8．有两种类型的分布式操作系统，多处理器操作系统和多计算机操作系统。 9．软件自适应的基本技术有3种，一是要点分离、二是计算映像、三是基于组件的设计。10．DCE本身是由多个服务构成的，常用的有分布式文件系统、目录服务、安全服务以及分布式时间服务等。 11．TCP/IP体系结构的传输层上定义的两个传输协议为传输控制协议(TCP)和用户数据报协议(UDP)。 12．Windows NT的结构借用了层次模型和客户/服务器两种模型。 13．常用的进程调度算法有先来先服务、优先数法和轮转法 14．进程的三个基本状态是就绪、执行、等待(阻塞)。 15．进程是程序在一个数据集合上的运行过程，是系统进行资源分配和调度的一个独立单位 16．进程四个特征是动态性，并发性，独立性，异步性。 17．操作系统通常可以分为以下几种类型：批处理系统、分时系统、实时系统、网络操作系统和分布式操作系统。 18．解决死锁的基本方法包括预防死锁，避免死锁，死锁检测，死锁恢复。 19．在引进线程的操作系统中，调度和分派的基本单位是线程，拥有资源的单位是进程。20．在面向流的通信中，为连续提供支持数据流的模式有异步传输模式、同步传输模式和等时传输模式三种。 21．在流同步机制，通常有在数据单元层次上进行显式同步和通过高级接口支持的同步两种。22．在分布式系统中，挂载外部名称空间至少需要的信息是：访问协议的名称、服务器的名称和外部名称空间中挂载点的名称。 23．在名称空间的实现中，为了有效实现名称空间，通常把它划分为逻辑上的三层，其三层指的是全局层、行政层和管理层。
一致性哈希算法及其在分布式系统中的应用
摘要 本文将会从实际应用场景出发，介绍一致性哈希算法（Consistent Hashing）及其在分布式系统中的应用。首先本文会描述一个在日常开发中经常会遇到的问题场景，借此介绍一致性哈希算法以及这个算法如何解决此问题；接下来会对这个算法进行相对详细的描述，并讨论一些如虚拟节点等与此算法应用相关的话题。 分布式缓存问题 假设我们有一个网站，最近发现随着流量增加，服务器压力越来越大，之前直接读写数据库的方式不太给力了，于是我们想引入Memcached作为缓存机制。现在我们一共有三台机器可以作为Memcached服务器，如下图所示。 很显然，最简单的策略是将每一次Memcached请求随机发送到一台Memcached 服务器，但是这种策略可能会带来两个问题：一是同一份数据可能被存在不同的机器上而造成数据冗余，二是有可能某数据已经被缓存但是访问却没有命中，因为无法保证对相同key的所有访问都被发送到相同的服务器。因此，随机策略无论是时间效率还是空间效率都非常不好。 要解决上述问题只需做到如下一点：保证对相同key的访问会被发送到相同的服务器。很多方法可以实现这一点，最常用的方法是计算哈希。例如对于每次访问，可以按如下算法计算其哈希值： h = Hash(key) % 3
其中Hash是一个从字符串到正整数的哈希映射函数。这样，如果我们将Memcached Server分别编号为0、1、2，那么就可以根据上式和key计算出服务器编号h，然后去访问。 这个方法虽然解决了上面提到的两个问题，但是存在一些其它的问题。如果将上述方法抽象，可以认为通过： h = Hash(key) % N 这个算式计算每个key的请求应该被发送到哪台服务器，其中N为服务器的台数，并且服务器按照0 – (N-1)编号。 这个算法的问题在于容错性和扩展性不好。所谓容错性是指当系统中某一个或几个服务器变得不可用时，整个系统是否可以正确高效运行；而扩展性是指当加入新的服务器后，整个系统是否可以正确高效运行。 现假设有一台服务器宕机了，那么为了填补空缺，要将宕机的服务器从编号列表中移除，后面的服务器按顺序前移一位并将其编号值减一，此时每个key就要按h = Hash(key) % (N-1)重新计算；同样，如果新增了一台服务器，虽然原有服务器编号不用改变，但是要按h = Hash(key) % (N+1)重新计算哈希值。因此系统中一旦有服务器变更，大量的key会被重定位到不同的服务器从而造成大量的缓存不命中。而这种情况在分布式系统中是非常糟糕的。 一个设计良好的分布式哈希方案应该具有良好的单调性，即服务节点的增减不会造成大量哈希重定位。一致性哈希算法就是这样一种哈希方案。 一致性哈希算法 算法简述 一致性哈希算法（Consistent Hashing）最早在论文《Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web》中被提出。简单来说，一致性哈希将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，如假设某哈希函数H的值空间为0 - 232-1（即哈希值是一个32位无符号整形），整个哈希空间环如下：
分布式数据库系统其应用(徐俊刚 第三版)重点课后习题
第一章 1.1 采用分布式数据库系统的主要原因是什么？ 集中式数据库系统的不足：1.数据按实际需要已经在网络上分布存储，如果再采用集中式处理，势必造成附加成本和通信开销，2,。应用程序集中在一台计算机上运行，一旦该计算机发生故障，将会影响整个系统的运行，可靠性不高。3集中式处理导致系统的规模和配置都不够灵活，系统的可扩展性较差。 1.2 分布式数据库系统有哪几种分类方法？这些方法是如何分类的？ 1.按局部数据库管理系统的数据模型的类型分类。 （1）同构型：同构同质型：各个站点上的数据库的数据模型都是同一类型的，而且是同一种DBMS。 同构异质型：各个站点上的数据库的数据模型都是同一类型的，但不是同一种DBMS。 （2）异构型：各个站点上的数据库的数据模型各不相同。 2.按分布式数据库系统全局控制系统类型分类 （1）全局控制集中型DDBS （2）全局控制分散型DDBS （3）全局控制可变型DDBS 1.3 什么是分布式数据库系统？它具有那些主要特点？怎样区分分布式数据库系统与只提供远程数据访问的网络数据库系统？ 分布式数据库系统是物理上分散而逻辑上集中的数据库系统，其可以看成是计算机网络和数据库系统的有机结合。 基本特点：物理分布性、逻辑整体性、站点自治性。 导出特点：数据分布透明性、集中与自治相结合的机制、存在适当的数据冗余度、事务管理的分布性。 区分：分布式数据库的分布性是透明的，用户感觉不到远程与本地结合的接缝的存在。 1.6分布式DBMS具有哪些集中式DBMS不具备的功能？ 数据跟踪，分布式查询处理，分布式事务管理，复制数据管理，安全性，分布式目录管理 1.14分布式数据库系统的主要优点是什么？存在哪些技术问题？ 分布式数据库系统优点：良好地可靠性和可用性；提高系统效率，降低通信成本；较大的灵活性和可伸缩性；经济型和保护投资；适应组织的分布式管理和控制；数据分布式具有透明性和站点具有较好的自治性；提高了资源利用率；实现了数据共享。
神经网络模型预测控制器
神经网络模型预测控制器 摘要：本文将神经网络控制器应用于受限非线性系统的优化模型预测控制中，控制规则用一个神经网络函数逼近器来表示，该网络是通过最小化一个与控制相关的代价函数来训练的。本文提出的方法可以用于构造任意结构的控制器，如减速优化控制器和分散控制器。 关键字：模型预测控制、神经网络、非线性控制 1.介绍 由于非线性控制问题的复杂性，通常用逼近方法来获得近似解。在本文中，提出了一种广泛应用的方法即模型预测控制（MPC），这可用于解决在线优化问题，另一种方法是函数逼近器，如人工神经网络，这可用于离线的优化控制规则。 在模型预测控制中，控制信号取决于在每个采样时刻时的想要在线最小化的代价函数，它已经广泛地应用于受限的多变量系统和非线性过程等工业控制中[3,11,22]。MPC方法一个潜在的弱点是优化问题必须能严格地按要求推算，尤其是在非线性系统中。模型预测控制已经广泛地应用于线性MPC问题中[5]，但为了减小在线计算时的计算量，该部分的计算为离线。一个非常强大的函数逼近器为神经网络，它能很好地用于表示非线性模型或控制器，如文献[4,13,14]。基于模型跟踪控制的方法已经普遍地应用在神经网络控制，这种方法的一个局限性是它不适合于不稳定地逆系统，基此本文研究了基于优化控制技术的方法。 许多基于神经网络的方法已经提出了应用在优化控制问题方面，该优化控制的目标是最小化一个与控制相关的代价函数。一个方法是用一个神经网络来逼近与优化控制问题相关联的动态程式方程的解[6]。一个更直接地方法是模仿MPC方法，用通过最小化预测代价函数来训练神经网络控制器。为了达到精确的MPC技术，用神经网络来逼近模型预测控制策略，且通过离线计算[1,7.9,19]。用一个交替且更直接的方法即直接最小化代价函数训练网络控制器代替通过训练一个神经网络来逼近一个优化模型预测控制策略。这种方法目前已有许多版本，Parisini[20]和Zoppoli[24]等人研究了随机优化控制问题，其中控制器作为神经网络逼近器的输入输出的一个函数。Seong和Widrow[23]研究了一个初始状态为随机分配的优化控制问题，控制器为反馈状态，用一个神经网络来表示。在以上的研究中，应用了一个随机逼近器算法来训练网络。Al-dajani[2]和Nayeri等人[15]提出了一种相似的方法，即用最速下降法来训练神经网络控制器。 在许多应用中，设计一个控制器都涉及到一个特殊的结构。对于复杂的系统如减速控制器或分散控制系统，都需要许多输入与输出。在模型预测控制中，模型是用于预测系统未来的运动轨迹，优化控制信号是系统模型的系统的函数。因此，模型预测控制不能用于定结构控制问题。不同的是，基于神经网络函数逼近器的控制器可以应用于优化定结构控制问题。 在本文中，主要研究的是应用于非线性优化控制问题的结构受限的MPC类型[20,2,24,23,15]。控制规则用神经网络逼近器表示，最小化一个与控制相关的代价函数来离线训练神经网络。通过将神经网络控制的输入适当特殊化来完成优化低阶控制器的设计，分散和其它定结构神经网络控制器是通过对网络结构加入合适的限制构成的。通过一个数据例子来评价神经网络控制器的性能并与优化模型预测控制器进行比较。 2.问题表述 考虑一个离散非线性控制系统： 其中为控制器的输出，为输入，为状态矢量。控制
对三种典型分布式任务分配算法的分析
分布式系统几种典型一致性算法概述 姓名：王昌志学院:电子电气工程学号：M020214105 在分布式系统中，我们经常遇到多数据副本保持一致的问题。在这里，我们通俗地把一致性的问题可分解为2个问题： 1、任何一次修改保证数据一致性。 2、多次数据修改的一致性。 在弱一致性的算法，不要求每次修改的内容在修改后多副本的内容是一致的，对问题1的解决比较宽松，更多解决问题2，该类算法追求每次修改的高度并发性，减少多副本之间修改的关联性，以获得更好的并发性能。例如最终一致性，无所谓每次用户修改后的多副本的一致性及格过，只要求在单调的时间方向上，数据最终保持一致，如此获得了修改极大的并发性能。 在强一致性的算法中，强调单次修改后结果的一致，需要保证了对问题1和问题2要求的实现，牺牲了并发性能。本文是讨论对解决问题1实现算法，这些算法往往在强一致性要求的应用中使用。 解决问题1的方法，通常有两阶段提交算法、采用分布式锁服务和采用乐观锁原理实现的同步方式,下面分别介绍这几种算法的实现原理。 一．两阶段提交算法 在两阶段提交协议中，系统一般包含两类机器（或节点）：一类为协调者（coordinator），通常一个系统中只有一个；另一类为事务参与者（participants，cohorts或workers），一般包含多个，在数据存储系统中可以理解为数据副本的个数。两阶段提交协议由两个阶段组成，在正常的执行下，这两个阶段的执行过程如下所述： 阶段1：请求阶段（commit-request phase，或称表决阶段，voting phase）。 在请求阶段，协调者将通知事务参与者准备提交或取消事务，然后进入表决过程。在表决过程中，参与者将告知协调者自己的决策：同意（事务参与者本地作业执行成功）或取消（本地作业执行故障）。 阶段2：提交阶段（commit phase）。 在该阶段，协调者将基于第一个阶段的投票结果进行决策：提交或取消。当且仅当所有的参与者同意提交事务协调者才通知所有的参与者提交事务，否则协
区块链分布式系统面临一致性问题及共识算法的理论知识解析
区块链分布式系统面临一致性问题及共识算法的理论知识解析共识机制已经成为了目前区块链系统性能提升的关键瓶颈。 单一的共识算法均存在各种问题，如PoW算法存在消耗大量计算资源及性能低下的问题，PoS或DPoS存在“富豪统治”问题，融合多种共识算法优势的想法正受到越来越广泛的关注。 分布式系统面临的挑战区块链是一个分布式系统，分布式系统碰到的第一个问题就是一致性问题。 在分布式系统中，一致性是指：对于系统中的多个服务节点，给定一系列操作，在协议（往往通过某种共识算法）保障下，试图使得他们对处理结果达成某种程度的一致。 如果一个分布式系统无法保证处理结果一致的话，那任何建立于其上的业务系统都无法正常工作。 分布式系统面临的主要挑战包括： 1）资源受限：节点间的通信需要通过网络，而网络存在带宽限制和时延，节点也无法做到瞬间响应和高吞吐。 2）故障的独立性：系统的任何一个模块都可能发生故障，如节点之间的网络通讯是不可靠的，随时可能发生网络故障或任意延迟；节点的处理可能是错误的，甚至节点自身随时可能宕机。 3）不透明性：分布式系统中任何组件所在的位置、性能、状态、是否故障等情况对于其它组件来说都是不可见的、也无法预知的。 4）并发：分布式系统的目的，是为了更好的共享资源。同步调用会让系统阻塞，因此节点间通信通常设计成异步的。 5）缺乏全局时钟：在程序需要协作时，它们通过交换消息来协调它们的动作。紧密的协调经常依赖于对程序动作发生时间的共识，但是，实际上网络上计算机同步时钟的准确性受到极大的限制，即没有一个一致的全局时间的概念。这是通过网络发送消息作为唯一的通信方式这一事实带来的直接结果。