中科大分布式算法1
分布式与云计算基础(中科大课堂笔记)

分布式与云计算基础(中科⼤课堂笔记)⼤多数课程都是站在使⽤的⾓度来讲分布式系统如何⼯作和完成任务,本课程是站在系统设计⽅⾯来看,分布式系统是怎样实现,要考虑哪些问题。
对我来说受益匪浅,故作为整理。
分布式系统是什么:1.由多个独⽴的计算机连接在⼀起的⼀个系统。
必须是多个独⽴的计算机⽽不是多核⼼的单个计算机。
2.在⽤户眼⾥感觉是单个系统,即透明性。
分布式系统想要实现的⽬标就是将多台电脑的性能融汇成⼀起⽆差别来使⽤。
分布式系统要实现多种透明性,下表说明了常见的⼏种透明性。
在分布式系统中,可扩展性/伸缩性是考虑的重要性能之⼀,在任何中⼼化的系统中,当规模扩⼤,都会出现问题,难以实现。
所以要考虑去中⼼化的系统。
对于去中⼼化的系统:·任何⼀个机器都没有全局性信息,这样的任何决策都不能讲是最优的,都是在其已有的信息上⾯做决策。
P2P还有路由选择协议都是在这个⼤规模范围下做局部决策的例⼦。
·基于本地信息做决策,因为即使联⽹传输也⽆法获得全局信息,不如本地最快,应该是这样理解。
·错误是不可避免的,所以要考虑各种容错机制,很简单的任务,⼀旦放到分布式系统中,就要考虑各种失败情况,问题便变得复杂。
·没有统⼀的全局时钟。
全局同步时钟可以做,但是会涉及到⼤量的计算机间通讯,⽽CPU运转速度是很快的,⼤量的通讯必然导致性能的下降,所以能不实现全局时钟尽量不去实现全局时钟。
成熟的去中⼼化分布式系统参考学习:分布式系统中有很多常见的错误需要设计的时候去加以考虑:分布式系统⼤致可以分为三类:第⼀类为分布式计算系统:为了进⾏⾼效计算,多台计算机集群并⾏计算传统的⽅式⼀般都是统⼀的节点群,然后统⼀的管理结点进⾏管理。
接下来发展有⽹格计算(Grid Computing):计算的结点由局域的⼏⼗台机器可以扩展到⼴域的成百上千台。
(是云计算的前⾝)第⼆类为分布式信息系统:以处理信息、信息交换为主,不需要计算机有过⾼的计算能⼒。
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。
《分布式算法》课件

负载均衡
总结词
在分布式系统中,负载均衡是确保各个节点能够均匀地承担处理任务,避免部 分节点过载的关键问题。
详细描述
负载均衡涉及到如何将任务分配给多个节点,以便每个节点都能以最小的负担 完成工作。这需要考虑到任务的性质、节点的性能和网络状况等多个因素,以 确保系统的整体性能和稳定性。
数据同步
总结词
特点包括:节点自治性、通信能力、任务并行性、系统可扩展性等。
分布式系统的通信协议
01
通信机制与规则
02
通信协议是分布式系统中节点间进行信息 交互的规则和标准。
03
常见的通信协议包括TCP/IP、HTTP、FTP 等。
04
协议中规定了数据传输的格式、数据交换 的规则、数据传输的路由等。
分布式系统的数据一致性
大数据处理
在大数据处理中,数据被分散到 多个节点上进行处理,分布式算 法用于协调各个节点的计算任务 ,提高数据处理效率。
物联网
在物联网中,各种设备需要相互 通信和协作以实现智能化,分布 式算法用于实现设备的协同工作 。
02
分布式系统基础
分布式系统的定义与特点
核心定义与特性
分布式系统是一种由多个独立节点通过网络互连,协同完成共同任务的计算机系统 。
系统中节点可能随时失效,需 要算法具备容错性。
数据一致性与完整性
在分布式环境中保持数据一致 性和完整性是重要挑战。
分布式算法的未来发展方算,处 理海量数据。
人工智能与机器学习
利用分布式算法加速AI和机器学习模型的训 练和应用。
物联网
结合物联网设备,实现更广泛的分布式系统 应用。
Paxos算法
适用场景
适用于需要强一致性的分布式系统, 如数据库、分布式存储等。
高级操作系统AdvancedOperatingSystem

然而使用虚信道会引入附加的缓冲区等开销。 所以,要尽量限制虚信道的数目。
2.6.1 虚信道类
如前所述,通过引入足够多的虚信道,任何路 由都可以保证避免死锁。
当路由开始时,使用虚信道1,vc1。 在第i 步使用虚信道i,vci及相应的链接。 如果一个给定网络的最长路径(也叫直径)是Dmax那 么就要用Dmax个虚信道;
扩展I增加灵活性的同时也引入了选定的逃逸信道之间新的依 赖性。 通过使用一个或多个中间的一般信道,一个逃逸信道可能间 接地依赖于另一个逃逸信道。 因此无回路条件必须包括逃逸信道之间的所有间接依赖。
不幸的是,没有循环依赖只是不发生死锁的一个充分 条件;也即,对于一个特定的虫孔网络,若使用某一 个路由算法,扩展I太弱,不会得到任何结果。扩展信 道依赖图中的一个回路可能表示一个死锁状态,也可 能不是。
2.5虚信道和虚网络
虚信道举例
考虑一个有四个节点的单向环。如果同时有几个 路由进程启动,就会发生死锁。
P2
P3
P1
P0
2.5虚信道和虚网络 虚信道举例(cont'd)
通过给每个链接增加两个虚信道可以避免死锁 如图,信道被分为
高虚信道,和 Ch0, Ch1, Ch2, Ch3 低虚信道 Cl0, Cl1, Cl2, Cl3
Ch1
两个虚环: Vr1:高信道形成的虚环 Vr0:低信道形成的虚环
P0
P0
虚环形成的回路。 图中,节点内的边表示 回路中信道的切换关系
2.5虚信道和虚网络 虚网络举例(cont'd)
要避免虚网络内部的回路,可以
在vr1中禁止从Ch0切换到Ch3,和 在vr0中禁止从Cl0切换到C13。
分布式计算方法

分布式计算方法在当今信息技术飞速发展的时代,计算资源的需求也日益增长。
为了满足这一需求,分布式计算方法应运而生。
分布式计算是指将一个计算任务分解成多个子任务并分配到多个计算节点上进行处理的一种计算模式。
本文将介绍分布式计算的基本原理以及常见的分布式计算方法。
一、分布式计算的基本原理分布式计算的基本原理是将一个大的计算任务分割成多个小的子任务,然后分配给多个计算节点并行计算,最后将各个子任务的计算结果进行汇总。
分布式计算可以大大提高计算效率和数据处理能力,提高系统的可靠性和扩展性。
分布式计算系统的基本组成部分包括任务调度器、计算节点和数据通信网络。
任务调度器负责将计算任务分解成小的子任务,并将这些子任务分配给计算节点进行并行计算。
计算节点是分布式计算系统中的工作单元,可以是物理机、虚拟机、容器等。
数据通信网络是计算节点之间进行通信和数据传输的基础设施,包括局域网、广域网等。
二、常见的分布式计算方法1. 分而治之(Divide and Conquer)分而治之是一种常见的分布式计算方法,它将一个大的计算问题分解成多个小的子问题,并将这些子问题分配给不同的计算节点进行计算。
每个计算节点独立地解决自己的子问题,最后将各个子问题的结果进行合并得到最终结果。
分而治之方法在处理递归问题和可并行计算的问题时非常有效。
2. 数据并行(Data Parallelism)数据并行是一种将数据分割成多个部分,然后分配给不同的计算节点并行处理的方法。
每个计算节点处理自己分配到的数据部分,最后将结果进行合并得到最终结果。
数据并行方法适用于大规模数据处理和机器学习等任务。
3. 任务并行(Task Parallelism)任务并行是一种将计算任务分解成多个小的任务,然后将这些小任务分别分配给不同的计算节点并行执行的方法。
每个计算节点处理自己分配到的任务,最后将各个任务的计算结果进行合并得到最终结果。
任务并行方法适用于需要同时进行多个独立任务的场景。
中科院分布式计算技术综述报告

2.2 网格技术
网格(GRID)的概念起源 网格(GRID)的概念起源 于90年代中期,最初的含义是 90年代中期,最初的含义是 为尖端科研和工程提供分布式 计算基础设施。
2.2 网格技术
网格计算目前还没有一个被普遍接受的 定义,著名的网格研究专家,Globus 项目的 定义,著名的网格研究专家,Globus 领导人Ian Foster认为:网格提供在动态变化 领导人Ian Foster认为:网格提供在动态变化 的多个虚拟机构间共享资源和协同解决问题 。但随着网格技术的发展,特别是OGSA体 。但随着网格技术的发展,特别是OGSA体 系结构的提出,Ian Foster对网格的定义作了 系结构的提出,Ian Foster对网格的定义作了 扩充:网格是可扩展的网格服务集合,这些 服务以不同的方式结合在一起以满足虚拟机 构的需要,这些虚拟机构本身被定义成它们 操作和共享的服务的一部分。
2.1 中间件技术
90年代末期开始,由于受需求 90年代末期开始,由于受需求 增长和多种技术融合两方面的影 响,中间件的内涵和外延进一步 拓展,中间件的类别也进一步增 多,如出现了反射中间件、移动 中间件、自适应中间件等。
反射中间件
• 反射中间件是当前中间件技术研究中值 得注意的一个新方向.它克服了传统中间 件"黑箱"结构的缺陷,具有系统结构行为 有序开放、可重配置等特点,能支持针对 不同应用类型进行定制,可较好地适应动 态变化的分布式环境和应用需求,已在移 动计算、多媒体应用等多个领域展现出 较好的应用前景 .
2.1 中间件技术
分类: •消息中间件(MOM: Message-Oriented 消息中间件(MOM: MessageMiddleware) •数据库中间件(Database Middleware) 数据库中间件(Database •远程过程调用中间件(RPC: Remote Process 远程过程调用中间件(RPC: Call) Call) •对象请求代理中间件(ORB: Object Request 对象请求代理中间件(ORB: Broker) •事务处理中间件(TP Monitor: Transaction 事务处理中间件(TP Process Monitor)
中科院讲义 分布式操作系统 欺负算法PPT文档16页

36、如果我们国家的法律中只有某种 神灵, 而不是 殚精竭 虑将神 灵揉进 宪法, 总体上 来说, 法律就 会更好 。—— 马克·吐 温 37、纲纪废弃之日,便是暴政兴起之 时。— —威·皮 物特
38、若是没有公众舆论的支持,法律 是丝毫 没有力 量的。 ——菲 力普斯 39、一个判例造出另一个判例,它们 迅速累 聚,进 而变成 法律。 ——朱 尼厄斯
40、人类法律,事物有规律,这是不 容忽视 的。— —爱献 生
66、节制使快乐增加并使享受加强。 ——德 谟克利 特 67、今天应做的事没有做,明天再早也 是耽误 了。——裴斯 泰洛齐 68、决定一个人的一生,以法享受休息之乐。——拉布 克 70、浪费时间是一桩大罪过。——卢梭
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局部程序 执行局部计算——本地机器 发送和接收msg——邻居
形式地:一个系统或一个算法是由n个处理器p0, p1,…pn-1构成,每个处理器pi可以模型化为一个 具有状态集Qi的状态机(可能是无限的)
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§2.1.1 系统
状态(进程的局部状态) 由pi的变量,pi的msgs构成。 pi的每个状态由2r个msg集构成:
射电望远镜讯号主要由噪声 (来自天体的发射源与接收者的电子干扰) 与像电视转播站、雷达和卫星等等的人工讯号所组成。现代的 Radio SETI 计划会分析这些数字信息。有更强大的运算能力就可以搜寻更 广泛的频率范围以及提高灵敏度。因此,Radio SETI 计划对运算能 力的需求是永无止尽的。
原来的 SETI 项目曾经使用望远镜旁专用的超级计算机来进行大量的 数据分析。1995年,David Gedye 提议射电 SETI 使用由全球联网 的大量计算机所组成的虚拟超级计算机来进行计算,并创建了 SETI@home 项目来实验这个想法。SETI@home 项目于1999年5月 开始运行。
§1.1 分布式系统 分布式系统软件实例简介
ElcomSoft Distributed Password Recovery 是一款俄罗斯安全公司出品的分布式密码 暴力破解工具
能够利用Nvidia显卡使WPA和WPA2无线 密钥破解速度提高100倍
还允许数千台计算机联网进行分布式并行 计算
Owicki S, Gries D. Verifying Properties of Parallel Programs: An Axiomatic 15 Approach. Communication ACM 19, 5(1976), 279-285;
§1.3 理论和实际之关系
错误的种类
23
§2.1.1 系统
②liveness条件: (活跃性) 表示某个性质在每次执行中的某些可达配置里必须成立。 必须成立一定次数的条件(可能是无数次)
例如:条件:“p1最终须终止”,要求p1的终止至少发生 一次;“leader选举, pmax最终宣布自己是leader”
非形式地,一个活跃条件陈述:“最终某个好的情况发生”
9
§1.1 分布式系统 NASA SETI寻找外星人计划
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§1.1 分布式系统
分布式系统面临的困难
异质性:软硬件环境 异步性:事件发生的绝对、甚至相对时间不可能
总是精确地知道 局部性:每个计算实体只有全局情况的一个局部
视图 故障:各计算实体会独立地出故障,影响其他计
算实体的工作。
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§1.2 分布式计算的理论
目标:针对分布式系统完成类似于顺序式计算中对算法的研究
具体:对各种分布式情况发生的问题进行抽象,精确地陈述 这些问题,设计和分析有效算法解决这些问题,证明这些算 法的最优性。
计算模型:
通信:计算实体间msg传递还是共享变量? 哪些计时信息和行为是可用的? 容许哪些错误
第二部分 分布式算法
汪炀
中国科学技术大学计算机系 国家高性能计算中心(合肥)
1
Ch.1 导论
§1.1 分布式系统
Def:一个分布式系统是一个能彼此通信的单个计算装置的集 合(计算单元:硬——处理器;软——进程) 包括:紧耦合系统----如共享内存多处理机 松散系统-----cow、Internet
3
§1.1 分布式系统 系统适用范围
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
outbufi[l](1≤l≤r): pi经第l条关联的信道发送给 邻居,但尚未传到邻居的msg。
inbufi[l](1≤l≤r): 在pi的第l条信道上已传递到pi, 但尚未经pi内部计算步骤处理的msg。
模拟在信道上传输的msgs
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§2.1.1 系统
初始状态:
Qi包含一个特殊的初始状态子集:每个inbufi[l]必 须为空,但outbufi[l]未必为空。
初始死进程 指在局部算法中没有执行过一步。
Crash failure崩溃错误(损毁模型) 指处理机没有任何警告而在某点上停止操作。
Byzantine failure拜占庭错误 一个出错可引起任意的动作, 即执行了与局部算 法不一致的任意步。拜占庭错误的进程发送的消 息可能包含任意内容。
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与并行处理的分别(具有更高程度的不确定性和行为的独立性) 并行处理的目标是使用所有处理器来执行一个大任务 而分布式系统中,每个处理器一般都有自己独立的任务, 但由于各种原因(为共享资源,可用性和容错等),处理 机之间需要协调彼此的动作。
分布式系统无处不在,其作用是: ①共享资源 ②改善性能:并行地解决问题 ③改善可用性:提高可靠性,以防某些成分发生故障 2
对特定系统,满足所有要求的安全性条件的序列称为一个执行; 若一个执行也满足所有要求的活跃性条件,则称为容许(合法 的)(admissible)执行
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它是一个由配置和事件交错的序列。该序列须满足 各种条件,主要分为两类:
22
§2.1.1 系统
①Safety条件: (安全性) 表示某个性质在每次执行中每个可到达的配置里 都必须成立 在序列的每个有限前缀里必须成立的条件
例如:“在leader选举中,除了pmax外,没有哪
个结点宣称自己是leader” 非形式地:安全性条件陈述了“尚未发生坏的情 况” “坏事从不发生”
复杂性度量标准
时间,空间
通信成本:msg的个数,共享变量的大小及个数
故障和非故障的数目
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§1.2 分布式计算的理论
否定结果、下界和不可能的结果
常常要证明在一个特定的分布式系统中,某个特定问 题的不可解性。
就像NP-完全问题一样,表示我们不应该总花精力去 求解这些问题。
当然,可以改变规则,在一种较弱的情况下去求解问 题。
更松散的分布式系统:由网络(局域、广域等)连接起来 的自治主机构成
特点是由分离的硬件运行分离的软件。实体间通过诸如 TCP/IP栈、CORBA或某些其它组件或中间件等接口互相 作用。
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§1.3 理论和实际之关系
模型
模型太多。这里主要考虑三种,基于通信介质和同 步程度考虑。
① 异步共享存储模型:用于紧耦合机器,通常情况下各处 理机的时钟信号不是来源于同一信号源
转换函数(transition):
处理器pi的转换函数(实际上是一个局部程序) 输入:pi可访问的状态 输出:对每个信道l ,至多产生一个msg输出 转换函数使输入缓冲区(1≤l≤r)清空。
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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
② 异步msg传递模型:用于松散耦合机器及广域网
③ 同步msg传递模型:这是一个理想的msg传递系统。该 系统中,某些计时信息(如msg延迟上界)是已知的, 系统的执行划分为轮执行,是异步系统的一种特例。
该模型便于设计算法,然后将其翻译成更实际的模型。
Dijkstra E W. Co-operating Sequential Process. In programming Language. F. Genyus(ed.). [S.I.]: Academic Press, 1968, 43-112;
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§2.1.1 系统
事件:系统里所发生的事情均被模型化为事件,对
于msg传递系统,有两种: comp(i)——计算事件。代表处理器pi的一个计算步 骤。其中,pi的转换函数被用于当前可访问状态 del(i,j,m)——传递事件,表示msg m从pi传送到pj
执行:系统在时间上的行为被模型化为一个执行。
4
§1.1 分布式系统 演示界面-支持的文件类型
5
§1.1 分布式系统 演示-主界面
6
§1.1 分布式系统 最终破解效果
DOC加密的文档,8位数字型密码小于1分钟即可成功解 密
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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。
我们侧重研究:
可计算Байду номын сангаас:问题是否可解?
计算复杂性:求解问题的代价是什么?
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§1.3 理论和实际之关系
主要的分布式系统的种类,分布式计算理论中常用 的形式模型之间的关系
种类
支持多任务的OS:互斥,死锁检测和防止等技术在分布 式系统中同样存在。
MIMD机器:紧耦合系统,它由分离的硬件运行共同的软 件构成。
Ch.2 消息传递系统中的基本算法
本章介绍无故障的msg传递系统,考虑两个主要 的计时模型:同步及异步。 定义主要的复杂性度量、描述伪代码约定,最后 介绍几个简单算法 §2.1 消息传递系统的形式化模型 §2.1.1 系统 1.基本概念 拓扑:无向图 结点——处理机