1、分布式计算中的并发与拓扑：探索新视角

分布式计算中的并发与拓扑：探索新视角

1. 并发无处不在

在当今社会，并发已经成为计算机系统的主流特征。现代计算机系统的并发程度越来越高，几乎社会中的每一项活动都依赖于互联网，分布式数据库之间以及与人类之间相互通信。即使是看似简单的日常任务，也需要复杂的分布式算法。例如，当客户从自动取款机取款时，银行系统必须在存在故障和不可预测的通信延迟的情况下，要么同时提供资金并扣除账户余额，要么两者都不做。

并发不仅存在于广域网中。随着晶体管尺寸的缩小，处理器的散热问题变得越来越严重，处理器制造商放弃了提高处理器速度的努力，转而专注于提高处理器的并行性。如今的笔记本电脑通常配备多核处理器，每个核心又可能是多线程的，同时还可能依赖专门的图形处理单元（GPU），并通过网络与“云”中的其他机器进行通信。

分布式系统是由多个顺序计算实体（即进程）组成的集合，它们合作解决一个任务。进程之间可以通过消息传递、共享内存等方式进行通信，每个进程运行一个程序，这些程序共同定义了一个分布式算法或协议。设计高效的分布式算法是一项挑战，因为需要考虑故障、不可预测的通信和调度延迟等因素。

2. 分布式计算与拓扑

过去十年中，出现了基于拓扑学的新技术来分析分布式算法。拓扑学是研究物体在连续变形下不变性质的数学领域，如拉伸、扭曲等，但不包括撕裂或粘合等不连续操作。组合拓扑学是拓扑学的一个分支，专注于离散结构，例如可以用平面三角形近似球体。

虽然计算机科学基于离散数学，但组合拓扑学及其应用对许多计算机科学家来说可能并不熟悉。因此，需要对组合拓扑学概念进行自包含的基础介绍，同时也需要对分布式计算的标准概念进行介绍，以帮助不同背景的读者理解。