31、分布式共识算法的解决方案与分析

分布式共识算法的解决方案与分析

在分布式系统中，共识算法是确保多个进程就某个值达成一致的关键机制。本文将深入探讨多种共识算法的解决方案、正确性以及性能表现。

1. 算法变体与问题分析

• “Flooding Consensus”算法变体 ：考虑一种“Flooding Consensus”算法的变体，它接受来自任何进程的 DECIDED 消息（只要 decision = ⊥），即使该进程不是正确进程。这可能会违反一致性属性。例如，进程 p 在第 1 轮决定并崩溃，其他进程未收到 p 的 PROPOSAL 消息，但可能收到其 DECIDED 消息。若正确进程 q 决定了不同的值 v′，而另一个正确进程 r 收到 p 的 DECIDED 消息后决定 v，就会违反一致性。
• 最低排名进程优化 ：最低排名的进程 t 无需广播其消息，因为只有它自己使用该广播值。所以，进程 t 在即将广播之前决定其提案。
• “Flooding Uniform Consensus”算法轮数 ：在两个进程的情况下，“Flooding Uniform Consensus”算法需要两个通信步骤。假设进程 p 和 q 分别提出不同的值 v 和 w，p 为故障进程。在第 1 轮，p 收到自己和 q 的值后决定 v 并崩溃，若 p 发给 q 的消息延迟，q 检测到 p 崩溃后决定 w，违反了统一一致性。而原算法中进程在两轮后决定，可避免此情况。

2. 故障检测器属性的影响

• 强完整性属性