34、分布式系统中的共识变体与非阻塞原子提交

分布式系统中的共识变体与非阻塞原子提交

1. 统一可靠广播(Uniform TRB)

统一可靠广播(Uniform TRB)的完整性属性直接源于尽力广播的无创建属性和共识的有效性属性。若一个进程 utrb - 交付了消息 m,那么要么 m = △,要么 m 是由进程 s 进行 utrb - 广播的。此外,统一共识的统一一致性属性也暗示了 TRB 的统一一致性属性。

在性能方面,该算法需要执行一个底层的统一共识实例,调用尽力广播原语来广播一条消息,并访问一个完美故障检测器。该算法不会增加这些原语的成本。在无进程故障且忽略故障检测器发送的消息的情况下,该算法交换 O(N) 条消息,并且除了统一共识原语外,初始的尽力广播还需要额外的一个通信步骤。

可以指定一种常规变体的 TRB,其具有常规一致性属性,仅涉及正确进程交付的消息。此时,当底层的统一共识抽象被常规共识抽象替代时,相应算法仍可用于实现常规 TRB。

2. 快速共识(Fast Consensus)
2.1 概述

共识原语在分布式编程中起着核心作用。许多共识算法会进行多轮消息交换的通信步骤,但在所有进程初始提议值相同的情况下,部分通信步骤可能是冗余的。如果进程能简单检测到它们的提议相同,就能更快达成共识。

快速共识抽象是一种特殊的共识抽象,当所有进程提议相同值时,必须在一轮内终止。这为共识算法引入了性能条件,要求每个进程在一次通信步骤后做出决策,但代价是降低了容错性。

2.2 规范

统一快速共识的规范如下:
| 模块 | 详细信息 |
| ---- | ---- |
|

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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