30、分布式系统中的资源分配与共识问题解析

分布式系统中的资源分配与共识问题解析

1. 资源分配算法概述

在资源分配领域,有多种算法被提出以解决不同场景下的问题。
- LehmannRabin算法 :当 (n \geq 3) 时,该算法满足特定性质,即 (T \to C)。通过重复应用相关定理,可以证明最终有人以概率 1 到达临界区域。此算法保证了良好的结构、互斥性和独立进度,并且以概率 1 保证进度。Lehmann 和 Rabin 还给出了该算法的一种修改版本,能以高概率保证无锁定。
- 其他算法 :Dijkstra 最初定义了哲学家就餐问题,并为异步共享内存模型设计了包含全局共享信号量变量的算法。RightLeftDP 算法似乎是一种常见的解决方案,其推广到着色算法归功于 Lynch。此外,Chandy 和 Misra 为异步网络中的一般资源分配问题提供了解决方案,并扩展到更动态的饮酒哲学家问题;Choy 和 Singh 以及 Awerbuch 和 Saks 也为异步网络提出了具有良好时间复杂度的资源分配算法。

2. 资源分配相关定理与性质
  • 定理 11.16 :对于 (n \geq 3),LehmannRabin 算法满足 (T \to C) 性质。
  • 定理 11.17 :LehmannRabin 算法保证了结构良好性、互斥性、独立进度,且以概率 1 保证进度。
3. 资源分配练习分析

以下是一些资源分配相关的练习及简要分析:
1.

分布式微服务企业级系统是一个基于Spring、SpringMVC、MyBatis和Dubbo等技术的分布式敏捷开发系统架构。该系统采用微服务架构和模块化设计,提供整套公共微服务模块,包括集中权限管理(支持单点登录)、内容管理、支付中心、用户管理(支持第三方登录)、微信平台、存储系统、配置中心、日志分析、任务和通知等功能。系统支持服务治理、监控和追踪,确保高可用性和可扩展性,适用于中小型企业的J2EE企业级开发解决方案。 该系统使用Java作为主要编程语言,结合Spring框架实现依赖注入和事务管理,SpringMVC处理Web请求,MyBatis进行数据持久化操作,Dubbo实现分布式服务调用。架构模式包括微服务架构、分布式系统架构和模块化架构,设计模式应用了单例模式、工厂模式和观察者模式,以提高代码复用性和系统稳定性。 应用场景广泛,可用于企业信息化管理、电子商务平台、社交应用开发等领域,帮助开发者快速构建高效、安全的分布式系统。本资源包含完整的源码和详细论文,适合计算机科学或软件工程专业的毕业设计参考,提供实践案例和技术文档,助力学生和开发者深入理解微服务架构和分布式系统实现。 【版权说明】源码来源于网络,遵循原项目开源协议。付费内容为本人原创论文,包含技术分析和实现思路。仅供学习交流使用。
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