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:
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