47、一致全局快照算法的深入解析与应用

一致全局快照算法的深入解析与应用

在分布式系统中，获取一致的全局快照是一项关键任务，它能够帮助我们了解系统在某一时刻的整体状态。本文将详细介绍相关算法及其应用。

1. Dijkstra - Scholten算法复杂度分析

考虑Dijkstra - Scholten(A)算法包含一个 done 事件的执行情况。在执行过程中，发送的消息总数为 2m ，其中 m 是算法A执行时发送的消息数量。从算法A静止到 done 事件发生的时间上限为$O (m(t_{\epsilon} + d))$，这里$t_{\epsilon}$和$d$是常规定义。需要注意的是，通信和时间复杂度并不直接取决于网络规模，而是取决于算法A发送的消息数量。如果算法A仅在网络的一小部分区域短时间运行，通常发送的消息数量较少，那么Dijkstra - Scholten(A)算法的成本也相应较低；反之，如果算法A发送大量消息，该算法的成本可能会很高。

例如，在广度优先搜索（BFS）中，回顾异步BFS算法，该算法中进程会纠正错误的父节点信息，直到信息稳定。但原算法不会终止，因为进程无法知道算法何时静止。为了将异步BFS表示为扩散算法，我们做一个小改动，让进程 i0 初始静止，通过 wakeup 输入动作唤醒它，然后应用Dijkstra - Scholten算法，得到一个可终止的BFS算法，这是异步BFS临时终止策略的系统版本。

2. 一致全局快照问题

我们现在转向为运行中的异步发送/接收网络算法A获取一致