- Văn bản
- Lịch sử
sent to P6 is delivered in causal o
sent to P6 is delivered in causal order w.r.t. M4,3 sent to P6, it will also be delivered in causal order w.r.t. M5,1 sent to P6.) And as M5,1 is already
delivered to P4, the information “M5,1.Dests = ∅” is piggybacked on M4,3 sent to P3. Similarly, the information “P6 ∈ M5,1.Dests” must be deleted from Log4 as it will no longer be needed, because of constraint II. “M5,1.Dests = ∅”
is stored in Log4 to remember that M5,1 has been delivered or is guaranteed
to be delivered in causal order to all its destinations.
Learning implicit information at P2 and P3
When message M4,2 is received by processes P2 and P3, they insert the (new) piggybacked information in their local logs, as information “M5,1.Dests =
{P6}.” They both continue to store this in Log2 and Log3 and propagate this information on multicasts until they “learn” at events (2, 4) and (3, 2) on receipt of messages M3,3 and M4,3, respectively, that any future message is guaranteed to be delivered in causal order to process P6, w.r.t. M5,1 sent to P6. Hence by constraint II, this information must be deleted from Log2 and Log3. The logic by which this “learning” occurs is as follows:
• When M4,3 with piggybacked information “M5,1.Dests = ∅” is received by P3 at (3, 2), this is inferred to be valid current implicit information about multicast M5,1 because the log Log3 already contains explicit information
“P6 ∈ M5,1.Dests” about that multicast. Therefore, the explicit information
in Log3 is inferred to be old and must be deleted to achieve optimality.
M5,1.Dests is set to ∅ in Log3.
• The logic by which P2 learns this implicit knowledge on the arrival of
M3,3 is identical.
Processing at P6
Recall that when message M5,1 is delivered to P6, only “M5,1.Dests = {P4}” is added to Log6. Further, P6 propagates only “M5,1.Dests = {P4}” (from
Log6) on message M6,2, and this conveys the current implicit informa- tion “M5,1 has been delivered to P6,” by its very absence in the explicit information.
• When the information “P6 ∈ M5,1.Dests” arrives on M4,3, piggybacked as “M5,1.Dests = {P6},” it is used only to ensure causal delivery of M4,3 using the Delivery Condition, and is not inserted in Log6 (constraint I) – further,
the presence of “M5,1.Dests = {P4}” in Log6 implies the implicit informa-
tion that M5,1 has already been delivered to P6. Also, the absence of P4
in M5,1.Dests in the explicit piggybacked information implies the implicit
information that M5,1 has been delivered or is guaranteed to be delivered in causal order to P4, and, therefore, M5,1.Dests is set to ∅ in Log6.
• When the information “P6 ∈ M5,1.Dests” arrives on M5,2, piggybacked as “M5,1.Dests = {P4, P6},” it is used only to ensure causal delivery of
M4,3 using the Delivery Condition, and is not inserted in Log6 because
Log6 contains “M5,1.Dests = ∅,” which gives the implicit information that
M5,1 has been delivered or is guaranteed to be delivered in causal order to both P4 and P6. (Note that at event (5, 2), P5 changes M5,1.Dests in Log5
from {P4, P6} to {P4}, as per constraint II, and inserts “M5,2.Dests = {P6}”
in Log5.)
Processing at P1
We have the following processing:
• When M2,2 arrives carrying piggybacked information “M5,1.Dests = {P6},” this (new) information is inserted in Log1.
• When M6,2 arrives with piggybacked information “M5,1.Dests = {P4},”
P1 “learns” implicit information “M5,1 has been delivered to P6” by the very absence of explicit information “P6 ∈ M5,1.Dests” in the piggybacked information, and hence marks information “P6 ∈ M5,1.Dests” for dele- tion from Log1. Simultaneously, “M5,1.Dests = {P6}” in Log1 implies the
implicit information that M5,1 has been delivered or is guaranteed to be delivered in causal order to P4. Thus, P1 also “learns” that the explicit
piggybacked information “M5,1.Dests = {P4}” is outdated. M5,1.Dests in
Log1 is set to ∅.
• Analogously, the information “P6 ∈ M5,1.Dests” piggybacked on M2,3,
which arrives at P1, is inferred to be outdated (and hence ignored) using the implicit knowledge derived from “M5,1.Dests = ∅” in Log1.
Total order
While causal order has many uses, there are other orderings that are also useful. Total order is such an ordering [4,5]. Consider the example of updates to replicated data, as shown in Figure 6.11. As the replicas are of just one data item d, it would be logical to expect that all replicas see the updates in the same order, whether or not the issuing of the updates are causally related. This way, the issue of coherence and consistency of the replica values goes away. Such a replicated system would still be useful for fault-tolerance, as well as for easy availability for “read” operations. Total order, which requires that all messages be received in the same order by the recipients of the messages, is formally defined as follows:
Definition 6.14 (Total order) For each pair of processes Pi and Pj and for each pair of messages Mx and My that are delivered to both the pro- cesses, Pi is delivered Mx before My if and only if Pj is delivered Mx before My.
Example The execution in Figure 6.11(b) does not satisfy total order. Even if the message m did not exist, total order would not be satisfied. The execution in Figure 6.11(c) satisfies total order.
Centralized algorithm for total order
Assuming all processes broadcast messages, the centralized solution shown in Algorithm 6.4 enforces total order in a system with FIFO channels. Each process sends the message it wants to broadcast to a centralized process, which simply relays all the messages it receives to every other process over FIFO channels. It is straightforward to see that total order is satisfied. Furthermore, this algorithm also satisfies causal message order.
delivered to P4, the information “M5,1.Dests = ∅” is piggybacked on M4,3 sent to P3. Similarly, the information “P6 ∈ M5,1.Dests” must be deleted from Log4 as it will no longer be needed, because of constraint II. “M5,1.Dests = ∅”
is stored in Log4 to remember that M5,1 has been delivered or is guaranteed
to be delivered in causal order to all its destinations.
Learning implicit information at P2 and P3
When message M4,2 is received by processes P2 and P3, they insert the (new) piggybacked information in their local logs, as information “M5,1.Dests =
{P6}.” They both continue to store this in Log2 and Log3 and propagate this information on multicasts until they “learn” at events (2, 4) and (3, 2) on receipt of messages M3,3 and M4,3, respectively, that any future message is guaranteed to be delivered in causal order to process P6, w.r.t. M5,1 sent to P6. Hence by constraint II, this information must be deleted from Log2 and Log3. The logic by which this “learning” occurs is as follows:
• When M4,3 with piggybacked information “M5,1.Dests = ∅” is received by P3 at (3, 2), this is inferred to be valid current implicit information about multicast M5,1 because the log Log3 already contains explicit information
“P6 ∈ M5,1.Dests” about that multicast. Therefore, the explicit information
in Log3 is inferred to be old and must be deleted to achieve optimality.
M5,1.Dests is set to ∅ in Log3.
• The logic by which P2 learns this implicit knowledge on the arrival of
M3,3 is identical.
Processing at P6
Recall that when message M5,1 is delivered to P6, only “M5,1.Dests = {P4}” is added to Log6. Further, P6 propagates only “M5,1.Dests = {P4}” (from
Log6) on message M6,2, and this conveys the current implicit informa- tion “M5,1 has been delivered to P6,” by its very absence in the explicit information.
• When the information “P6 ∈ M5,1.Dests” arrives on M4,3, piggybacked as “M5,1.Dests = {P6},” it is used only to ensure causal delivery of M4,3 using the Delivery Condition, and is not inserted in Log6 (constraint I) – further,
the presence of “M5,1.Dests = {P4}” in Log6 implies the implicit informa-
tion that M5,1 has already been delivered to P6. Also, the absence of P4
in M5,1.Dests in the explicit piggybacked information implies the implicit
information that M5,1 has been delivered or is guaranteed to be delivered in causal order to P4, and, therefore, M5,1.Dests is set to ∅ in Log6.
• When the information “P6 ∈ M5,1.Dests” arrives on M5,2, piggybacked as “M5,1.Dests = {P4, P6},” it is used only to ensure causal delivery of
M4,3 using the Delivery Condition, and is not inserted in Log6 because
Log6 contains “M5,1.Dests = ∅,” which gives the implicit information that
M5,1 has been delivered or is guaranteed to be delivered in causal order to both P4 and P6. (Note that at event (5, 2), P5 changes M5,1.Dests in Log5
from {P4, P6} to {P4}, as per constraint II, and inserts “M5,2.Dests = {P6}”
in Log5.)
Processing at P1
We have the following processing:
• When M2,2 arrives carrying piggybacked information “M5,1.Dests = {P6},” this (new) information is inserted in Log1.
• When M6,2 arrives with piggybacked information “M5,1.Dests = {P4},”
P1 “learns” implicit information “M5,1 has been delivered to P6” by the very absence of explicit information “P6 ∈ M5,1.Dests” in the piggybacked information, and hence marks information “P6 ∈ M5,1.Dests” for dele- tion from Log1. Simultaneously, “M5,1.Dests = {P6}” in Log1 implies the
implicit information that M5,1 has been delivered or is guaranteed to be delivered in causal order to P4. Thus, P1 also “learns” that the explicit
piggybacked information “M5,1.Dests = {P4}” is outdated. M5,1.Dests in
Log1 is set to ∅.
• Analogously, the information “P6 ∈ M5,1.Dests” piggybacked on M2,3,
which arrives at P1, is inferred to be outdated (and hence ignored) using the implicit knowledge derived from “M5,1.Dests = ∅” in Log1.
Total order
While causal order has many uses, there are other orderings that are also useful. Total order is such an ordering [4,5]. Consider the example of updates to replicated data, as shown in Figure 6.11. As the replicas are of just one data item d, it would be logical to expect that all replicas see the updates in the same order, whether or not the issuing of the updates are causally related. This way, the issue of coherence and consistency of the replica values goes away. Such a replicated system would still be useful for fault-tolerance, as well as for easy availability for “read” operations. Total order, which requires that all messages be received in the same order by the recipients of the messages, is formally defined as follows:
Definition 6.14 (Total order) For each pair of processes Pi and Pj and for each pair of messages Mx and My that are delivered to both the pro- cesses, Pi is delivered Mx before My if and only if Pj is delivered Mx before My.
Example The execution in Figure 6.11(b) does not satisfy total order. Even if the message m did not exist, total order would not be satisfied. The execution in Figure 6.11(c) satisfies total order.
Centralized algorithm for total order
Assuming all processes broadcast messages, the centralized solution shown in Algorithm 6.4 enforces total order in a system with FIFO channels. Each process sends the message it wants to broadcast to a centralized process, which simply relays all the messages it receives to every other process over FIFO channels. It is straightforward to see that total order is satisfied. Furthermore, this algorithm also satisfies causal message order.
0/5000
gửi đến P6 được phân phối trong đơn đặt hàng quan hệ nhân quả w.r.t. M4, 3 cho P6, nó cũng sẽ được cung cấp trong quan hệ nhân quả thứ tự w.r.t. M5, 1 cho P6.) Và như M5, 1 là đãgửi đến P4, thông tin "M5,1.Dests = ∅" piggybacked trên M4, 3 cho P3. Tương tự, các thông tin "P6 ∈ M5,1.Dests" phải được xóa từ Log4 như nó sẽ không còn là cần thiết, bởi vì hạn chế II. "M5,1.Dests = ∅"được lưu trữ trong Log4 để nhớ M5, 1 đã được vận chuyển hoặc được đảm bảođể được giao trong quan hệ nhân quả để tất cả các điểm đến của nó.Học tiềm ẩn thông tin tại P2 và P3Khi tin nhắn M4, 2 nhận được bởi quá trình P2 và P3, họ chèn thông tin piggybacked (mới) trong Nhật ký địa phương của họ, như là thông tin "M5,1.Dests ={P6}." Cả hai đều tiếp tục lưu trữ này trong Log2 và Log3 và truyền bá thông tin này trên multicast cho đến khi họ "Tìm hiểu" tại sự kiện (2, 4) và (3, 2) trên nhận được tin nhắn M3, 3 và M4, 3, tương ứng, rằng bất kỳ thư nào trong tương lai được đảm bảo sẽ được chuyển giao trong quan hệ nhân quả để quá trình P6, w.r.t. M5, 1 cho P6. Do đó bằng cách hạn chế II, thông tin này phải được xóa từ Log2 và Log3. Logic mà này "học tập" xảy ra là như sau:• Khi M4, 3 với piggybacked thông tin "M5,1.Dests = ∅" nhận P3 lúc (3, 2), đây suy ra được giá trị hiện tại tiềm ẩn thông tin về phát đa hướng M5, 1 bởi vì các bản ghi Log3 đã chứa thông tin rõ ràng"P6 ∈ M5,1.Dests" về phát đa hướng đó. Vì vậy, rõ ràng thông tintrong Log3 suy ra được cũ và phải bị xóa bỏ để đạt được điều.M5, 1.Dests được thiết lập để ∅ trong Log3.• Các logic của P2 mà học này kiến thức tiềm ẩn về sự xuất hiện củaM3, 3 là giống hệt nhau.Xử lý P6Nhớ lại rằng khi thư M5, 1 được gửi đến P6, chỉ "M5,1.Dests = {P4}" được thêm vào Log6. Hơn nữa, P6 Lan truyền chỉ "M5,1.Dests = {P4}" (từLog6) trên thư M6, 2, và này truyền tải hiện tại tiềm ẩn informa tion "M5, 1 đã được chuyển giao cho P6," bởi vắng mặt rất của nó trong các thông tin rõ ràng.• Khi thông tin "P6 ∈ M5,1.Dests" đến M4, 3, piggybacked như "M5,1.Dests = {P6}," nó được sử dụng nhằm đảm bảo quan hệ nhân quả phân phối M4, 3 bằng cách sử dụng các điều kiện giao hàng, và không được đưa vào trong Log6 (hạn chế tôi)-hơn nữa,sự hiện diện của "M5,1.Dests = {P4}" trong Log6 ngụ ý informa tiềm ẩn -tion rằng M5, 1 đã đã được gửi đến P6. Ngoài ra, sự vắng mặt của P4trong M5,1.Dests thông tin piggybacked rõ ràng ngụ ý các tiềm ẩnthông tin rằng M5, 1 đã được vận chuyển hoặc được đảm bảo sẽ được chuyển giao để quan hệ nhân quả để P4, và, do đó, M5,1.Dests được thiết lập để ∅ trong Log6.• Khi thông tin "P6 ∈ M5,1.Dests" đến M5, 2, piggybacked như "M5,1.Dests = {P4, P6}," nó được sử dụng nhằm đảm bảo quan hệ nhân quả phân phối M4, 3 bằng cách sử dụng các điều kiện giao hàng, và không được đưa vào trong Log6 bởi vìLog6 chứa "M5,1.Dests = ∅," mà cung cấp thông tin tiềm ẩnM5, 1 đã được vận chuyển hoặc được đảm bảo sẽ được chuyển giao để quan hệ nhân quả để P4 và P6. (Lưu ý rằng tại sự kiện (5, 2), P5 thay đổi M5,1.Dests trong Log5từ {P4, P6} to {P4}, theo hạn chế II, và chèn "M5,2.Dests = {P6}"trong Log5.)Xử lý P1Chúng tôi đã xử lý sau đây:• Khi M2, 2 đến mang piggybacked thông tin "M5,1.Dests = {P6}," thông tin (mới) này được đưa vào trong Log1.• Khi M6, 2 đến với piggybacked thông tin "M5,1.Dests = {P4},"P1 "học" tiềm ẩn thông tin "M5, 1 đã được chuyển giao cho P6" bởi sự vắng mặt rất của thông tin rõ ràng "P6 ∈ M5,1.Dests" trong các thông tin piggybacked, và do đó đánh dấu thông tin "P6 ∈ M5,1.Dests" cho dele-tion từ Log1. Đồng thời, "M5,1.Dests = {P6}" trong Log1 ngụ ý cáctiềm ẩn các thông tin mà M5, 1 đã được vận chuyển hoặc là bảo đảm sẽ được chuyển giao để quan hệ nhân quả để P4. Vì vậy, P1 cũng "học" mà các rõ ràngpiggybacked thông tin "M5,1.Dests = {P4}" là lỗi thời. M5, 1.Dests trongLog1 được thiết lập để ∅.• Cũng, các thông tin "P6 ∈ M5,1.Dests" piggybacked trên M2, 3,mà đến lúc P1, suy ra được lỗi thời (và do đó bị bỏ qua nhất) bằng cách sử dụng những kiến thức tiềm ẩn có nguồn gốc từ "M5,1.Dests = ∅" trong Log1. Tất cả các đơn đặt hàng Trong khi quan hệ nhân quả đơn đặt hàng có nhiều người sử dụng, có những khác orderings cũng có ích. Tổng số thứ tự là như vậy một đặt hàng [4,5]. Xem xét ví dụ về thông tin Cập Nhật để sao chép dữ liệu, như minh hoạ trong hình 6,11. Như các bản sao của dữ liệu chỉ là một mục d, nó sẽ là hợp lý để mong đợi rằng mọi bản sao xem các bản Cập Nhật theo thứ tự, có hoặc không phát hành các bản Cập Nhật có nào liên quan. Bằng cách này, các vấn đề của sự gắn kết và thống nhất của các giá trị bản sao đi xa. Một hệ thống sao chép sẽ vẫn có ích cho lỗi khoan dung, cũng như để được dễ dàng để "đọc" hoạt động. Tất cả đơn đặt hàng, yêu cầu tất cả các thư được nhận theo thứ tự của những người nhận thư, chính thức được xác định như sau:Định nghĩa 6,14 (Tất cả đơn đặt hàng) cho mỗi cặp quá trình Pi và Pj và cho mỗi cặp thư Mx và của tôi đó được gửi đến cả các pro-cesses, Pi gửi Mx trước của tôi nếu và chỉ nếu Pj được gửi Mx trước của tôi. Ví dụ thực hiện ở con số 6.11(b) không đáp ứng tất cả các đơn đặt hàng. Ngay cả khi m thông báo đã không tồn tại, tất cả các đơn đặt hàng sẽ không được hài lòng. Thực hiện ở con số 6.11(c) đáp ứng tất cả các đơn đặt hàng. Các thuật toán tập trung cho tất cả các đơn đặt hàngGiả sử tất cả các tin nhắn quảng bá quy trình, các giải pháp tập trung Hiển thị trong thuật toán 6.4 thi hành lệnh tất cả trong một hệ thống với FIFO kênh. Mỗi quá trình gửi thư nó muốn phát sóng với một quá trình tập trung, mà chỉ đơn giản là chuyển tiếp tất cả các tin nhắn nhận được để mỗi quá trình khác hơn FIFO kênh. Nó là đơn giản để thấy rằng tất cả các đơn đặt hàng là hài lòng. Hơn nữa, thuật toán này cũng đáp ứng quan hệ nhân quả thông báo đơn đặt hàng.
đang được dịch, vui lòng đợi..
gửi đến P6 được giao trong quan hệ nhân quả tự wrt M4,3 gửi đến P6, nó cũng sẽ được giao trong quan hệ nhân quả tự wrt M5,1 gửi đến P6.) Và như M5,1 đã được
chuyển giao cho P4, những thông tin "M5,1 .Dests = ∅ "được cõng trên M4,3 gửi đến P3. Tương tự như vậy, những thông tin "P6 ∈ M5,1.Dests" phải được xóa từ Log4 vì nó sẽ không còn cần thiết, bởi vì các hạn chế II. "M5,1.Dests = ∅"
được lưu trữ trong Log4 phải nhớ rằng M5,1 đã được giao hoặc được đảm bảo
sẽ được giao trong trật tự nhân quả với tất cả các điểm đến của nó. Học thông tin ẩn tại P2 và P3 Khi nhắn M4,2 nhận được bởi quá trình P2 và P3, họ chèn (mới) cõng thông tin trong nhật ký của địa phương, như thông tin "M5,1.Dests = {} P6. "Họ vừa tiếp tục lưu trữ này trong log2 và Log3 và tuyên truyền thông tin này trên multicast cho đến khi họ "học hỏi" tại các sự kiện (2, 4) và (3, 2) về việc tiếp nhận các thông điệp và M3,3 M4,3, tương ứng, mà bất kỳ tin nhắn tương lai được đảm bảo để được giao hàng trong trật tự nhân quả để xử lý P6, wrt M5, 1 gửi tới P6. Do đó bằng cách hạn chế II, thông tin này phải được xóa từ log2 và Log3. Logic mà này "học tập" xảy ra như sau: • Khi M4,3 với thông tin piggybacked "M5,1.Dests = ∅" nhận được P3 tại (3, 2), đây là suy ra được thông tin ẩn có giá trị hiện tại về M5,1 multicast vì Log3 log đã có những thông tin rõ ràng "P6 ∈ M5,1.Dests" về multicast đó. Do đó, những thông tin rõ ràng trong Log3 được suy ra là cũ và phải được xóa để đạt được tối ưu. M5,1.Dests được thiết lập để ∅ trong Log3. • Các logic mà P2 học kiến thức tiềm ẩn này vào sự xuất hiện của M3,3 là giống hệt nhau. Processing tại P6 Nhớ lại rằng khi nhắn M5,1 được gửi đến P6, chỉ có "M5,1.Dests = {P4}" được thêm vào Log6. Hơn nữa, P6 truyền chỉ "M5,1.Dests = {P4}" (từ Log6) về nhắn M6,2, và điều này truyền tải các tion informa- ngầm hiện nay "M5,1 đã được gửi đến P6," bởi rất vắng mặt của nó trong thông tin rõ ràng. • Khi thông tin "P6 ∈ M5,1.Dests" đến trên M4,3, cõng như "M5,1.Dests = {} P6," nó chỉ được sử dụng để đảm bảo giao nhân quả của M4,3 sử dụng Điều kiện giao hàng, và không được đưa vào trong Log6 (constraint I) - hơn nữa, sự hiện diện của "M5,1.Dests = {P4}" trong Log6 ngụ ý informa- ngầm tion rằng M5,1 đã được chuyển giao cho P6 . Ngoài ra, sự vắng mặt của P4 trong M5,1.Dests trong rõ ràng cõng thông tin bao hàm ẩn thông tin mà M5,1 đã được giao hoặc được đảm bảo để được giao hàng trong trật tự nhân quả để P4, và, do đó, là M5,1.Dests thiết lập để ∅ trong Log6. • Khi thông tin "P6 ∈ M5,1.Dests" đến trên M5,2, cõng như "M5,1.Dests = {P4, P6}," nó chỉ được sử dụng để đảm bảo giao nhân quả của M4,3 sử dụng Điều kiện giao hàng, và không được đưa vào trong Log6 vì Log6 chứa "M5,1.Dests = ∅," trong đó cung cấp các thông tin ẩn mà M5,1 đã được giao hoặc được đảm bảo để được giao hàng trong trật tự nhân quả cho cả hai P4 và P6. (Lưu ý rằng tại sự kiện (5, 2), P5 thay đổi M5,1.Dests trong Log5 từ {P4, P6} để {} P4, theo chế II, và chèn "M5,2.Dests = {} P6" trong Log5). Processing tại P1 Chúng tôi có các xử lý sau đây: • Khi M2,2 đến mang thông tin piggybacked "M5,1.Dests = {} P6," này (mới) thông tin này được lắp vào Log1. • Khi M6,2 đến với thông tin piggybacked "M5,1.Dests = {} P4," P1 "học" thông tin ẩn "M5,1 đã được gửi đến P6" bởi sự vắng mặt rất thông tin rõ ràng "P6 ∈ M5,1.Dests" trong thông tin piggybacked , và do đó đánh dấu thông tin "P6 ∈ M5,1.Dests" cho mất đoạn tion từ Log1. Đồng thời, "M5,1.Dests = {} P6" trong Log1 ngụ ý các thông tin ẩn mà M5,1 đã được giao hoặc được đảm bảo để được giao hàng trong trật tự nhân quả để P4. Như vậy, P1 cũng "học" mà rõ ràng thông tin piggybacked "M5,1.Dests = {P4}" là lỗi thời. M5,1.Dests trong Log1 được thiết lập để ∅. • Tương tự, những thông tin "P6 ∈ M5,1.Dests" cõng trên M2,3, mà đến tại P1, là suy ra được lỗi thời (và do đó bỏ qua) bằng cách sử dụng tiềm ẩn kiến thức có nguồn gốc từ "M5,1.Dests = ∅" trong Log1. Tổng số thứ tự khi tự nhân quả có nhiều công dụng, có orderings khác mà cũng rất hữu ích. Tổng số thứ tự là như một sắp đặt [4,5]. Hãy xem xét các ví dụ về các bản cập nhật để sao chép dữ liệu, như thể hiện trong hình 6.11. Như các bản sao là chỉ một mục dữ liệu d, nó sẽ là hợp lý để hy vọng rằng tất cả các bản sao thấy các bản cập nhật theo thứ tự, có hoặc không việc ban hành các bản cập nhật quan duyên hệ. Bằng cách này, các vấn đề về sự gắn kết và thống nhất của các giá trị bản sao đi xa. Một hệ thống nhân rộng như vậy vẫn có thể hữu ích cho lỗi khoan dung, cũng như để dễ dàng có sẵn cho "đọc" các hoạt động. Tổng số thứ tự, mà yêu cầu tất cả các tin nhắn được nhận theo thứ tự của những người nhận các thông điệp, được chính thức định nghĩa như sau: Định nghĩa 6.14 (Tổng số thứ tự) Đối với mỗi cặp của các quá trình Pi và Pj và cho mỗi cặp thông điệp Mx và My được giao cho cả các quá trình xuất, Pi được giao Mx trước khi tôi nếu và chỉ nếu Pj được giao Mx trước tôi. Ví dụ thực hiện trong hình 6.11 (b) không đáp ứng tổng số thứ tự. Thậm chí nếu các thông điệp m không tồn tại, tổng số đơn đặt hàng sẽ không được hài lòng. Sự thực hiện trong hình 6.11 (c) thỏa mãn tổng số thứ tự. thuật toán tập trung cho tổng số thứ tự Giả sử tất cả các quá trình truyền phát thông báo, các giải pháp tập trung thể hiện trong Algorithm 6.4 thực thi tổng số thứ tự trong một hệ thống với kênh FIFO. Mỗi tiến trình sẽ gửi tin nhắn nó muốn phát sóng cho một quá trình tập trung, mà chỉ đơn giản chuyển tiếp tất cả các tin nhắn mà nó nhận được để mọi quá trình khác trên các kênh FIFO. Nó là đơn giản để thấy rằng tổng số thứ tự là hài lòng. Hơn nữa, thuật toán này cũng đáp ứng tự tin nhân quả.
chuyển giao cho P4, những thông tin "M5,1 .Dests = ∅ "được cõng trên M4,3 gửi đến P3. Tương tự như vậy, những thông tin "P6 ∈ M5,1.Dests" phải được xóa từ Log4 vì nó sẽ không còn cần thiết, bởi vì các hạn chế II. "M5,1.Dests = ∅"
được lưu trữ trong Log4 phải nhớ rằng M5,1 đã được giao hoặc được đảm bảo
sẽ được giao trong trật tự nhân quả với tất cả các điểm đến của nó. Học thông tin ẩn tại P2 và P3 Khi nhắn M4,2 nhận được bởi quá trình P2 và P3, họ chèn (mới) cõng thông tin trong nhật ký của địa phương, như thông tin "M5,1.Dests = {} P6. "Họ vừa tiếp tục lưu trữ này trong log2 và Log3 và tuyên truyền thông tin này trên multicast cho đến khi họ "học hỏi" tại các sự kiện (2, 4) và (3, 2) về việc tiếp nhận các thông điệp và M3,3 M4,3, tương ứng, mà bất kỳ tin nhắn tương lai được đảm bảo để được giao hàng trong trật tự nhân quả để xử lý P6, wrt M5, 1 gửi tới P6. Do đó bằng cách hạn chế II, thông tin này phải được xóa từ log2 và Log3. Logic mà này "học tập" xảy ra như sau: • Khi M4,3 với thông tin piggybacked "M5,1.Dests = ∅" nhận được P3 tại (3, 2), đây là suy ra được thông tin ẩn có giá trị hiện tại về M5,1 multicast vì Log3 log đã có những thông tin rõ ràng "P6 ∈ M5,1.Dests" về multicast đó. Do đó, những thông tin rõ ràng trong Log3 được suy ra là cũ và phải được xóa để đạt được tối ưu. M5,1.Dests được thiết lập để ∅ trong Log3. • Các logic mà P2 học kiến thức tiềm ẩn này vào sự xuất hiện của M3,3 là giống hệt nhau. Processing tại P6 Nhớ lại rằng khi nhắn M5,1 được gửi đến P6, chỉ có "M5,1.Dests = {P4}" được thêm vào Log6. Hơn nữa, P6 truyền chỉ "M5,1.Dests = {P4}" (từ Log6) về nhắn M6,2, và điều này truyền tải các tion informa- ngầm hiện nay "M5,1 đã được gửi đến P6," bởi rất vắng mặt của nó trong thông tin rõ ràng. • Khi thông tin "P6 ∈ M5,1.Dests" đến trên M4,3, cõng như "M5,1.Dests = {} P6," nó chỉ được sử dụng để đảm bảo giao nhân quả của M4,3 sử dụng Điều kiện giao hàng, và không được đưa vào trong Log6 (constraint I) - hơn nữa, sự hiện diện của "M5,1.Dests = {P4}" trong Log6 ngụ ý informa- ngầm tion rằng M5,1 đã được chuyển giao cho P6 . Ngoài ra, sự vắng mặt của P4 trong M5,1.Dests trong rõ ràng cõng thông tin bao hàm ẩn thông tin mà M5,1 đã được giao hoặc được đảm bảo để được giao hàng trong trật tự nhân quả để P4, và, do đó, là M5,1.Dests thiết lập để ∅ trong Log6. • Khi thông tin "P6 ∈ M5,1.Dests" đến trên M5,2, cõng như "M5,1.Dests = {P4, P6}," nó chỉ được sử dụng để đảm bảo giao nhân quả của M4,3 sử dụng Điều kiện giao hàng, và không được đưa vào trong Log6 vì Log6 chứa "M5,1.Dests = ∅," trong đó cung cấp các thông tin ẩn mà M5,1 đã được giao hoặc được đảm bảo để được giao hàng trong trật tự nhân quả cho cả hai P4 và P6. (Lưu ý rằng tại sự kiện (5, 2), P5 thay đổi M5,1.Dests trong Log5 từ {P4, P6} để {} P4, theo chế II, và chèn "M5,2.Dests = {} P6" trong Log5). Processing tại P1 Chúng tôi có các xử lý sau đây: • Khi M2,2 đến mang thông tin piggybacked "M5,1.Dests = {} P6," này (mới) thông tin này được lắp vào Log1. • Khi M6,2 đến với thông tin piggybacked "M5,1.Dests = {} P4," P1 "học" thông tin ẩn "M5,1 đã được gửi đến P6" bởi sự vắng mặt rất thông tin rõ ràng "P6 ∈ M5,1.Dests" trong thông tin piggybacked , và do đó đánh dấu thông tin "P6 ∈ M5,1.Dests" cho mất đoạn tion từ Log1. Đồng thời, "M5,1.Dests = {} P6" trong Log1 ngụ ý các thông tin ẩn mà M5,1 đã được giao hoặc được đảm bảo để được giao hàng trong trật tự nhân quả để P4. Như vậy, P1 cũng "học" mà rõ ràng thông tin piggybacked "M5,1.Dests = {P4}" là lỗi thời. M5,1.Dests trong Log1 được thiết lập để ∅. • Tương tự, những thông tin "P6 ∈ M5,1.Dests" cõng trên M2,3, mà đến tại P1, là suy ra được lỗi thời (và do đó bỏ qua) bằng cách sử dụng tiềm ẩn kiến thức có nguồn gốc từ "M5,1.Dests = ∅" trong Log1. Tổng số thứ tự khi tự nhân quả có nhiều công dụng, có orderings khác mà cũng rất hữu ích. Tổng số thứ tự là như một sắp đặt [4,5]. Hãy xem xét các ví dụ về các bản cập nhật để sao chép dữ liệu, như thể hiện trong hình 6.11. Như các bản sao là chỉ một mục dữ liệu d, nó sẽ là hợp lý để hy vọng rằng tất cả các bản sao thấy các bản cập nhật theo thứ tự, có hoặc không việc ban hành các bản cập nhật quan duyên hệ. Bằng cách này, các vấn đề về sự gắn kết và thống nhất của các giá trị bản sao đi xa. Một hệ thống nhân rộng như vậy vẫn có thể hữu ích cho lỗi khoan dung, cũng như để dễ dàng có sẵn cho "đọc" các hoạt động. Tổng số thứ tự, mà yêu cầu tất cả các tin nhắn được nhận theo thứ tự của những người nhận các thông điệp, được chính thức định nghĩa như sau: Định nghĩa 6.14 (Tổng số thứ tự) Đối với mỗi cặp của các quá trình Pi và Pj và cho mỗi cặp thông điệp Mx và My được giao cho cả các quá trình xuất, Pi được giao Mx trước khi tôi nếu và chỉ nếu Pj được giao Mx trước tôi. Ví dụ thực hiện trong hình 6.11 (b) không đáp ứng tổng số thứ tự. Thậm chí nếu các thông điệp m không tồn tại, tổng số đơn đặt hàng sẽ không được hài lòng. Sự thực hiện trong hình 6.11 (c) thỏa mãn tổng số thứ tự. thuật toán tập trung cho tổng số thứ tự Giả sử tất cả các quá trình truyền phát thông báo, các giải pháp tập trung thể hiện trong Algorithm 6.4 thực thi tổng số thứ tự trong một hệ thống với kênh FIFO. Mỗi tiến trình sẽ gửi tin nhắn nó muốn phát sóng cho một quá trình tập trung, mà chỉ đơn giản chuyển tiếp tất cả các tin nhắn mà nó nhận được để mọi quá trình khác trên các kênh FIFO. Nó là đơn giản để thấy rằng tổng số thứ tự là hài lòng. Hơn nữa, thuật toán này cũng đáp ứng tự tin nhân quả.
đang được dịch, vui lòng đợi..
Các ngôn ngữ khác
Hỗ trợ công cụ dịch thuật: Albania, Amharic, Anh, Armenia, Azerbaijan, Ba Lan, Ba Tư, Bantu, Basque, Belarus, Bengal, Bosnia, Bulgaria, Bồ Đào Nha, Catalan, Cebuano, Chichewa, Corsi, Creole (Haiti), Croatia, Do Thái, Estonia, Filipino, Frisia, Gael Scotland, Galicia, George, Gujarat, Hausa, Hawaii, Hindi, Hmong, Hungary, Hy Lạp, Hà Lan, Hà Lan (Nam Phi), Hàn, Iceland, Igbo, Ireland, Java, Kannada, Kazakh, Khmer, Kinyarwanda, Klingon, Kurd, Kyrgyz, Latinh, Latvia, Litva, Luxembourg, Lào, Macedonia, Malagasy, Malayalam, Malta, Maori, Marathi, Myanmar, Mã Lai, Mông Cổ, Na Uy, Nepal, Nga, Nhật, Odia (Oriya), Pashto, Pháp, Phát hiện ngôn ngữ, Phần Lan, Punjab, Quốc tế ngữ, Rumani, Samoa, Serbia, Sesotho, Shona, Sindhi, Sinhala, Slovak, Slovenia, Somali, Sunda, Swahili, Séc, Tajik, Tamil, Tatar, Telugu, Thái, Thổ Nhĩ Kỳ, Thụy Điển, Tiếng Indonesia, Tiếng Ý, Trung, Trung (Phồn thể), Turkmen, Tây Ban Nha, Ukraina, Urdu, Uyghur, Uzbek, Việt, Xứ Wales, Yiddish, Yoruba, Zulu, Đan Mạch, Đức, Ả Rập, dịch ngôn ngữ.
- Chuỗi bài báo của các chuyên gia phân tí
- mua time chơi giúp ta được không
- we have lots
- mầm non
- ông ấy thực sự là một doanh nhân thành đ
- preschool
- viết biên lai khấu trừ thuế
- lượt đặt hàng
- ash pipe rack
- demi water storage tank
- An optimal CO algorithm stores in local
- demi water storage tank
- An optimal CO algorithm stores in local
- mua ngày chơi cho em được không
- An optimal CO algorithm stores in local
- Good girl
- there is
- His Talrock’s armour, equipments and tre
- Tích điểm đổi quà
- When do about VietNam
- demi. water storage tank
- Good to see that lovely chik
- khí đốt
- Anh có hài lòng không
