《云数据管理:挑战与机遇》2.1.3 互斥和仲裁集

本节书摘来自华章出版社《云数据管理》一书中的第2章,第1节,作者迪卫艾肯特·阿格拉沃尔,更多章节内容可以访问“华章计算机”公众号查看

互斥和仲裁集

互斥是并发进程访问共享资源时涉及的一个基本概念。互斥是操作系统中的一个重要操作,后来也被扩展到数据库中。互斥可以按照如下方式进行定义:给定一个进程集合和一个单独的资源,开发一种协议,该协议可以确保在同一时间,一个资源只能被一个进程进行排他性访问。针对集中式系统和分布式系统都已经提出了多种解决方案。针对分布式互斥问题的一种简单的集中式解决方案可以设计如下:指定一个进程为协调者,当进程需要访问资源时,发送一个请求消息给协调者。协调者维护一个等待请求队列。当协调者接收一个请求消息时,检查该队列是否为空,如果队列为空,协调者就为请求客户端发送一个回复消息,请求客户端就可以访问共享资源。否则,请求消息就被添加到等待请求队列中。进程在共享资源上执行完成以后,向协调者发送一个释放消息。接收到释放消息以后,协调者从队列中移除请求,然后为其他等待的请求检查队列。该协议已经被Lamport[1978]扩展成分布式协议,很多其他研究人员对该协议进行了优化。

该基本协议的普遍应用需要系统中所有进程的参与。为了克服障碍,Gifford提出了仲裁集的概念。比较重要的发现是任意两个请求都应该有一个共同的进程来充当仲裁者。假定进程pi(pj)从集合qi(qj)中请求许可,其中qi和qi是仲裁集,也可以是系统中所有进程的子集。qi和qj的交集不能为空。例如,包括系统中大部分进程的集合就可以构成一个仲裁集。使用仲裁集,而非系统中的所有进程,基本协议仍然有效,但是有可能出现死锁[Maekawa, 1985]。图2-4a展示了一个包含7个进程的系统,任意一个大于等于4的集合和另外一个大于等于4的集合一定相交,即对于任意两个仲裁集, 每一个仲裁集都包含大部分站点,它们的交集一定是非空的。

在数据库中,仲裁集的概念可以理解成基本的读、写操作,读操作不需要互斥。然而,多个读操作虽然可以并发执行,但是,针对数据的写操作仍需要互斥访问。因此,设计了两种仲裁集:读仲裁集和写仲裁集,其中,两个写仲裁集之间的交集不能为空,一个读仲裁集和一个写仲裁集之间的交集也不能为空,针对两个读仲裁集的交集没有强制性要求。图2-4b展示了一个包含6个进程的系统,写仲裁集是大小为4的任意集合,读仲裁集是大小为3的任意集合。需要注意的是,任意读仲裁集和写仲裁集必须相交,任意两个写仲裁集也必须相交。但是,读仲裁集之间不一定相交,因此,多个读操作可以并行执行。

 

a)互斥仲裁集                                                         
b)读写仲裁集

时间: 2024-08-07 22:08:05

《云数据管理:挑战与机遇》2.1.3 互斥和仲裁集的相关文章

京颐医疗云产品总监柏鹏:云转型布局未来,我们是如何应对医疗云的挑战与机遇

[现场视频]京颐医疗云产品总监柏鹏:云转型布局未来,我们是如何应对医疗云的挑战与机遇,点此观看视频→https://yq.aliyun.com/video/play/1172 摘要:在9月7日云栖专家"走进京颐"线下活动中,京颐医疗云事业部产品总监柏鹏为大家分享了目前中国医疗云的前景概况,简单介绍了京颐医疗云,并且对于大数据以及互联网+与医疗云的融合和应用进行了分享,错过了线下活动的小伙伴们,不要错过本文哦~ 本文内容根据演讲专家音频材料以及PPT整理而成. 京颐医疗云产品总监柏鹏认为

《云数据管理:挑战与机遇》分布式数据管理

本节书摘来自华章出版社<云数据管理:挑战与机遇>一书中的第1章,第2节,作者迪卫艾肯特·阿格拉沃尔(Divyakant Agrawal) 苏迪皮托·达斯(Sudipto Das)阿姆鲁·埃尔·阿巴迪(Amr El Abbadi),更多章节内容可以访问"华章计算机"公众号查看. 分布式数据管理 云计算建立在过去几十年计算机科学领域,尤其是在分布式计算和分布式数据管理领域积累的重要概念.协议和模型的基础上.本章主要讨论分布式系统和数据管理的基本背景,其构成了云数据库系统的基础.

《云数据管理:挑战与机遇》导读

前 言| 大数据和云计算是研究文献和主流媒体中大量使用的两个术语.当我们走进云计算和数据洪流的时代,经常被问到的一个问题是:云数据管理中的新挑战是什么?本书就是由我们寻求回答这个问题发展而来,并使我们自己对这一问题有了更为深入的理解.本书首先介绍了一些初步的综述性论文,这些综述论文总结了适合键–值存储系统的主要设计原则,这些系统如谷歌的Bigtable.亚马逊的Dynamo和雅虎的PNUTS,通过在一个数据中心或者有可能在世界不同地方的多个数据中心中部署成千上万台服务器来达到前所未有的规模.由于

《云数据管理:挑战与机遇》一第二章

|第2章 分布式数据管理 云计算建立在过去几十年计算机科学领域,尤其是在分布式计算和分布式数据管理领域积累的重要概念.协议和模型的基础上.本章主要讨论分布式系统和数据管理的基本背景,其构成了云数据库系统的基础.我们的主要目标是为读者提供足够的背景知识,以帮助读者理解后面章节的内容.对这些内容比较熟悉的读者可以直接跳过这些部分.我们同时也为读者提供了一些关于分布式数据库系统的参考资料[Gray and Reuter,1992,2.1 分布式系统 我们首先介绍分布式系统的一些重要基本概念,这些基本概

《云数据管理:挑战与机遇》 简介

本节书摘来自华章出版社<云数据管理:挑战与机遇>一书中的第1章,第1节,作者迪卫艾肯特·阿格拉沃尔(Divyakant Agrawal) 苏迪皮托·达斯(Sudipto Das)阿姆鲁·埃尔·阿巴迪(Amr El Abbadi),更多章节内容可以访问"华章计算机"公众号查看. 简 介 当代技术的快速发展导致大规模数据中心(也称为云)中的用户应用.服务和数据的数量急剧增加.云计算已经使得计算基础设施商品化,就像日常生活中的许多其他实用工具一样,并且大大减少了创新型应用及其大规

《云数据管理:挑战与机遇》一第一章

|第1章 简 介 当代技术的快速发展导致大规模数据中心(也称为云)中的用户应用.服务和数据的数量急剧增加.云计算已经使得计算基础设施商品化,就像日常生活中的许多其他实用工具一样,并且大大减少了创新型应用及其大规模部署之间的基础设施障碍,从而可以支持分布在世界各地的大规模用户.在云计算出现之前,对一个拥有大规模用户群的新应用的市场验证,往往需要在计算基础设施方面进行大规模前期投资才能使得应用可用.由于云基础设施的即用即付收费机制和弹性特征,即根据工作负载动态地增加或减少服务器数量,大部分基础设施风

《云数据管理:挑战与机遇》2.1 导读

<云数据管理>2.1逻辑时间和Lamport时钟 大数据和云计算是研究文献和主流媒体中大量使用的两个术语.当我们走进云计算和数据洪流的时代,经常被问到的一个问题是:云数据管理中的新挑战是什么?本书就是由我们寻求回答这个问题发展而来,并使我们自己对这一问题有了更为深入的理解.本书首先介绍了一些初步的综述性论文,这些综述论文总结了适合键–值存储系统的主要设计原则,这些系统如谷歌的Bigtable.亚马逊的Dynamo和雅虎的PNUTS,通过在一个数据中心或者有可能在世界不同地方的多个数据中心中部署

《云数据管理:挑战与机遇》一第1章

|第1章 简 介 当代技术的快速发展导致大规模数据中心(也称为云)中的用户应用.服务和数据的数量急剧增加.云计算已经使得计算基础设施商品化,就像日常生活中的许多其他实用工具一样,并且大大减少了创新型应用及其大规模部署之间的基础设施障碍,从而可以支持分布在世界各地的大规模用户.在云计算出现之前,对一个拥有大规模用户群的新应用的市场验证,往往需要在计算基础设施方面进行大规模前期投资才能使得应用可用.由于云基础设施的即用即付收费机制和弹性特征,即根据工作负载动态地增加或减少服务器数量,大部分基础设施风

《云数据管理:挑战与机遇》2.1.7 CAP理论

本节书摘来自华章出版社<云数据管理>一书中的第2章,第1节,作者迪卫艾肯特·阿格拉沃尔,更多章节内容可以访问"华章计算机"公众号查看 CAP理论 Brewer[2000]提出了下列理论,后来由Gilbert and Lynch[2002]加以证明:一个分布式共享数据系统最多同时满足下列三个属性中的两种: 一致性(C) 可用性(A) 网络分区容忍性(P) 该理论就是著名的CAP理论.一般情况下,大规模云数据中心的分布式系统需要支持分区,以便能够处理大规模操作.此时,在进行网络