分布式一致性算法Yac

摘要：

传统静态拓扑主从模型分布式一致性算法存在严重负载不均及单点性能瓶颈效应,且崩溃节点大于集群规模的50％时算法无法正常工作.针对上述问题,提出基于动态拓扑及有限表决思想的分布式一致性算法(Yac).算法动态生成参与一致性表决的成员子集及Leader节点并时分迁移,形成统计负载均衡;去除要求全体多数派成员参与表决的强约束,使算法具备更高的失效容忍性;并通过日志链机制重新建立算法安全性约束,同时证明了算法的正确性.实验结果表明,改进算法的单点负载集中效应显著低于主流静态拓扑主从模型分布式一致性算法Zookeeper;改进算法失效容忍性优于Zookeeper,且最坏情况下与Zookeeper算法保持持平;同等集群规模下,改进算法比Zookeeper拥有更高吞吐量上限.

关键词： 一致性算法 负载均衡 动态拓扑 有限表决思想 日志链机制

作者: 张健 汪洋 刘丹丹

作者单位: 武汉大学 计算机学院,武汉430072 武汉大学软件工程国家重点实验室,武汉430072

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议 (CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017)

会议地点: 合肥

会议语种:中文

页码: 2524-2530

在线出版日期: 2017-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）