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分布式一致性算法Yac

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  傳統(tǒng)靜態(tài)拓撲主從模型分布式一致性算法存在嚴重負載不均及單點性能瓶頸效應,且崩潰節(jié)點大于集群規(guī)模的50qo時算法無法正常工作。針對上述問題,提出基于動態(tài)拓撲及有限表決思想的分布式一致性算法(Yac)。算法動態(tài)生成參與一致性表決的成員子集及Leader節(jié)點并時分遷移,形成統(tǒng)計負載均衡;去除要求全體多數派成員參與表決的強約束,使算法具備更高的失效容忍性;并通過日志鏈機制重新建立算法安全性約束,同時證明了算法的正確性。實驗結果表明,改進算法的單點負載集中效應顯著低于主流靜態(tài)拓撲主從模型分布式一致性算法Zookeeper;改進算法失效容忍性優(yōu)于Zookeeper,且最壞情況下與Zookeeper算法保持持平;同等集群規(guī)模下,改進算法比Zookeeper擁有更高吞吐量上限。

分布式一致性算法Yac

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