16.3 Data-CentrIC ConsIstenCy moDel

16.3 Data-CentrIC ConsIstenCy moDels

Replica consistency requires all copies of data to be eventually identical. However, due to the inherent latency in message propagation, it is sometimes possible for the clients to receive anomalous responses. Here is an example: In a particular flight, all the seats were sold out, and two persons A and B in two different cities have been trying to make reservations. At 9:37:00, there was a cancellation by passenger C. A tried to reserve a seat at 9:37:25 but failed to reserve the seat. Surprisingly, B tried to make the reservation at 9:38:00 and could grab it! While this appears awkward at a first glance, its acceptability hinges on the type of consistency model that is being used. Consistency determines what responses are acceptable following an update of a replica. It is a contract between the clients and the replica management system.
A DSM creates the illusion of a shared memory on top of a message-passing system (Figure 16.5). It can potentially support many data consistency models. Such consistency models are relevant in various applications like distributed file systems, distributed data- bases, and web caching. The choice of a consistency model also influences the efficiency of concurrent programming. From the user’s perspective, stronger models impose severe restrictions on the system behavior, whereas weaker models tend to relax them. In the fol- lowing, we present a few well-known consistency models:

Результаты (русский) 1:

16.3 ориентированных на данные соответствия модели Согласованность реплики требует все копии данных, которые в конечном счете идентичны. Однако из-за присущего задержки в распространении сообщений, иногда это возможно для клиентов, чтобы получить аномального ответы. Вот пример: В частности полета, все места были распроданы, и два человека A и B в двух разных городах пытается сделать оговорки. В 9:37:00 была отмена пассажира C. A пытались зарезервировать место в 9:37:25, но не удалось зарезервировать место. Удивительно B пытался сделать оговорку в 9:38:00 и может схватить его! Хотя это неудобно на первый взгляд, его приемлемость зависит от типа соответствия модели. Последовательность определяет, какие ответы являются приемлемыми после обновления реплики. Это контракт между клиентами и системой управления реплики.DSM создает иллюзию общей памяти поверх системы передачи сообщений (рис. 16.5). Он потенциально может поддерживать многие модели консистентности данных. Такие модели консистентности актуальны в различных приложениях, таких как распределенные файловые системы, распределенных баз данных и веб-кэширования. Выбор последовательности модели также влияет на эффективность параллельного программирования. С точки зрения пользователя сильные модели накладывают серьезные ограничения на поведение системы, в то время как более слабые модели, как правило, расслабить их. В fol-lowing мы представляем несколько известных согласованности моделей:

Результаты (русский) 2:

16,3 данных Centric консистенцию MODELS

консистенция копия требует , чтобы все копии данных , чтобы быть в конечном счете , идентичны. Тем не менее, из - за присущего времени ожидания при распространении сообщений, иногда возможно для клиентов , чтобы получить аномальные реакции. Вот пример: В конкретном полете, все места были проданы, и два человека А и В в двух разных городах пытаются сделать предварительный заказ. В 9:37:00, был отменен пассажиром С. пытался зарезервировать место в 9:37:25 , но не смог сохранить за собой место. Удивительно, B пытался сделать оговорку в 9:38:00 и может схватить его! В то время как это кажется неуклюжим на первый взгляд, ее приемлемость зависит от типа согласованности модели , которая используется. Последовательность определяет , какие ответы являются приемлемыми после обновления реплики. Это договор между клиентами и системой управления точной копией.
DSM создает иллюзию совместно используемой памяти на верхней части системы передачи сообщений (рис 16.5). Это потенциально может поддерживать множество моделей согласованности данных. Такие модели согласованности актуальны в различных приложениях , таких как распределенных файловых систем, распределенных базах данных и веб - кэширования. Выбор той или иной модели консистенции также влияет на эффективность параллельного программирования. С точки зрения пользователя, более сильные модели накладывают жесткие ограничения на поведение системы, в то время как более слабые модели , как правило , чтобы расслабиться их. В нижеуказанных мы представляем несколько известных моделей согласованности:

Результаты (русский) 3:

16.3 данных моделей на последовательностиреплика последовательности требует, чтобы все копии данных, которые в конечном итоге будут идентичны.однако вследствие присущей задержка в послании распространения, иногда позволяют клиентам получать аномальных ответы.вот пример: в частности полета, все билеты были проданы, и два человека, а и в в двух разных городов пытаются делать оговорки.на 9:37:00, произошла отмена пассажирских с. пытался забронировать место на 9:37:25, но не зарезервировать место.удивительно, что б сделать оговорку в 9:38:00 и может схватить его!а это, по - видимому, странно на первый взгляд, его приемлемость зависит от типа согласованности модели, которая используется.последовательность определяет, что ответы являются приемлемыми, после обновления муляж.это контракт между клиентами и реплики системы управления.а DSM создает иллюзию общей памяти на вершине системы передачи сообщений (рисунок 16,5).это может оказать поддержку многих согласованность данных моделей.такая последовательность модели являются соответствующими в различных областях, как распределяются среди файловых систем, базами данных и веб - кэширования.выбор последовательности модели также влияет на эффективность параллельного программирования.с точки зрения пользователя, сильнее модели ввести жесткие ограничения на поведение системы, в то время как более слабые модели, как правило, расслабься.в оп - понижает, мы представляем несколько известных согласованности модели: