tính toán phân tán

TÍNH TOÁN PHÂN TÁN
Học viên: Nguyễn Thị Mai Hương
Lớp : M11CQCT01
TỰ ỔN ĐỊNH
Khái niệm tự ổn định là, bất kể tình
trạng ban đầu, hệ thống được đảm bảo hội
tụ đến một trạng thái thích hợp trong giới
hạn thời gian của chính nó mà không cần
bất kỳ sự can thiệp bên ngoài nào
TỰ ỔN ĐỊNH
- Dijkstra cũng đã đưa ra một ví dụ về các
khái niệm tự ổn định bằng cách sử dụng một
hệ thống tự ổn định token ring
- Để giải thích các khái niệm về tự ổn định ta
sử dụng một nhóm trẻ em và yêu cầu chúng
đứng trong một vòng tròn.
TỰ ỔN ĐỊNH
Các nguyên tắc tự ổn định áp dụng đối
với bất kỳ hệ thống được xây dựng trên một
số lượng lớn của các thành phần được phát
triển độc lập với nhau hoặc những thành phần
được hợp tác hoặc cạnh tranh để đạt được
mục tiêu chung
2. MÔ HÌNH HỆ THỐNG
Một mô hình hệ thống phân phối bao
gồm một tập n các máy trạng thái được gọi là
bộ vi xử lý giao tiếp với nhau
Bộ vi xử lý thứ i trong hệ thống được gọi
là P
i
. Lân cận của một bộ xử lý là bộ vi xử lý

trực tiếp kết nối với nó. Một bộ xử lý có thể
giao tiếp trực tiếp với các lân cận của nó
2. MÔ HÌNH HỆ THỐNG
Các giao tiếp giữa các bộ vi xử lý lân cận
có thể được thực hiện hoặc qua thông điệp
hoặc bộ nhớ chia sẻ
-
Bộ nhớ chia sẻ thường thích hợp với
các hệ thống có các bộ xử lý gần nhau. Ví dụ
như máy tính đa xử lý
- Mô hình phân tán thông qua thông điệp
phù hợp với các bộ xử lý đặt gần nhau cũng
như được phân phối rộng rãi qua mạng
MÔ HÌNH THÔNG QUA THÔNG
ĐIỆP
-
Hàng đợi First-in first-out (FIFO) được sử dụng
để mô hình chuyển giao thông điệp không đồng bộ
- Liên kết 1 chiều P
i
đến P
j
sử dụng hàng đợi first-
in first-out (FIFO) Q
ij
để chứa các thông điệp được
gửi từ P
i
tới các lân cận P
j

- Liên kết 2 chiều từ P
i
tới P
j
sử dụng 2 hàng đợi
FIFO. Một hàng đợi để chứa các thông điệp từ P
i

đến các lân cận P
j
và ngược lại
MÔ HÌNH THÔNG QUA THÔNG
ĐIỆP
Hệ thông phân tán qua thông điệp được kí hiệu là c:
c = (s
1
, s
2
, …s
n
, q
1,2
, q
1,3
q
i,j
,….q
n,n-1
)
Trong đó:

s
i
, 1 ≤ i ≤ n là trạng thái của P
i
q
i,j
(i≠j) trong hàng đợi Q
i,j
là thông điệp gửi từ P
i

tới P
j
SHARED MEMORY MODEL
- Bộ xử lý giao tiếp sử dụng thanh ghi truyền
thông chia sẻ.
- Cấu hình một hệ thống với n bộ xử lý và m
thanh ghi truyền thông được kí hiệu là c
c = (s
1
, s
2
, s
3
s
n
, r
1
, r
2

…r
m
)
s
i
: 1 ≤ i ≤ n, là trạng thái của P
i

r
i
:1 ≤ j ≤ m,là nội dung của thanh ghi truyền
thông
3. ĐỊNH NGHĨA TỰ ỔN ĐỊNH
Một hệ thống A được gọi là tự ổn định với
thuộc tính P nếu thỏa mãn hai đặc tính sau:
• Khép kín: P bó hẹp trong những thực thi
của S. Đó là, một khi P được thành lập trong S, nó
không thể sai lệch.
• Hội tụ: Bắt đầu từ một trạng thái tùy ý, S
được đảm bảo đạt được một trạng thái P đáp ứng
trong một số hữu hạn các trạng thái hữu hạn
3. ĐỊNH NGHĨA TỰ ỔN ĐỊNH
S đáp ứng Q→P ( đọc là Q ổn định P) nếu
thỏa mãn:
• Khép kín: P bó hẹp trong những thực thi
của S. Đó là, một khi P được thành lập trong S, nó
không thể sai lệch.
• Hội tụ: Nếu S bắt đầu từ bất kì trạng thái
toàn cầu đáp ứng Q, S được đảm bảo đạt được một
trạng thái P đáp ứng trong một số hữu hạn các trạng

thái hữu hạn
TỰ ỔN ĐỊNH NGẪU NHIÊN VÀ TỰ ỔN
ĐỊNH XÁC SUẤT

Tự ổn định ngẫu nhiên: hệ thống được cho là tự
ổn định ngẫu nhiên, khi và chỉ khi nó tự ổn định và
số làm tròn cần đạt tới trạng thái chính xác được
giới hạn bởi một số k không đổi.
TỰ ỔN ĐỊNH NGẪU NHIÊN VÀ TỰ ỔN
ĐỊNH XÁC SUẤT

Tự ổn định xác suất: hệ thống S được cho là tự
ổn định xác suất đối với thuộc tính P, nếu có đủ hai
đặc tính sau đây:
- Tính khép kín: P được đóng dưới sự thực hiện của
S. Đó là, một khi P được thành lập vào S, nó không
thể được giả mạo.
- Hội tụ: tồn tại một hàm f từ tập số tự nhiên [0,1]
thỏa mãn lim k → f (k) = 0, như vậy mà xác suất
đạt trạng thái P, từ trạng thái toàn cục tùy chọn
trong quá trình chuyển đổi trạng thái k là 1-f (k).
TỰ ỔN ĐỊNH NGẪU NHIÊN VÀ TỰ ỔN
ĐỊNH XÁC SUẤT

Một hệ thống giả ổn định là một hệ thống, nếu bắt
đầu trong một trạng thái tùy chọn được đảm bảo để
đạt được một trạng thái mà sau đó nó không bị lệch
ra khỏi vị trí được định sẵn
4. TRẠNG THÁI TRONG CÁC THÀNH
PHẦN ĐƠN LẺ

Dijkstra đưa ra 3 giải pháp cho vòng một
chiều với n máy, 0, 1, , n-1, có K trạng thái,
(i)K ≥ n,
(ii)K = 3,
(iii)K = 4
Ghosh chỉ ra rằng một vòng tự ổn định yêu
cầu tối thiểu 3 trạng thái.
(i) K ≥ n
Đối với bất kỳ máy nào, chúng ta sử dụng kí hiệu:
S: Trạng thái của máy
L: Trạng thái của máy bên trái
R: Trạng thái của máy bên phải
(i) K ≥ n
Các máy tính ngoại lệ:
If L = S then
S := (S+1) mod K
End If;
Các máy khác:
If L := S then
S := L
End If;
(ii) K ≥ 3
Giải pháp này chỉ sử dụng 3 máy trạng thái, trạng
thái trong mỗi máy là {0,1,2}
Máy 0: gọi là máy cận dưới
Máy n-1: được gọi là cận trên.
(ii) K ≥ 3
Máy cận dưới, máy 0:
Máy cận trên, máy n−1:
If (S+1) mod 3 = R then

S := (S−1) mod 3
If L = R and (L+1) mod 3 ≠ S then
S := (L+1) mod 3
S:= R
(ii) K ≥ 3
The other machines:
If (S+1) mod 3 = L then
S := L
If (S+1) mod 3 = R then
S:= R
(ii) K ≥ 3
Trạng thái của máy dưới cùng phụ thuộc vào
trạng thái hiện tại của nó và máy lân cận bên phải
của nó.
Với s = 0, 1, 2 thì (s + 1) mod 3 = 1, 2, 0
Từ những kết quả này đưa ra 3 khả năng sau:
1. Nếu s = 0 và r = 1, sau đó trạng thái của s ->
2.
2. Nếu s = 1 và r = 2, sau đó trạng thái của s ->
0.
3. Nếu s = 2 và r = 0, sau đó trạng thái của s ->
1.
If (S+1) mod 3 = R then
S := (S−1) mod 3
(ii) K ≥ 3
Trạng thái máy cận trên phụ thuộc vào lân cận trái
và lân cận phải của nó
Như vậy trạng thái của máy cận trên là:
- 1, khi lân cận bên trái của nó là 0.
- 2, khi lân cận bên trái của nó là 1.

- 0, khi lân cận bên trái của nó là 2.
If L = R and (L+1) mod 3 ≠ S then
S := (L+1) mod 3
S:= R
(ii) K ≥ 3
1. Nếu s = 0 và L = 1, sau đó s = 0.
2. Nếu s = 1 và L = 2, sau đó s = 2.
3. Nếu s = 2 và L = 0, sau đó s = 1.
If (S+1) mod 3 = L then
S := L
If (S+1) mod 3 = R then
S:= R
(ii) K ≥ 3
5. ĐIỀU KIỆN CỦA TỰ ỔN ĐỊNH
Gouda và Evangelist đưa ra hai khái niệm liên
quan đến điều kiện tự ổn định:

Khoảng hội tụ: số lượng tối đa của quá trình
chuyển tiếp có thể được thực hiện trong một hệ
thống, bắt đầu từ một trạng thái tùy ý, trước khi nó
đạt đến một trạng thái an toàn.