Lợi thế của việc thiết kế các thuật toán phân tán xác định là gì?

Các thuật toán phân tán có khả năng phục hồi các thất bại có thể là xác định hoặc xác suất. Lấy ví dụ về vấn đề đồng thuận.

• Paxos mang tính quyết định theo nghĩa đưa ra giả định mà nó đưa ra, nó luôn hoạt động.

• Tóm lại, sự đồng thuận ngẫu nhiên hoạt động với một xác suất nhất định.

Lợi thế của việc thiết kế và sử dụng một thuật toán xác định là gì?

Các giả định dựa trên các thuật toán xác định cũng dựa vào xác suất nắm giữ trong thực tế (cái được gọi là phạm vi giả định của chúng ). Do đó, luôn có một xác suất rằng một thuật toán xác định không hoạt động trong thực tế.

Tôi sẽ trả lời điều này từ góc độ của các thuật toán đồ thị phân tán (thuật toán phân tán giải quyết vấn đề đồ thị liên quan đến cấu trúc của mạng truyền thông).

Dưới đây là một số lý do không rõ ràng để thiết kế các thuật toán phân tán xác định trong cài đặt này:

• Chương trình con trong các thuật toán ngẫu nhiên . Trên P. 121313 của các slide này , Elkin phác thảo một kỹ thuật thiết kế thuật toán trong đó bạn có thể sử dụng thuật toán phân tán xác định nhanh làm chương trình con để xây dựng thuật toán phân tán ngẫu nhiên nhanh . Thật thú vị, không thể sử dụng một thuật toán ngẫu nhiên điển hình như một chương trình con trong cùng một bối cảnh (xác suất lỗi sẽ quá cao).

• Chịu lỗi . Có một bản dịch cơ học cho phép bạn chuyển đổi thuật toán phân tán xác định nhanh thành thuật toán phân tán tự ổn định nhanh (xem ví dụ Mục 2.4 của khảo sát này ). Một chuyển đổi tương tự không được biết đến với các thuật toán ngẫu nhiên (và tôi nghĩ rằng nó không có khả năng tồn tại trong trường hợp chung).