We study unlimited infinite churn in peer-to-peer overlay networks. Under this churn, arbitrary many peers may concurrently request to join or leave the overlay network; moreover these requests may never stop coming. We prove that unlimited adversarial churn, where processes may just exit the overlay network, is unsolvable. We focus on cooperative churn where exiting processes participate in the churn handling algorithm. We define the problem of unlimited infinite churn in this setting. We distinguish the fair version of the problem, where each request is eventually satisfied, from the unfair version that just guarantees progress. We focus on local solutions to the problem, and prove that a local solution to the Fair Infinite Unlimited Churn is impossible. We then present and prove correct an algorithm UIUC that solves the Unfair Infinite Unlimited Churn Problem for a linearized peer-to-peer overlay network. We extend this solution to skip lists and skip graphs.


翻译:我们研究同龄人之间的重叠网络无穷无尽的杂交。 在这种杂交网络下, 任意性的许多同级人可能同时要求加入或离开重叠网络; 而且这些要求可能永远不会停止。 我们证明, 无限的对抗性杂交, 其过程可能只是退出重叠网络, 是无法解决的。 我们侧重于合作性杂交, 退出的进程参与杂交处理算法。 我们在这个环境中定义了无穷无尽的杂交问题。 我们区分了问题的公平性版本, 每份要求最终都得到满足, 与公正保证进步的不公平版本相区别。 我们专注于问题的本地解决方案, 并证明公平无穷无穷的丘恩的本地解决方案是不可能的。 然后我们提出并证明一个解决不公平的无穷的同龄人之间重叠网络的逻辑UIUUC是正确的。 我们把这个解决方案扩展为跳过列表和跳过图表。

0
下载
关闭预览

相关内容

【清华大学】图随机神经网络,Graph Random Neural Networks
专知会员服务
155+阅读 · 2020年5月26日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
【 关关的刷题日记47】Leetcode 38. Count and Say
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
19+阅读 · 2018年6月27日
Arxiv
4+阅读 · 2018年5月24日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
【 关关的刷题日记47】Leetcode 38. Count and Say
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员