The problem of total-order (uniform reliable) broadcast is fundamental in fault-tolerant distributed computing since it abstracts a broad set of problems requiring processes to uniformly deliver messages in the same order in which they were sent. Existing solutions (that tolerate process failures) reduce the total-order broadcast problem to the one of multivalued consensus. Our study aims at the design of an even more reliable solution. We do so through the lenses of self-stabilization-a very strong notion of fault tolerance. In addition to node and communication failures, self-stabilizing algorithms can recover after the occurrence of arbitrary transient faults; these faults represent any violation of the assumptions according to which the system was designed to operate (as long as the algorithm code stays intact). This work proposes the first (to the best of our knowledge) self-stabilizing algorithm for total-order (uniform reliable) broadcast for asynchronous message-passing systems prone to process failures and transient faults. As we show, the proposed solution facilitates the elegant construction of self-stabilizing state-machine replication using bounded memory.


翻译:全序(统一可靠)广播问题是全序(统一可靠)广播的根本问题,因为它总结了一系列广泛的问题,要求各种程序按照发送信息时的先后顺序统一发送信息; 现有解决办法(容忍程序故障)将全序广播问题降低到多值共识的问题; 我们的研究旨在设计更可靠的解决办法; 我们通过自我稳定镜(一个非常强烈的接受错误概念)这样做; 除了节点和通信故障之外,自我稳定算法可以在出现任意的瞬时故障后恢复; 这些故障是对系统设计用于运行的假设(只要算法代码保持不变)的任何违反; 这项工作提出了第一个(我们最了解的)全序(统一可靠)自动稳定算法, 用于容易处理故障和瞬时错误的无同步电传信系统。 正如我们所显示的, 拟议的解决办法有助于利用封闭的记忆进行自我稳定的国家机器复制的优雅构建。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
73+阅读 · 2022年6月28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
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年11月3日
Arxiv
0+阅读 · 2022年11月2日
Arxiv
0+阅读 · 2022年11月2日
Arxiv
92+阅读 · 2020年2月28日
A Comprehensive Survey on Transfer Learning
Arxiv
121+阅读 · 2019年11月7日
A Survey on Deep Transfer Learning
Arxiv
11+阅读 · 2018年8月6日
VIP会员
相关VIP内容
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
73+阅读 · 2022年6月28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
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2022年11月3日
Arxiv
0+阅读 · 2022年11月2日
Arxiv
0+阅读 · 2022年11月2日
Arxiv
92+阅读 · 2020年2月28日
A Comprehensive Survey on Transfer Learning
Arxiv
121+阅读 · 2019年11月7日
A Survey on Deep Transfer Learning
Arxiv
11+阅读 · 2018年8月6日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员