Zwielokrotnianie i spójność

Podobne dokumenty
Systemy rozproszone. Modele spójności. Cezary Sobaniec

Zadanie 1. Udowodnij, że CAUS PRAM. Załóżmy przetwarzanie przyczynowo spójne. Dla każdego obrazu historii hv i zachodzi zatem:

Urządzenia wejścia-wyjścia

Treść zadań 1 8 odnosi się do poniższego diagramu przestrzenno-czasowego.

Zwielokrotnianie i spójność

Projekt i implementacja narzędzia do analizy modeli spójności F R Y D E R Y K R A C Z Y K K O N R A D S Z A Ł K O W S K I

Zapis informacji, systemy pozycyjne 1. Literatura Jerzy Grębosz, Symfonia C++ standard. Harvey M. Deitl, Paul J. Deitl, Arkana C++. Programowanie.

Rozproszona pamiêæ dzielona - 1

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji

Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD A

Problemy niezawodnego przetwarzania w systemach zorientowanych na usługi

WikiWS For Business Sharks

5. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA

Ograniczenia efektywności systemu pamięci

I. Elementy analizy matematycznej

Systemy rozproszone System rozproszony

współbieżność - zdolność do przetwarzania wielu zadań jednocześnie

Kodowanie informacji. Instytut Informatyki UWr Studia wieczorowe. Wykład nr 2: rozszerzone i dynamiczne Huffmana


16. Taksonomia Flynn'a.

Systemy rozproszone. na użytkownikach systemu rozproszonego wrażenie pojedynczego i zintegrowanego systemu.

Operacje algebraiczne w relacyjnych bazach danych

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 2

Neural networks. Krótka historia rozpoznawanie znaków alfanumerycznych.

KURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. Strona 1

Czas w systemach rozproszonych. Krzysztof Banaś Systemy rozproszone 1

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

± Δ. Podstawowe pojęcia procesu pomiarowego. x rzeczywiste. Określenie jakości poznania rzeczywistości

Systemy Just-in-time. Sterowanie produkcją

Diagnostyka układów kombinacyjnych

Zmodyfikowana technika programowania dynamicznego

Wprowadzenie. Dariusz Wawrzyniak 1

SPECYFIKACJA TECHNICZNA S ROBOTY MUROWE

-Macierz gęstości: stany czyste i mieszane (przykłady) -równanie ruchu dla macierzy gęstości -granica klasyczna rozkładów kwantowych

Algorytmy dla maszyny PRAM

BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda

Statyczna alokacja kanałów (FCA)

Model ASAD. ceny i płace mogą ulegać zmianom (w odróżnieniu od poprzednio omawianych modeli)

BADANIE PROCESU EKSPLOATACJI W ASPEKCIE NIEZAWODNOŚCIOWO- EKONOMICZNYM

Badanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej

1 Przetwarzanie transakcyjne Cechy transakcji Rozpoczęcie i zakończenie Punkty bezpieczeństwa... 3

Pokazać, że wyżej zdefiniowana struktura algebraiczna jest przestrzenią wektorową nad ciałem

WSPOMAGANE KOMPUTEROWO POMIARY CZĘSTOTLIWOŚCI CHWILOWEJ SYGNAŁÓW IMPULSOWYCH

Programowanie Równoległe i Rozproszone

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

Analiza danych OGÓLNY SCHEMAT. Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja)

Wykłady z termodynamiki i fizyki statystycznej. Semestr letni 2009/2010 Ewa Gudowska-Nowak, IFUJ, p.441 a

MPEC wydaje warunki techniczne KONIEC

V. WPROWADZENIE DO PRZESTRZENI FUNKCYJNYCH

Systemy Rozproszone. Zagadnienia do egzaminu.

Natalia Nehrebecka. Wykład 2

XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadanie doświadczalne

Wykład 2: Uczenie nadzorowane sieci neuronowych - I

Procesory wielordzeniowe (multiprocessor on a chip) Krzysztof Banaś, Obliczenia wysokiej wydajności.

Zjawiska masowe takie, które mogą wystąpid nieograniczoną ilośd razy. Wyrazów Obcych)

Podstawy teorii falek (Wavelets)

Zadanie na wykonanie Projektu Zespołowego

Diagonalizacja macierzy kwadratowej

Mikroekonometria 13. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński

Analiza danych. Analiza danych wielowymiarowych. Regresja liniowa. Dyskryminacja liniowa. PARA ZMIENNYCH LOSOWYCH

Procedura normalizacji

SZTUCZNA INTELIGENCJA

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 2

ZAŁĄCZNIK NR 1C KARTA USŁUGI Utrzymanie Systemu Kopii Zapasowych (USKZ)

Zestaw zadań 4: Przestrzenie wektorowe i podprzestrzenie. Liniowa niezależność. Sumy i sumy proste podprzestrzeni.

Minister Edukacji Narodowej Pani Katarzyna HALL Ministerstwo Edukacji Narodowej al. J. Ch. Szucha Warszawa Dnia 03 czerwca 2009 r.

architektura komputerów w. 3 Arytmetyka komputerów

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W 11: Analizy zależnościpomiędzy zmiennymi losowymi Model regresji wielokrotnej

Wykład 2: Uczenie nadzorowane sieci neuronowych - I

Middleware wprowadzenie października 2010

Middleware wprowadzenie października Dariusz Wawrzyniak (IIPP) 1

Architektura systemu komputerowego

na zabezpieczeniu z połączeniu

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 3

Ograniczenia efektywności systemu pamięci

procesów Współbieżność i synchronizacja procesów Wykład prowadzą: Jerzy Brzeziński Dariusz Wawrzyniak

Sortowanie szybkie Quick Sort

1. Zmienne i dane wejściowe Algorytmu Rozdziału Obciążeń

Przewodnik użytkownika

5. Model komunikujących się procesów, komunikaty

Realizacja logiki szybkiego przeniesienia w prototypie prądowym układu FPGA Spartan II

przykłady problemów; realizacja dostaw części od producenta do klienta:

nauczyciel Media społecznościowe i praca w chmurze oraz przygotowanie na ich potrzeby materiałów graficznych i zdjęciowych Artur Kurkiewicz

SYSTEMY OPERACYJNE WYKLAD 4 - zarządzanie pamięcią

Rzeszów, Tel fax

Porównanie wydajności CUDA i OpenCL na przykładzie równoległego algorytmu wyznaczania wartości funkcji celu dla problemu gniazdowego

Równoległy algorytm wyznaczania bloków dla cyklicznego problemu przepływowego z przezbrojeniami

Plan wykładu: Typowe dane. Jednoczynnikowa Analiza wariancji. Zasada: porównać zmienność pomiędzy i wewnątrz grup

Transakcje. (c) Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej

Konstrukcja gier sprawiedliwych i niesprawiedliwych poprzez. określanie prawdopodobieństwa.

Alternatywne metody grupowania i wizualizacji wykorzystujące sieci konkurencyjne

JPaxos. Java library for state machine replication

Wielowersyjne metody synchronizacji transakcji

Metody analizy obwodów

Statystyka Inżynierska

Rozwiązywanie zadań optymalizacji w środowisku programu MATLAB

Procesory wielordzeniowe (multiprocessor on a chip) Krzysztof Banaś, Obliczenia wysokiej wydajności.

Nowe europejskie prawo jazdy w celu większej ochrony, bezpieczeństwa i swobodnego przemieszczania się

Zagadnienia do omówienia

Transkrypt:

Zwelokrotnane spójność Zwelokrotnane Zwelokrotnane polega na utrzymywanu welu kop danych (obektów) na nezależnych serwerach Cele zwelokrotnana 1. zwększene efektywnośc 2. zwększene nezawodnośc ( dostępnośc) Główne problem spójność modele spójnośc protokoły spójnośc moblność 1

Po co zwelokrotnać? Nezawodność odporność na aware Efektywność współbeżny dostęp do welu serwerów równoważene obcążena skalowalność w sense lczbowym wykorzystane blższych serwerów skalowalność w sense geografcznym mnejsze opóźnena Zwelokrotnane obektów a) b) Warstwa pośredna Warstwa pośredna Warstwa pośredna Secowy SO Secowy SO Secowy SO Warstwa pośredna Secowy SO 2

Zwelokrotnane a skalowalność Komproms skracane czasu dostępu do serwerów utrzymywane kop w stane spójnym koszt utrzymywana neużywanych kop spójność odwzorowująca system scentralzowany transakcyjna aktualzacja wszystkch kop globalna synchronzacja osłabene modelu spójnośc charakter aplkacj zwelokrotnanych danych Rozproszona pamęć dzelona DSM (ang. Dstrbuted Shared Memory) wspólna wrtualna przestrzeń adresowa, dostępna dla wszystkch węzłów systemu rozproszonego. Zalety wygodny paradygmat programowana równoległego skalowalność łatwość rozbudowy dostęp do fzycznej pamęc wszystkch węzłów dostęp do fzycznej pamęc wszystkch węzłów środowsko uruchomenowe dla programów równoległych psanych dla maszyn weloowych 3

Błąd strony w systeme pamęc wrtualnej tablca stron system operacyjny pułapka s numer strony r numer ramk o przesunęce s pn błąd strony urządzene wymany s o adres logczny pamęć Błąd strony w systeme pamęc wrtualnej tablca stron s numer strony r numer ramk o przesunęce s p adres fzyczny r o s o adres logczny pamęć 4

Obsługa błędu strony w systeme DSM s tablca stron n błąd strony system operacyjny pułapka s numer strony r numer ramk o przesunęce s o adres logczny pamęć Koncepcje dostępu do danych Dostęp zdalny zawsze poprzez seć prostota koncepcj mplementacj opóźnena komunkacyjne Relokacja fzyczna zmana lokalzacj obektu zmnejszene czasu dostępu koszt przenoszena obektu mędzy węzłam opłacalne przy welokrotnych, zgrupowanych odwołanach Zwelokrotnane kope w lokalnych węzłach zmnejszene czasu dostępu problem spójnośc 5

Dostęp lokalny pamęć lokalna seć pamęć lokalna zarządca DSM pamęć lokalna węzeł Dostęp zdalny pamęć lokalna seć pamęć lokalna zarządca DSM pamęć lokalna węzeł 6

Relokacja seć pamęć lokalna zarządca DSM węzeł Relokacja seć pamęć lokalna zarządca DSM węzeł 7

Relokacja seć pamęć lokalna zarządca DSM węzeł Relokacja charakterystyka 1. Problem lokalzacj adres obektu zmenena sę w czase 2. Problem rozmaru struktury przemeszczanej jednostk małe obekty duży pozom współdzelena duże obekty mały narzut admnstracyjny 3 Problem mgotana (ang trashng png pong effect) 3. Problem mgotana (ang. trashng, png-pong effect) naprzemenne odwołana klku procesów 8

Zwelokrotnane seć pamęć lokalna zarządca DSM węzeł Zwelokrotnane seć pamęć lokalna zarządca DSM węzeł 9

Zwelokrotnane seć pamęć lokalna zarządca DSM węzeł Zwelokrotnane charakterystyka Problem lokalzacj tworzene nowych replk tworzene nowych replk usuwane starych replk Problem rozmaru struktury obektów zwelokrotnanych Problem mgotana ne występuje kopa dla każdego ubegającego sę węzła Problem spójnośc kop (replk) Problem spójnośc kop (replk) stosunek lczby zapsów do odczytów 10

Struktura zwelokrotnanej jednostk Strona fzyczne połączene klku odrębnych obektów logcznych w jedną jednostkę udostępnaną jako całość przez DSM (problem fałszywego współdzelena) Pojedyncza zmenna duży jednostkowy koszt relokacj utrzymywana spójnośc Obekt (hermetyczna struktura danych udostępnana tylko przez zdefnowane metody) możlwość optymalzacj w strateg utrzymywana spójnośc w zwązku ze ścśle określonym sposobem dostępu (poprzez metody) Fałszywe współdzelene 11

Protokół koherencj Protokół koherencj (spójnośc) jest algorytmem rozproszonym realzującym określony model spójnośc 1. Protokół uneważnana danych (ang. nvaldaton protocol) małe komunkaty jednokrotne uneważnene 2. Protokół aktualzacj danych (ang. update protocol) nespójne replk są aktualzowane wększe komunkaty Model spójnośc Model spójnośc ś określa gwarancje dotyczące spójnośc replk, dawane aplkacj (równoległej) przez system W jak sposób defnować model spójnośc? W jak sposób określć gwarancje dla aplkacj? Kedy w jak sposób egzekwować te gwarancje? 12

Spójność ścsła Spójność ścsła (ang. strct consstency) każdy odczyt zmennej x zwraca wartość odpowadającą wynkow ostatno wykonanej operacj zapsu Systemy rozproszone nejednoznaczność określena ostatn (brak globalnego zegara) duży koszt realzacj spójnośc ścsłej Modele spójnośc replk Modele spójnośc nastawone na dane modele spójnośc przy dostępe ogólnym uspójnane danych przy każdej modyfkacj modele spójnośc przy dostępe synchronzowanym uspójnane danych tylko podczas wykonywana jawnych operacj synchronzujących Modele spójnośc nastawone na klenta Modele spójnośc nastawone na klenta uwzględnene moblnośc klenta 13

Modele spójnośc przy dostępe ogólnym Spójność atomowa (ang. atomc consstency) lnowość (ang. lnearzablty) Spójność sekwencyjna (ang. sequental consstency) Spójność przyczynowa (ang. causal consstency) Spójność PRAM (ang. ppelned RAM consstency) Spójność podręczna (ang. cache consstency) koherencja (ang. coherence) Spójność owa (ang. processor consstency) Modele spójnośc przy dostępe synchronzowanym Spójność słaba (ang. weak consstency) Spójność zwalnana (ang. release consstency) Spójność wejśca (ang. entry consstency) Spójność zakresu (ang. scope consstency) 14

Podstawowe założena W skład systemu DSM wchodzą: zbór sekwencyjnych procesów P ={p 1, p 2,, p n } zbór współdzelonych zmennych X = {x 1, x 2, } Każdy proces ma własną replkę całego zboru X Proces p może realzować na zmennej x X operacje: zapsu wartośc v, oznaczane jako w (x)v odczytu wartośc v, oznaczane jako r (x)v Realzacja operacj przebega w dwóch fazach: żądane operacj (ang. operaton ssue) wykonane operacj (ang. operaton executon) Oznaczena w (x)v zaps wartośc v do zmennej x wykonany przez proces p r (x)v odczyt wartośc v ze zmennej x wykonany przez proces p O zbór wszystkch operacj w systeme O zbór operacj procesu p (żądanych przez p ) OW zbór wszystkch operacj zapsu w systeme O x zbór wszystkch operacj na zmennej x lokalny l porządek operacj procesu p porządek przyczynowy a uszeregowane operacje postrzegane są przez proces p 15

Defncja porządku przyczynowego Defncja uszeregowana legalnego Uszeregowane a jest legalne wxv ( ) a rxv ( ) / w( x) v OW r( x) v O o( x) u O OW [ u v w( x) va o( x) ua r( x) v] UWAGA W celu uproszczena defncj zakłada sę, że każda operacja zapsu danej zmennej zapsuje unkalną wartość, co umożlwa dentyfkowane operacj zapsu poprzez tą wartość 16

Defncja hstor Hstora lokalna (procesu p ) Zbór lnowo uporządkowany h = (O, ) Hstora globalna Zbór częścowo uporządkowany h = (O, ) Obraz hstor h w procese p Zbór lnowo uporządkowany hv = (O OW, a ) Obraz hstor h Kolekcja obrazów procesów: hv = hv 1, hv 2,..., hv n Spójność sekwencyjna Obraz hv hstor h mus spełnać następujące warunk: o1, o2 O OW j= 1.. n o1 j o2 o1 o2 a w1a w2 w2a w1 w1, w2 OW = 1.. n = 1.. n 17

Spójność sekwencyjna przykład hv 1 : w 2 (x)1 a 1 r 1 (x)1 a 1 w 2 (x)2 r 1 (x)1 p 1 p 2 w 2 (x)1 w 2 (x)2 hv 2 : w 2 (x)1 a 2 w 2 (x)2 Algorytm fast-read Protokół spójnośc dla modelu sekwencyjnego Algorytm dla procesu p upon read(x) return M [x] upon wrte(x, v) atomc_broadcast U(x, v) wat upon recept of U(x, v) from p k M [x] := v f k = sgnal end f 18

Algorytm fast-wrte upon read(x) upon recept of U(x, v) ) f num 0 from p k wat M [x] := v end f f k = return M [x] num := num 1 f num = 0 upon wrte(x, v) num := num + 1 FIFO_atomc_broadcast U(x, v) end f end f sgnal Spójność atomowa Obraz hv hstor h mus spełnać następujące warunk: o1, o2 O OW j= 1.. n o1 RT o2 o1 o2 a w 1 a w 2 w 2 a w 1 w1, w2 OW = 1.. n = 1.. n o1 o2 RT o1 kończy sę w czase rzeczywstym, zanm zaczyna sę o2 19

Spójność atomowa przykład p 1 r 1 (x)1 r 1 (x)2 p 2 w 2 (x)1 w 2 (x)2 Spójność przyczynowa Obraz hv hstor h mus spełnać następujący warunek: o1, o2 O OW ( o1 o2 o1a o2) 20

Spójność przyczynowa przykład hv 1 : w 1 (x)2 a 1 w 1 (y)1a 1 w 2 (x)1 a 1 r 1 (x)1 p 1 w 1 (x)2 w 1 (y)1 r 1 (x)1 p 2 w 2 (x)1 r 2 (y)1 r 2 (x)2 hv 2 : w 2 (x)1 a 2 w 1 (x)2 a 2 w 1 (y)1a 2 r 2 (y)1 a 2 r 2 (x)2 Protokół dla spójnośc przyczynowej Algorytm dla procesu p upon read(x) return M [x] wrte(x, v) M [x] := v causal_broadcast U(x, v) upon recept of U(x, v) from p k f k M [x] := v end f 21

Spójność PRAM PRAM ppelned RAM Obraz hv hstor h mus spełnać następujący warunek: o1 j o2 o1 o2 a o1, o2 O OW j= 1.. n Spójność PRAM przykład p 1 w 1 (x)1 w 1 (y)1 w 2 (x)2 p 2 r 2 (y)1 p 3 r 3 (x)2 r 3 (x)1 hv 3 : w 2 (x)2 a 3 r 3 (x)2 a 3 w 1 (x)1a 3 r 3 (x)1 a 3 w 1 (y)1 22

Protokół dla spójnośc PRAM Algorytm dla procesu p upon read(x) return M [x] upon wrte(x, v) M [x] := v FIFO_broadcast U(x, v) upon recept of U(x, v) from p k f k M [x] := v end df Spójność podręczna Obraz hv hstor h mus spełnać następujący warunek: w1a w2 w2a w1 x X w1, w2 OW O x = 1.. n = 1.. n 23

Spójność podręczna przykład hv 1 : w 2 (x)1 a 1 r 1 (x)1 a 1 w 1 (x)2a 1 r 1 (x)2 a 1 w 1 (y)1 r 1 (x)1 w 1 (x)2 r 1 (x)2 w 1 (y)1 p 1 p 2 w 2 (x)1 r 2 (y)1 r 2 (x)1 r 2 (x)2 hv 2 : w 2 (x)1 a 2 w 1 (y)1a 2 r 2 (y)1a 2 r 2 (x)1 a 2 w 1 (x)2a 2 r 2 (x)2 Protokół dla spójnośc podręcznej (1) Algorytm fast-read dla procesu p : upon read(x) return M [x] upon wrte(x, v) atomcx_broadcast U(x, v) wat upon recept of U(x, v) from p k M [x] := v f k = sgnal end f 24

Protokół dla spójnośc podręcznej (2) Algorytm fast-wrte dla procesu p : upon read(x) f num [x] 0 wat end f return M [x] upon wrte(x, v) num [x] := num [x] + 1 FIFOx_atomcx_broadcast U(x,v) upon on recept of U(x,v) from p k M [x] := v f k = num [x] := num [x] 1 f num [x] = 0 sgnal end f end f Spójność owa Obraz hv hstor h mus spełnać następujące warunk (PRAM + spójność podręczna): w1a w2 w2a w1 x X w1, w2 OW O x = 1.. n = 1.. n o1, o2 O OW j= 1.. n o1 j o2 o1 o2 a 25

Spójność owa przykład hv 1 : w 1 (x)2 a 1 w 1 (y)1a 1 r 1 (x)2 a 1 w 2 (x)1a 1 r 1 (x)1 p 1 w 1 (x)2 w 1 (y)1 r 1 (x)2 r 1 (x)1 p 2 w 2 (x)1 r 2 (y)0 r 2 (y)1 r 2 (x)1 hv 2 : w 1 (x)2 a 2 w 2 (x)1a 2 r 2 (y)0a 2 w 1 (y)1a 2 r 2 (y)1a 2 r 2 (x)1 Protokół dla spójnośc owej Algorytm fast-wrte dla procesu p : upon read(x) f num [x] 0 wat end f return M [x] upon wrte(x, v) num [x] := num [x] + 1 FIFO_atomcx_broadcast U(x, v) upon recept of U(x, v) from p k M [x] := v f k = num [x] := num [x] 1 f num [x] = 0 sgnal end f end f 26

Naruszene porządku przyczynowego p 1 w 1 (x)1 w 1 (x)2 w 1 (x)1 w 1 (x)2 w 2 (y)1 p 2 r 2 (x)1 r 2 (x)2 w 2 (y)1 p 3 r 3 (y)1 r 3 (x)1 r 3 (x)2 hv 3 : w 2 (y)1 a r 3 (y)1 a w 1 (x)1 a r 3 (x)1 a w 1 (x)2 a r 3 (x)2 Relacje pomędzy modelam spójnośc o1, o2 O OW j= 1.. n o1 RT o2 o1 o2 w 1 a w 2 w 2 a w 1 a w1, w2 OW = 1.. n = 1.. n o1, o2 O OW ( o1 o2 o1a o2) o 1, o 2 O OW j= 1.. n przyczynowa PRAM o1 j o2 o1 o2 a x X w1, w2 OW O x = 1.. n = 1.. n atomowa sekwencyjna podręczna w1a w2 w2a w1 proceso orowa 27

P 1 Zadane W jakch modelach spójnośc wskazana operacja odczytu r 3 (x)v 1.zwróc wartość v =1, 2.zwróc wartość v =2, 3.zwróc wartość v =3, w 1 (x)1 w 1 (x)3 P 2 r 2 (x)1 r 2 (x)3 r 2 (x)2 w 2 (y)1 P 3 w 3 (x)2 r 3 (y)1 r 3 (x)v 28