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Conflict-free Replicated Data Types
Marc ShapiroNuno M. PreguiaCarlos BaqueroMarek Zawirski
international symposium on stabilization safety and security of distributed systems
Lecture Notes in Computer Science
Jan 2011
切换摘要原文
保证最终一致性(EC)的重复数据允许任意的副本不需要远端同步地接受更新。这保证了在大型分布式系统中的性能和可扩展性。但公开的 EC 方法都是临时设计并且容易出错的。在一个正式的「强最终一致性 Strong Eventual Consitency」 的模型下,我们研究了状态收敛的充分条件。一个满足这些条件的数据类型就被称为 Conflict-free Replicated Data Type(CRDT)。 CRDT 中的副本不管发生多少错误都保证能够收敛。这篇论文正式定义了两种流行的方式(基于状态的和基于操作的)以及他们各自收敛的充分条件。我们研究了一系列有用的 CRDT,例如可添加和删除元素的 Set,和更复杂的 Graph。CRDT 类型能够被组合起来开发大型分布式应用,并有有趣的理论属性。
zxch3n
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论文十问由沈向洋博士提出,鼓励大家带着这十个问题去阅读论文,用有用的信息构建认知模型。写出自己的十问回答,还有机会在当前页面展示哦。

Q1
论文试图解决什么问题?
zxch3n 2021/12/21
正式定义 CRDT 和它的两种类型,并给出明确的 CRDT 设计方法
Q2
这是否是一个新的问题?
zxch3n 2021/12/21
是。算是 CRDT 的开山之作,此前的论文并没有给出 CRDT 的明确定义和设计办法
Q3
这篇文章要验证一个什么科学假设?
Q4
有哪些相关研究?如何归类?谁是这一课题在领域内值得关注的研究员?
Q5
论文中提到的解决方案之关键是什么?
Q6
论文中的实验是如何设计的?
Q7
用于定量评估的数据集是什么?代码有没有开源?
Q8
论文中的实验及结果有没有很好地支持需要验证的科学假设?
Q9
这篇论文到底有什么贡献?
Q10
下一步呢?有什么工作可以继续深入?
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被引用
笔记
问答
领域
· Distributed computing
· Theoretical computer science
· Replication (statistics)
· Data consistency
· Computer science