CC 与 DSM 模型下常数均摊 RMR 复杂度的确定性可中止互斥算法

可中止互斥问题由 Scott 和 Scherer 提出，以满足数据库和实时系统中出现的需求，其中进程有时不得不放弃获取互斥锁的尝试，以从潜在死锁中恢复或避免超过截止时间。对于标准互斥问题，在缓存一致 (CC) 和分布式共享内存 (DSM) 多处理器模型中均已存在 O(1) RMR 复杂度的算法，但可中止互斥是否也能达到 O(1) RMR 复杂度，在该问题被研究的 18 年来一直悬而未决。Jayanti 给出了两种模型的 Theta(log n) 最坏情况 RMR 复杂度解，其中 n 为并发执行该算法的最大进程数。Giakouppis 和 Woelfel 去年在 PODC 上提出的算法是 O(1) 均摊复杂度算法，但仅适用于 CC 模型，使用随机化，不满足无饥饿自由，且 O(1) 均摊界仅依期望成立，并针对弱（ oblivious）对手模型证明。我们设计的算法无这些限制：我们的算法是确定性的，支持快速中止（进程在 O(1) 步内完成中止），具有 O(n) 的小空间复杂度，仅需 Fetch&Store 指令的硬件支持，满足新定义的可中止锁先来先服务，且最重要的是，对 CC 和 DSM 模型均具有 O(1) 均摊 RMR 复杂度。我们的算法简短实用，代码不足十二行，并附有通过不变式对互斥的严格证明，以及通过距离和势函数对无饥饿自由和复杂度的分析。因此，除均摊外，我们的结果对上述长期未决问题给出了肯定回答。