RMR 高效随机可中止互斥算法
分布式、并行与集群计算
2012-08-09 v1 数据结构与算法
摘要
近年来，共享内存系统的互斥研究主要集中在“本地自旋”算法上，其性能通过“远程内存引用”（RMR）指标进行衡量。如同近期文献中的惯例，我们考虑一个标准的异步共享内存模型，该模型包含 N 个进程，支持原子读、写和比较并交换（简称 CAS）操作。在此模型中，对于最优确定性算法，每次穿过临界区的 RMR 数量的渐近紧上下界均为 Theta(log N)（参见 Yang 和 Anderson, 1995，以及 Attiya, Hendler 和 Woelfel, 2008）。最近，已有若干随机算法被提出，它们突破了 Omega(log N) 的壁垒，在期望意义上每次穿过临界区仅需 o(log N) 次 RMR（参见 Hendler 和 Woelfel, 2010, 2011，以及 Bender 和 Gilbert, 2011）。本文提出了首个实现次对数期望 RMR 复杂度的随机“可中止”互斥算法。更确切地说，针对弱敌手（其调度决策可基于全部历史，但无法获知各进程最新的硬币翻转结果），每个进程进入并退出临界区所需的期望 RMR 次数为 O(log N/ log log N)。若进程收到中止信号，它可在有限步内中止进入临界区的尝试，且仅产生 O(log N/ log log N) 次 RMR。
引用
@article{arxiv.1208.1723,
title = {RMR-Efficient Randomized Abortable Mutual Exclusion},
author = {Abhijeet Pareek and Philipp Woelfel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1208.1723},
year = {2012}
}
备注
Extended abstract will appear at DISC 2012