一种一致性程度的评估方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种一致性程度的评估方法及系统，方法包括：在当前网络所包括的多个节点中选择设定个数的节点，将选择的该设定个数的节点状态分别设置为传染状态，以使对应传染状态的节点在当前网络中分别向邻居节点传播数据副本的更新消息；在当前网络中选择任意一个目标节点，计算所述目标节点分别处于易感状态、传染状态、免疫状态的概率；根据计算结果，计算在传播结束后当前网络中免疫状态的节点的密度。根据本方案，可以快速实现对网络一致性程度的评估。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机
，特别涉及一种一致性程度的评估方法及系统。
技术介绍
随着计算机技术的飞速发展，互联网环境中存在容量巨大、形式多样、分散存储的 数据资源，对于这些数据资源实施有效的管理是一个挑战性问题。为了在数据管理中提高 数据可用性、减少网络流量、增强数据访问性能，在跨域云数据中心中引入了副本管理技 术。 目前，有人在分布式网络中提出一种CAP理论，是指一致性（Consistency)、可用 性（Availability)和分区容错性（Tolerance to Partitions)，其内容包括：当应用系 统变得越来越web化时，在分区容错性一定的情况下，无法同时保证数据的一致性（data consistency)和高可用性（high availability)。其中，CAP理论的核心是需要在高可用 性和一致性上实现一种平衡策略，以达到最终一致性。 在对分布式网络中各个节点中的数据进行更新时，需要进行更新消息的传播，如 何保证在传播结束后，实现分布式网络中较高的一致性程度，成为当前云计算中的一个研 究热点。其中，一致性程度与下面几个参数有关：节点向邻居节点传播更新消息的次数、 邻居节点接收到更新消息并成功进行更新的概率、节点不再向邻居节点传播更新消息的概 率。目前，尚未提出一种一致性程度的评估方法，以确定上述几个参数的设定所能够实现的 一致性程度。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供一种一致性程度的评估方法及系统，以快速实现对一致性 程度的评估。 本专利技术提供了一种一致性程度的评估方法，包括： 在当前网络所包括的多个节点中选择设定个数的节点，将选择的该设定个数的节 点状态分别设置为传染状态，以使对应传染状态的节点在当前网络中分别向邻居节点传播 数据副本的更新消息； 在当前网络中选择任意一个目标节点，计算所述目标节点分别处于易感状态、传 染状态、免疫状态的概率； 根据计算结果，计算在传播结束后当前网络中免疫状态的节点的密度； 其中，在初始状态下，当前网络所包括的每一个节点均对应易感状态；其中，易感 状态用于表征节点尚未接收到数据副本的更新消息，传染状态用于表征节点已成功对其存 储的数据副本进行了更新，免疫状态用于表征节点不再向邻居节点传播更新消息。 优选地， 所述计算所述目标节点处于易感状态的概率，包括：通过下式计算所述目标节点 v在（t+Ι)时刻处于易感状态的概率Iv(t+1): 其中，Iv(t)用于表征所述目标节点v在（t)时刻处于易感状态的概率，< (/)用 于表征所述目标节点v在（t)时刻不被传染的概率；其中， 其中，S,(t)用于表征所述目标节点v的邻居节点j在（t)时刻处于传染状态的 概率；λ用于表征邻居节点j的状态成为传染状态的概率；μ用于表征所述目标节点v向 周围的邻居节点传播数据副本的更新消息的次数，每一次向一个邻居节点传播数据副本的 更新消息；Ν用于表征当前网络中所包括的节点的总个数； 所述计算所述目标节点处于传染状态的概率，包括：通过下式计算所述目标节点 ν在（t+Ι)时刻处于传染状态的概率Sv(t+1): 其中，Sv(t)用于表征所述目标节点ν在⑴时刻处于传染状态的概率，用 于表征所述目标节点ν在（t)时刻依然是传染状态的概率；α用于表征所述目标节点ν成 为免疫状态的概率Ajt)用于表征所述目标节点ν的邻居节点j在（t)时刻处于免疫状态 的概率； 所述计算所述目标节点处于免疫状态的概率，包括：通过下式计算所述目标节点 ν在（t+Ι)时刻处于免疫状态的概率Rv(t+1): 其中，Rv(t)用于表征所述目标节点ν在⑴时刻处于免疫状态的概率，其中， 其中，^'⑴用于表征所述目标节点ν在（t)时刻的状态成为免疫状态的概率。 优选地，利用下式计算邻居节点j的状态成为传染状态的概率λ : λ = wb X b+we X e+Wi X 1 其中，b用于表征所述目标节点v与邻居节点j之间的带宽；e用于表征所述目标 节点ν与邻居节点j之间的故障率；1用于表征所述目标节点ν与邻居节点j之间的负载； Wb用于表征所述目标节点ν与邻居节点j之间带宽b的权值;w ^用于表征所述目标节点ν 与邻居节点j之间故障率e的权重；^用于表征所述目标节点ν与邻居节点j之间负载1 的权重。 优选地，所述计算在传播结束后当前网络中免疫状态的节点的密度，包括： 对计算所述目标节点v在（t+Ι)时刻处于易感状态的概率的公式、计算所述目标 节点v在（t+Ι)时刻处于传染状态的概率的公式、以及计算所述目标节点v在（t+Ι)时刻 处于免疫状态的概率的公式进行数值计算，以计算出Rv; 根据计算出的Rv，通过下式计算在传播结束后当前网络中免疫状态的节点的密 度： 其中，1^为当前网络中的所述目标节点v处于免疫状态的概率。 优选地，进一步包括： 利用蒙特卡洛随机模拟方式在当前网络中传播数据副本的更新消息，并在传播结 束后，计算当前网络中免疫状态的节点的个数，与当前网络中所包括的节点的总个数的比 值，以利用该比值对计算的所述免疫状态的节点的密度进行验证。 本专利技术还提供了一种一致性程度的评估系统，包括： 第一选择单元，用于在当前网络所包括的多个节点中选择设定个数的节点，将选 择的该设定个数的节点状态分别设置为传染状态，以使对应传染状态的节点在当前网络中 分别向邻居节点传播数据副本的更新消息； 第二选择单元，用于在当前网络中选择任意一个目标节点； 第一计算单元，用于计算所述目标节点分别处于易感状态、传染状态、免疫状态的 概率； 第二计算单元，用于根据第一计算单元的计算结果，计算在传播结束后当前网络 中免疫状态的节点的密度； 其中，在初始状态下，当前网络所包括的每一个节点均对应易感状态；其中，易感 状态用于表征节点尚未接收到数据副本的更新消息，传染状态用于表征节点已成功对其存 储的数据副本进行了更新，免疫状态用于表征节点不再向邻居节点传播更新消息。 优选地， 所述第一计算单元，具体用于计算所述目标节点处于易感状态的概率，包括：通过 下式计算所述目标节点v在（t+Ι)时刻处于易感状态的概率Iv(t+1): 其中，Iv(t)用于表征所述目标节点v在⑴时刻处于易感状态的概率，〇)用 于表征所述目标节点v在（t)时刻不被传染的概率；其中， Wj= Σ vwjv 其中，S,(t)用于表征所述目标节点v的邻居节点j在⑴时刻处于传染状态的概 率；λ用于表征邻居节点j的状态成为传染状态的概率；μ用于表征所述目标节点v向周 围的邻居节点传播数据副本的更新消息的次数，每一次向一个邻居节点传播数据副本的更 新消息；Ν用于表征当前网络中所包括的节点的总个数； 所述第一计算单元，具体用于计算所述目标节点处于传染状态的概率，包括：通过 下式计算所述目标节点ν在（t+Ι)时刻处于传染状态的概率Sv(t+1): 其中，Sv(t)用于表征所述目标节点ν在⑴时刻处于传染状态的概率，用 于表征所述目标节点ν在（t)时刻依然是传染状态的概率；α用于表征所述目标节点ν成 为免疫状态的概率Ajt)用于表征所述目标节点ν的邻居节点j在（t)时刻处于免疫状态 的概率； 所述第一计算单元，具体用于计算所述目标节点处于免疫状态的概率，包括：通过 下式计本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种一致性程度的评估方法，其特征在于，包括：在当前网络所包括的多个节点中选择设定个数的节点，将选择的该设定个数的节点状态分别设置为传染状态，以使对应传染状态的节点在当前网络中分别向邻居节点传播数据副本的更新消息；在当前网络中选择任意一个目标节点，计算所述目标节点分别处于易感状态、传染状态、免疫状态的概率；根据计算结果，计算在传播结束后当前网络中免疫状态的节点的密度；其中，在初始状态下，当前网络所包括的每一个节点均对应易感状态；其中，易感状态用于表征节点尚未接收到数据副本的更新消息，传染状态用于表征节点已成功对其存储的数据副本进行了更新，免疫状态用于表征节点不再向邻居节点传播更新消息。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：苏志远，亓开元，
申请(专利权)人：浪潮集团有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37