2015年初时产生了一个疑问:基于不可靠的通信链路,为什么在两将军问题中永远无法达到共识,而在TCP三路握手中可以? 今天抽出了一些时间进行研究发现,实际上TCP三路握手也不是完全可靠的,只是一个近似的解决协议而已,可以看做是两将军问题的一个实际场景下的近似解决方案. 此外,两将军问题经常被与拜占庭将军问题搞混.一定要区分两个是完全不同的讨论对象.简而言之,两将军问题探讨的是不可靠信道下两方的通信准确性问题,而拜占庭将军问题探讨的是多方通信结果一致性和决策正确性的问题. 如果还不好理解,可以扣下

http://harry.me/blog/2014/12/27/neat-algorithms-paxos/ 这篇文章里面有用JS写的Paxos过程,有助理解.但是没怎么仔细看,没时间. 这篇文章用两军问题来讨论Paxos,也很有意思: http://iunknown.iteye.com/blog/2246484 在计算机通信理论中,有一个著名的两军问题(two-army problem),讲述通信的双方通过ACK来达成共识,永远会有一个在途的ACK需要进行确认,因此无法达成共识. (注意:两军

两军交锋 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 3263    Accepted Submission(s): 2228 Problem Description 话说辽军与MCA相峙多年,终于在一个秋日的早晨爆发了一次大规模的冲突.情况是这样子的,当天上午,由耶律-Pacision领军的辽军忽然带领数万人马浩浩荡荡向MCA山杀

Problem Description 话说辽军与MCA相峙多年,终于在一个秋日的早晨爆发了一次大规模的冲突.情况是这样子的,当天上午,由耶律-Pacision领军的辽军忽然带领数万人马浩浩荡荡向MCA山杀来,而这时候驻扎在MCA防守前线的是久经沙场的老将纪哥.纪哥得知这个消息,立刻召集手下精英,前往阻击辽军.现已知辽军前进速度 U 米/秒 ,纪哥 速度 V 米 /秒 ,两军一开始相距L米,战地记者从两军刚开始进军就立刻开始以 W 米/秒的速度马不停蹄地往返于两军之间作第一时间的报道,即一到达一

------- android培训.java培训.期待与您交流! ---------- 多线程: 进程和线程: 进程:是一个正在执行中的程序.每一个进程执行都有一个执行顺序.该顺序是一个执行路径,或者叫一个控制单元. 线程:就是进程中的一个独立的控制单元.线程在控制着进程的执行. 一个进程中至少有一个线程. 主线程: Java VM  启动的时候会有一个进程java.exe.该进程中至少一个线程负责java程序的执行.而且这个线程运行的代码存在于main方法中.该线程称之为主线程. 扩展:其实更

拜占庭将军问题深入探讨 了解过比特币和区块链的人,多少都听说过拜占庭将军问题,或听说过比特币(或区块链)的一个重要成就正是解决了拜占庭将军问题.但真正明白这个问题的人并不多,甚至知道这个问题实质的人都很罕见.本文是一篇技术科普,将重点提供了拜占庭将军问题本身对本质及经典算法的解析,并探讨与之相关的一些问题.笔者参考了不少文献,夹杂了大量私货,但并没有提出解决该问题的新算法,这也不是本文的目的. Part1:拜占庭将军问题是什么 拜占庭将军问题是一个共识问题: 首先由Leslie Lamport与

java番外茶余饭后闲聊 **本人博客网站 **IT小神 www.itxiaoshen.com 今天聊点题外话没事时可以作为平时沟通交流的谈资,接下来一起简单了解下个人知晓对Java界开发产生深远影响的五位大神级人物 Java并发大神Doug Lea 中文名为道格·利,计算机科学教授,专门研究并发编程和并发数据结构的设计,Java社区进程执行委员会的成员,并主持了JSR 166, 从JDK 1.1到JDK 1.2很重要的一项新创举就是Collections,其Collections的概念可以说承

一致性hash理解 白话概述: 比如说存储图片,有10台服务器用来存储,对图片名进行hash(pic_name)%10得到的值就是图片存放的服务器序号.这是正常的hash算法分散图片存储.但是有一天,你觉得服务器不够了,需要加几台机器扩容存储.这时候,假设加了10台,变成20台,那么原先譬如11%10=1现在11%20=11,则存取图片会跑到11号服务器,如果仍旧用原来的算法,那所有图片几乎都要重新移动位置,这明显非常消耗性能. 一致性hash就是为了解决这一问题,它建立了hash环的概念,2^

两将军问题,又被称为两将军悖论.两军问题, 是一个经典的计算机思想实验. 首先, 为避免混淆,我们需要认识到两将军问题虽然与拜占庭将军问题相关,但两者不是一个东西.拜占庭将军问题是一个更通用的两将军问题版本, 通常在分布式系统故障容错.区块链中广泛讨论. 1.双将军问题 两支军队,驻扎在两个山头,准备攻击山谷里的同一伙敌人,两将军只有同时发起进攻才能获胜,两将军通信的的唯一方式是派遣信使通过山谷,山谷处于敌占区. 如果信使被俘获了,那么攻击信息将会丢失. 宏观现象一: 两将军先后派遣信使,交替确

TCP的三次握手已经说烂了,TCP为何要三次握手?为何不两次握手也有很多说法.对于这些类似的问题,最好的办法是看RFC 常规思路,由面到点 两军问题 在不可靠通信下,两军想要达到状态一致是无解的.因为在不可靠信道下,一边状态的确认需要另一边的回复(ACK),而另一边回复时再次面临不可靠信道问题,这样就回到了问题的最初,无限递归 既然“两军问题”无解,TCP也面临此问题,为何TCP还能可靠传输数据呢? 两军A,B为达成一致状态,A需要知道B是否收到信息(A-->B),B需要知道A是否知道B已经收到

传送门 题意简述:给两个字符串s,ts,ts,t,ttt中可能有通配符,问ttt在sss出现的次数和所有位置. 思路:一道很熟悉的题,跟bzoj4259bzoj4259bzoj4259差不多的. 然后把每个字符串的字符投射成数值(′a′'a'′a′ ~ ′z′→1'z'\rightarrow1′z′→1~262626,′?′→0'?'\rightarrow0′?′→0). 考虑对于两个数(a,b)(a,b)(a,b)设计一个distdistdist函数dista,b=b(a−b)2dist_{a

1. 啥是分布式系统 当我们评价一个新的事物或者介绍一个新的技术的时候,我们不能架空历史和环境,新的事物不可能脱离历史和环境凭空诞生.任何新的事物和新的技术总是或多或少的,与旧的事件以及过去的技术有所关联,或是他们的衍生品.所以我们谈到区块链共识的时候,就需要从计算机专业中的分布式系统来讲起,因为区块链说来说去,它也只是分布式系统中的一类而已. 分布式系统在计算机领域中定义为:组件分布在联网的计算机上,组件通过传递消息进行通信和动作协调的系统.这里的组件可以粗略的认为就是一个软件,或者某个软件的

周五晚上.终于下了雨.所以也终于能够乱七八糟多写点松散的东西了... 方法论问题. 这个题目太大以至于内容和题目的关联看起来有失偏颇.只是也无所谓,既然被人以为"没有方法论"而歧视了.这里也就抛出一些伪方法论,总之,就是一些大而空的东西.我并非说方法论没实用,而是说方法论太实用了,以至于绝不能误解它.难道方法论不是从已经成功的经验中总结出来的吗?假设还没有成功的案例,那么方法论从何而生呢?So,我仅仅能从现成的东西入手了...分类学是一个贯通古今的学科.也蕴含在实在太多的方法论中,从中

转自:https://www.cnblogs.com/davidwang456/articles/9001331.html 区块链技术中,共识算法是其中核心的一个组成部分.首先我们来思考一个问题:什么是共识?对于现实世界,共识就是一群人对一件或者多件事情达成一致的看法或者协议.那么在计算机世界当中,共识是什么呢? 我的理解包含两个层面,第一个层面是点的层面,即多个节点对某个数据达成一致共识.第二个层面是线的层面,即多个节点对多个数据的顺序达成一致共识.这里的节点可以是任意的计算机设备,比如pc电

https://baike.baidu.com/item/拜占庭将军问题/265656?fr=aladdin 拜占庭将军问题(Byzantine failures),是由莱斯利·兰伯特提出的点对点通信中的基本问题.含义是在存在消息丢失的不可靠信道上试图通过消息传递的方式达到一致性是不可能的.因此对一致性的研究一般假设信道是可靠的,或不存在本问题.   中文名 拜占庭将军问题 外文名 Byzantine failures 又    称 两军问题 提    出 莱斯利·兰伯特 拜占庭将军问题是一个协

Paxos,一言以蔽之,我们需要一种提交协议来确保分布式系统中的全局操作即使是在发生故障的情况下也能保证正确性. 跟拜占庭将军问题是不同的问题,虽然拜占庭也是Lamport提出的.拜占庭里面有叛徒,有坏人,而Paxos里面都是好人,都是期望达成一致的,只是有时候有故障或者有同步问题.要说有联系,那就是Lamport根据拜占庭将军问题的成功,也用了一个古代的例子,就是Paxos岛上的议会的问题来说明分布式一致性的问题. 跟两军问题更加不一样.两军问题强调的是信道的不稳定.虽然衍生出一个三军问题,可

比较通俗易懂,可以入门,转载地址是http://www.cnblogs.com/linbingdong/p/6253479.html Paxos算法在分布式领域具有非常重要的地位.但是Paxos算法有两个比较明显的缺点:1.难以理解 2.工程实现更难. 网上有很多讲解Paxos算法的文章,但是质量参差不齐.看了很多关于Paxos的资料后发现,学习Paxos最好的资料是论文<Paxos Made Simple>,其次是中.英文版维基百科对Paxos的介绍.本文试图带大家一步步揭开Paxos神秘的

一.中心化 中心化原则是我们日常比较常见的支付手段. 科普文章喜欢用网购举例: 1.你在某宝支付了一件商品,钱先到马云爸爸手中,通知商家发货: 2.商家发货,你收货后确认无误,点击确认收货: 3.马云爸爸把钱转给商家,交易完成. 中心化原则本质上是建立一个比较权威的机构,利用其强大的技术实力赢得信用背书,确保资金安全. 但是,最大的问题在于交易双方容易丧失自主权,试想,万一支付宝系统崩溃,那你的钱怎么办? 二.去中心化 在区块链中,需要进行交易的两个节点无需第三方参与,每个节点转账后,都会将该笔

文章很长,建议收藏起来,慢慢读! 疯狂创客圈为小伙伴奉上以下珍贵的学习资源: 疯狂创客圈 经典图书 : <Netty Zookeeper Redis 高并发实战> 面试必备 + 大厂必备 + 涨薪必备 疯狂创客圈 经典图书 : <SpringCloud.Nginx高并发核心编程> 面试必备 + 大厂必备 + 涨薪必备 资源宝库: Java程序员必备 网盘资源大集合 价值>1000元 随便取 GO->[博客园总入口 ] 独孤九剑:Netty灵魂实验 : 本地 100W连接

题目描述 小涵很喜欢电脑游戏,这些天他正在玩一个叫做<三国>的游戏. 在游戏中,小涵和计算机各执一方,组建各自的军队进行对战.游戏中共有 N 位武将(N为偶数且不小于 4),任意两个武将之间有一个“默契值”,表示若此两位武将作为一对组合作战时,该组合的威力有多大.游戏开始前,所有武将都是自由的(称为自由武将,一旦某个自由武将被选中作为某方军队的一员,那么他就不再是自由武将了),换句话说,所谓的自由武将不属于任何一方. 游戏开始,小涵和计算机要从自由武将中挑选武将组成自己的军队,规则如下:小涵先