标签: fault-tolerance

如何在对等系统中可靠但最少地分发项目

如果有人拥有可以查询的点对点系统，则希望

减少整个网络上的查询总数（通过将“热门”项目和“类似”项目一起分布）
避免在每个节点上过多存储
确保在面对客户端停机，硬件故障以及用户离开时（即使是中等程度的稀有商品）也具有良好的可用性（可能为档案管理员/历史学家检测稀有商品）
避免查询在网络分区的情况下找不到匹配项

鉴于这些要求：

有没有标准的方法？如果没有，是否有任何受人尊敬的实验研究？我对分配方案很熟悉，但是我还没有看到任何真正可以解决学习问题的方法。
我是否缺少任何明显的标准？
是否有人有兴趣解决/解决这个问题？（如果是这样，我很乐意将本周末聚集在一起的非常la脚的模拟器的一部分开源，并且通常会提供无用的建议）。

@cdv：我现在已经看过视频了，它非常棒，尽管我觉得它并没有完全适用于可插拔的发行策略，但肯定是90％的实现。但是，这些问题突出了这种方法的有用差异，这些差异解决了我的一些进一步担忧，并为我提供了后续的参考。因此，尽管我认为这个问题尚待解决，但我暂时接受您的回答。

language-agnostic distributed p2p fault-tolerance machine-learning

Joh*_*fle

2008 09-17

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在Java中快速终止子句

有没有办法从finally子句中检测到异常是在抛出的过程中？

请参阅以下示例:


try {
    // code that may or may not throw an exception
} finally {
    SomeCleanupFunctionThatThrows();
    // if currently executing an exception, exit the program,
    // otherwise just let the exception thrown by the function
    // above propagate
}

Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

或者忽略了一个例外,你唯一可以做的事情是什么？

在C++中,它甚至不允许您忽略其中一个异常,只调用terminate().大多数其他语言使用与java相同的规则.

java fault-tolerance exception

Gre*_*ers

2018 06-01

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有关复制方案/算法的文章？

我正在设计一个分布式系统,其中包含一定数量的数据流.我想保证在任何给定时间至少有N个节点具有几乎当前的数据.我不需要完全一致性,只需要最终的一致性(任何时刻的ti,数据的当前快照最终应该出现在至少N个节点上.在这里定义术语"当前"是很棘手的,但仍然如此).节点可能会失败并随时返回,并且没有单个"中央"节点.

O溢出!请给我一些描述复制方案的好文章.到目前为止,我发现了一个:乐观复制算法中的一致性管理以及同一作者的更广泛和最近的文章:乐观复制.

database language-agnostic replication scalability fault-tolerance

jkf*_*kff

2010 03-19

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我目前正在研究服务器应用程序,我们已同意尝试并维持一定的服务水平.我们要保证的服务级别是:如果服务器接受了请求,并且服务器向客户端发送确认,我们要保证请求将发生,即使服务器崩溃.由于请求可以长时间运行并且确认时间需要很短,我们通过持久化请求,然后向客户端发送确认,然后执行各种操作来完成请求来实现.当执行操作时,它们也是持久的,因此服务器知道启动时请求的状态,并且还有与外部系统的各种协调机制来检查我们的日志的准确性.

这一切看起来都运行得相当好,但是我们很难说有任何信念,因为我们发现很难测试我们的容错代码.到目前为止,我们已经提出了两个策略,但两者都不完全令人满意: