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Cabinet: Dynamically Weighted Consensus Made Fast
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AI
DOI：10.14778/3718057.3718071.png)
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摘要
En 中文
传统共识算法，如Paxos和Raft，在应用于大规模分布式系统时，由于需要等待大多数节点的回复，会遭遇效率低下的问题。为解决这些挑战，我们提出了Cabinet，一种新型共识算法，该算法引入了动态加权共识机制，根据任意给定的故障阈值为节点分配不同的权重。Cabinet根据节点的响应速度动态调整其权重，为更快的节点分配更高的权重。动态权重分配有助于维持系统性能的最优化，特别是在大规模和异构系统中，节点的响应速度存在差异。我们通过YCSB和TPC-C工作负载，使用分布式MongoDB和PostgreSQL数据库，将Cabinet与Raft进行了对比评估。评估结果表明，随着系统规模扩大、网络环境复杂化以及出现故障，无论是在同构还是异构集群中，Cabinet在吞吐量和延迟方面均优于Raft，提供了一种极具前景的高性能共识解决方案。
Keyword:
Cabinet
consensus algorithm
dynamic weighting
distributed systems
fault tolerance
期刊
P
IF:
3.3
论文数:
563
被引数:
1.2W
机构
暂无机构信息
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