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Multi-attribute-based self-stabilizing algorithm for leader election in distributed systems
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AI
DOI：10.1007/s11227-025-07043-x.png)
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摘要
En 中文
云计算、边缘计算、复制数据库以及各种现代技术采用分布式计算概念，构建了一个可靠、高性能、大规模的计算平台。在分布式计算中，领导者选举是一个基本问题，因为选出的领导者有助于协调和高效利用资源。现有的一些先进研究指出，优质的领导者至关重要，因为它能提升系统性能、简化管理流程、降低协调复杂度，并增强系统的容错能力。然而，在易发生故障的分布式环境中，设计一个具备弱假设、自稳定的领导者选举算法具有挑战性。本文提出了一种面向多属性、自稳定、支持网络分区的领导者选举方法，适用于易发生故障的分布式系统。在此方法中，根据系统需求识别出优质领导者的相关属性，并依据其重要性分配权重。随后，利用识别出的属性及其权重选举合适的节点作为领导者。我们证明该算法具有自稳定性，能够容忍多个节点和链路故障。此外，我们分析了所提出算法的时间复杂度、通信复杂度和比特复杂度。我们以分布式数据库系统场景为例模拟该方法，并与现有方法进行比较，以评估和验证所提出方法的性能以及所选领导者的质量。
Keyword:
Leader election
Distributed computing
Distributed systems
Multi-attribute decision-making
Group decision-making
期刊
IF:
2.7
论文数:
1.1K
被引数:
1.0W
机构
引用论文
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