Protocols for causal message delivery are widely used in distributed systems. Traditionally, causal delivery can be enforced either on the message sender's side or on the receiver's side. The traditional sender-side approach avoids the message metadata overhead of the receiver-side approach, but is more conservative than necessary. We present Cykas ("Can you keep a secret?"), a new protocol for sender-side enforcement of causal delivery that sidesteps the conservativeness of the traditional sender-side approach by allowing eager sending of messages and constraining the behavior of their recipients. We implemented the Cykas protocol in Rust and checked the safety and liveness of our implementation using the Stateright implementation-level model checker. Our experiments show that for applications involving long-running jobs, Cykas has a performance advantage: Cykas lets long-running jobs start (and end) earlier, leading to shorter overall execution time compared to the traditional sender-side approach.


翻译:因果消息传递协议在分布式系统中被广泛使用。传统上,因果传递既可以在消息发送端强制实施,也可以在接收端强制实施。传统的发送端方法避免了接收端方法带来的消息元数据开销,但比必要的更为保守。我们提出了Cykas(“你能保守秘密吗?”),这是一种用于发送端强制因果传递的新协议,它通过允许消息的急切发送并约束接收者的行为,规避了传统发送端方法的保守性。我们在Rust中实现了Cykas协议,并使用Stateright实现级模型检查器验证了其实现的安全性和活性。实验表明,对于涉及长时间运行作业的应用,Cykas具有性能优势:与传统发送端方法相比,Cykas允许长时间运行的作业更早开始(和结束),从而缩短了整体执行时间。

0
下载
关闭预览

相关内容

【新书】因果人工智能,576页pdf
专知会员服务
93+阅读 · 2025年4月10日
【新书】实际因果关系,
专知会员服务
40+阅读 · 2024年10月24日
因果推断,Causal Inference:The Mixtape
专知会员服务
110+阅读 · 2021年8月27日
专知会员服务
101+阅读 · 2021年3月20日
因果关联学习,Causal Relational Learning
专知会员服务
185+阅读 · 2020年4月21日
「因果推理」概述论文,13页pdf
专知
16+阅读 · 2021年3月20日
基于深度元学习的因果推断新方法
图与推荐
12+阅读 · 2020年7月21日
【GNN】MPNN:消息传递神经网络
深度学习自然语言处理
17+阅读 · 2020年4月11日
因果推理学习算法资源大列表
专知
27+阅读 · 2019年3月3日
【AI说】揭秘京东实时数据仓库背后的神秘力量—JDQ
京东大数据
10+阅读 · 2017年9月14日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
21+阅读 · 2013年12月31日
VIP会员
最新内容
战力倍增器:自主武器系统与乌克兰及加沙冲突
人工智能赋能战场情报:提速决策进程
专知会员服务
2+阅读 · 7月17日
《拥抱新兴技术:面向未来军官的教育革新》
专知会员服务
5+阅读 · 7月17日
《无人地面战车(UGV)的崛起》报告
专知会员服务
7+阅读 · 7月16日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
21+阅读 · 2013年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员