In large-scale distributed applications, efficient and reliable broadcast protocols are essential for node communication. Tree-based broadcast lacks flexibility and may suffer performance degradation or even broadcast failure when cluster membership changes. Gossip-based broadcast incurs high bandwidth overhead and only provides probabilistic delivery guarantees. In tree-based broadcasting, when an internal node leaves, its child nodes need to reconnect to a new parent. This process may introduce instability, leading to potential message duplication and increased transmission latency. However, in cloud environments, node departures and arrivals are common, causing frequent performance degradation in tree-based broadcasting. This paper introduces Snow, a self-organizing broadcast protocol designed for cloud environments. Instead, it dynamically sends or forwards messages based on each node's membership view, ultimately forming a broadcast structure resembling a multi-way balanced tree(the height difference of leaf nodes is at most 1). Our experimental results showed that Snow maintains message delivery reliability and latency guarantees under node churn while maintaining low overhead without sending unnecessary redundant messages.


翻译:在大规模分布式应用中,高效可靠的广播协议对于节点通信至关重要。基于树的广播缺乏灵活性,当集群成员关系发生变化时,其性能可能下降甚至导致广播失败。基于Gossip的广播会产生较高的带宽开销,且仅提供概率性的投递保证。在基于树的广播中,当内部节点离开时,其子节点需要重新连接到新的父节点。这一过程可能引入不稳定性,导致潜在的消息重复和传输延迟增加。然而,在云环境中,节点的离开与加入是常态,这会导致基于树的广播频繁出现性能下降。本文提出Snow,一种专为云环境设计的自组织广播协议。该协议根据每个节点的成员视图动态发送或转发消息,最终形成一种类似于多路平衡树(叶节点高度差至多为1)的广播结构。实验结果表明,在节点频繁变动的情况下,Snow在保持较低开销且不发送不必要冗余消息的同时,仍能维持消息投递的可靠性与延迟保证。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
2+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
2+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
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
2+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
2+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
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员