分布式操作系统中的缓存一致性策略

分布式操作系统考试题资料 分布式操作系统是一种由多台计算机通过网络相互连接，共同构成一个整体，并协同工作以完成单一操作系统难以实现的任务的技术。这种系统能够提高资源利用率，增强系统的可靠性和可用性。 1. Dash多处理机系统中的缓存一致性协议： 在Dash协议中，当一个CPU写入一个未缓存的数据块时，它首先检查本地缓存，若未找到，会查询邻近CPU的缓存。如果数据块在邻近CPU的缓存中，执行缓冲区到缓冲区的传输，并根据数据块的状态决定是否需要更新其他簇的拷贝。如果数据块不在任何地方缓存，CPU会向数据块的宿主簇发送请求。如果数据块是未缓存且脏的，它会被发送给请求者；如果是干净的，所有拷贝都会无效化并标记为脏，然后发送给请求者；如果数据块是脏的，远程簇会将其拷贝置为无效，然后执行写操作。 对于读操作，CPU会在本地和集群内其他CPU的缓存中查找所需数据块。如果找不到，它会向数据块的宿主簇发送请求。如果数据块状态为脏，系统会找到拥有该块的簇，响应请求，将数据块发送给请求簇，并更新存储器，将数据块状态置为干净。 2. 基于总线的多处理机系统中的writeonce协议： writeonce协议规定，一旦一个CPU写入一个字，其他CPU就不能再写入。在给定的操作序列中，C1首先读取并缓存了字W1。C2、C3和C4随后依次读取W1。C1修改W1后，其他CPU的缓存中的W1会被标记为无效。C3和C4读取W1时，会从C1获取，因为C1是最新版本的来源，同时C1和C3的缓存项会相应地被标记为无效和脏。 3. 高速缓存在分布式系统中的应用： 设置高速缓存的主要目的是减少对远程存储器的访问，提高读写速度。缓存策略通常包括随机替换、先进先出（FIFO）、最近最少使用（LRU）等。这些方法根据不同的原则决定何时替换缓存中的数据块。缓存一致性是分布式系统面临的关键问题，确保所有节点看到的数据是一致的。解决一致性问题的方法包括：强一致性、弱一致性、最终一致性等。强一致性要求所有节点立即看到最新的数据，而弱一致性允许一段时间的延迟，最终一致性则保证在一段时间后所有节点达到一致状态。具体的解决方案如缓存失效协议（如MESI、MOESI等）和分布式锁服务等，都是为了维护数据的一致性。