An Efficient Causal Ordering Algorithm in Overlapping Groups

중첩된 그룹 환경에서의 효율적인 인과관계 순서화 알고리즘

In this paper, we proposed a causal ordering algorithms which is efficiently applicable to overlapped process group environments where one process may belong to several process groups. The ones is proposed to choose with topology of the network. We proposed receiver select algorithm in broadcast network, sender select algorithm in point-to-point network. Each algorithms removes unnecessary vector timestampes to reduce the message overhead required for the causual ordering. And, compressed vector timestamps using the locally maintained vector timestamp information of other processes and other groups to minimize the message overhead. Also, we logically proved the proposed causal ordering method, and compared the performance of the proposed algorithm with ones of other existing algorithms by computer simulation.

본 논문에서는 임의의 프로세스가 여러 그룹에 속하는 중첩된 프로세스 그룹 환경에 효율적으로 적용할 수 있는 인과관계 순서화 알고리즘을 제시하였다. 본 알고리즘은 네트워크 구성 형태에 따라 선택할 수 있도록 제안하였다. 즉, 브로드캐스트 네트워크에서는 수신자 선택 알고리즘을 제안하였으며, 점대점 네트워크에서는 송신자 선택 알고리즘을 제안하였다. 각 알고리즘은 순서화에 요구되는 메시지 오버해드를 줄이기 위해 그룹별로 불필요한 벡터 타임스탬프를 제거하였으며, 메시지 오버해드를 최소화하기 위해 국부적으로 유지하고 있는 다른 프로세스와 다른 그룹의 정보를 이용하여 압축하도록 하였다. 각각의 새로운 인과관계 순서화 알고리즘을 논리적으로 증명하였고, 시뮬레이션을 통해 기존의 인과관계 순서화 알고리즘과의 성능을 비교하였다.