分布式計算中的LCR vs Floodmax（領導者選舉）

Question

我試圖了解同步網絡中LCR和Floodmax之間的實際區別。

我了解Floodmax的時間復雜度為O（N），並且本質上如下工作：

• 每個進程都將保持到目前為止已看到的最大UID（最初是自己的UID）。
• 在每個回合中，每個進程都會將此最大值發送給每個傳出鄰居。
• 如果最大值是進程的UID，則在進行diam取整之后，它將選舉自己為領導者，否則為非領導者。

另一方面，LCR：

• 每個進程在環周圍發送其UID。 進程收到UID時，會將其與其自身進行比較。
• 如果傳入的UID較大，則它將此UID傳遞到下一個進程。
• 如果傳入的UID較小，則將其丟棄。
• 如果相等，則過程將自己聲明為領導者。

它的時間復雜度也為O（N）。 因此，從本質上講，兩種算法都在令牌環網絡中繞過UID。 兩者之間有什么真正的區別或優勢？

Answer 1

顧名思義，FloodMax算法會將消息“淹沒”網絡。 與LCR不同，即使網絡拓撲不是環形，FloodMax也可以使用。 FloodMax算法的先決條件是必須知道網絡直徑（使用LCR則不是這樣），並且網絡直徑具有時間復雜度。 另一方面，LCR不需要知道網絡直徑：因此，它需要額外的通信開銷，因為領導者一旦選舉出自己就需要通知所有其他進程終止。