因果整合性
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2024/03/20 16:50 UTC 版)
因果整合性または因果一貫性 （英: Causal Consistency）は、主要なメモリ一貫性モデルの1つである。並行プログラミングでは、並行プロセスが共有メモリにアクセスする場合、整合性モデルによって、どのアクセスが合法であるかを制限する。分散共有メモリや分散トランザクションにおける正しいデータ構造を定義するのに役立つ。
- ^ Zennou, R., Biswas, R., Bouajjani, A. et al. Checking causal consistency of distributed databases., Computing 104, 2181–2201 (2022). https://doi.org/10.1007/s00607-021-00911-3
- ^ Ahamad, M., Neiger, G., Burns, J. E., Kohli, P., & Hutto, P. W. (1995). Causal memory: Definitions, implementation, and programming. Distributed Computing, 9(1), 37-49.
- ^ Lamport, L. (1978). Time, clocks, and the ordering of events in a distributed system. Communications of the ACM, 21(7), 558-565.
- ^ Perrin, M., Mostefaoui, A., & Jard, C. (2016, February). Causal consistency: beyond memory. In Proceedings of the 21st ACM SIGPLAN Symposium on Principles and Practice of Parallel Programming (p. 26). ACM.
- ^ K. Daudjee and K. Salem. Lazy database replication with ordering guarantees. In Int. Conf. on Data Engineering, pp. 424–435, Apr. 2004.
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「因果整合性」の続きの解説一覧
- 1 因果整合性とは
- 2 因果整合性の概要
- 3 セッション保証
- 4 関連項目
因果整合性
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「一貫性モデル (ソフトウェア)」の記事における「因果整合性」の解説
Hutto and Ahamad, 1990により定義された因果整合性は、因果関係のある操作とそうでない操作を区別することで、逐次整合性よりも弱い整合性モデルである。例えば、ある事象bがそれ以前の事象aから影響を受ける場合、因果的整合性は、すべてのプロセスが事象aの後に事象bを見ることを保証する。 Tanenbaum et al., 2007では、以下の条件でデータストアが因果的に一貫しているとみなされると定義しています。 因果関係がある可能性のある書き込みは、すべてのプロセスで同じ順序で見られなければならない。同時書き込みは異なるマシンでは異なる順序で見られる可能性がある。
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