因果一貫性とは? わかりやすく解説

因果整合性

(因果一貫性 から転送)

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。


  1. ^ 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
  2. ^ 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.
  3. ^ Lamport, L. (1978). Time, clocks, and the ordering of events in a distributed system. Communications of the ACM, 21(7), 558-565.
  4. ^ 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.
  5. ^ 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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因果一貫性

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/08/29 18:38 UTC 版)

一貫性モデル (ソフトウェア)」の記事における「因果一貫性」の解説

詳細は「因果整合性」を参照 因果一貫性(因果整合性)とは、イベント因果関係のあるものとないものに分類することで、順序整合性弱めるモデルである。このモデルでは、因果関係のある書き込み操作だけが、すべてのプロセスから同じ順序見られる必要がある定義している。 このモデルでは、プロセッサによる同時書き込みと、因果関係のない書き込みについて、逐次整合性逐次一貫性)を緩和している。2つ書き込み因果関係を持つのは、1つ変数への書き込みが、任意の変数への以前書き込み依存している場合2つ目の書き込みを行うプロセッサ1つ目の書き込み読んだばかりの場合である。2つ書き込みは、同じプロセッサ行われた場合もあれば、異なプロセッサ行われた場合もある。 逐次整合性逐次一貫性)と同様に読み取り変更瞬時反映させる要はないが、変数へのすべての変更逐次反映させる必要があるシーケンスP1P21W1(x)3 2 W2(x)5 3 R1(x)3 W1はW2とは因果関係がない。 シーケンスP1P2P3P41W(x)1 R(x)1 R(x)1 R(x)1 2 W(x)2 3W(x)3 R(x)3 R(x)2 4 R(x)2 R(x)3 W(x)1とW(x)2は、W(x)2の前にP2がxに対して行った読み取りにより、因果関係がある。

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