Gossip算法原理
作者：互联网
Gossip算法原理
一、Gossip背景
Gossip算法如其名，灵感来自办公室八卦，只要一个人八卦一下，在有限的时间内所有的人都会知道该八卦的信息，这种方式也与病毒传播类似，因此Gossip有众多的别名“闲话算法”、“疫情传播算法”、“病毒感染算法”、“谣言传播算法”。
但Gossip并不是一个新东西，之前的泛洪查找、路由算法都归属于这个范畴，不同的是Gossip给这类算法提供了明确的语义、具体实施方法及收敛性证明。
二、Gossip特点
Gossip算法又被称为反熵（Anti-Entropy），熵是物理学上的一个概念，代表杂乱无章，而反熵就是在杂乱无章中寻求一致，这充分说明了Gossip的特点：在一个有界网络中，每个节点都随机地与其他节点通信，经过一番杂乱无章的通信，最终所有节点的状态都会达成一致。每个节点可能知道所有其他节点，也可能仅知道几个邻居节点，只要这些节可以通过网络连通，最终他们的状态都是一致的，当然这也是疫情传播的特点。
要注意到的一点是，即使有的节点因宕机而重启，有新节点加入，但经过一段时间后，这些节点的状态也会与其他节点达成一致，也就是说，Gossip天然具有分布式容错的优点。
三. Gossip本质
Gossip是一个带冗余的容错算法，更进一步，Gossip是一个最终一致性算法。虽然无法保证在某个时刻所有节点状态一致，但可以保证在”最终“所有节点一致，”最终“是一个现实中存在，但理论上无法证明的时间点。 因为Gossip不要求节点知道所有其他节点，因此又具有去中心化的特点，节点之间完全对等，不需要任何的中心节点。实际上Gossip可以用于众多能接受“最终一致性”的领域：失败检测、路由同步、Pub/Sub、动态负载均衡。 但Gossip的缺点也很明显，冗余通信会对网路带宽、CPU资源造成很大的负载，而这些负载又受限于通信频率，该频率又影响着算法收敛的速度，后面我们会讲在各种场合下的优化方法。四. Gossip节点的通信方式及收敛性
根据原论文，两个节点（A、B）之间存在三种通信方式:
push: A节点将数据(key,value,version)及对应的版本号推送给B节点，B节点更新A中比自己新的数据
pull：A仅将数据key,version推送给B，B将本地比A新的数据（Key,value,version）推送给A，A更新本地
push/pull：与pull类似，只是多了一步，A再将本地比B新的数据推送给B，B更新本地
如果把两个节点数据同步一次定义为一个周期，则在一个周期内，push需通信1次，pull需2次，push/pull则需3次，从效果上来讲，push/pull最好，理论上一个周期内可以使两个节点完全一致。直观上也感觉，push/pull的收敛速度是最快的。
假设每个节点通信周期都能选择（感染）一个新节点，则Gossip算法退化为一个二分查找过程，每个周期构成一个平衡二叉树，收敛速度为O(n2 )，对应的时间开销则为O(logn )。这也是Gossip理论上最优的收敛速度。但在实际情况中最优收敛速度是很难达到的，假设某个节点在第i个周期被感染的概率为pi ,第i+1个周期被感染的概率为pi+1 ，则pull的方式:
而push为：
显然pull的收敛速度大于push，而每个节点在每个周期被感染的概率都是固定的p(0<p<1)，因此Gossip算法是基于p的平方收敛，也成为概率收敛，这在众多的一致性算法中是非常独特的。
Gossip的节点的工作方式又分两种：
Anti-Entropy（反熵）：以固定的概率传播所有的数据
Rumor-Mongering（谣言传播）：仅传播新到达的数据
Anti-Entropy模式有完全的容错性，但有较大的网络、CPU负载；Rumor-Mongering模式有较小的网络、CPU负载，但必须为数据定义”最新“的边界，并且难以保证完全容错，对失败重启且超过”最新“期限的节点，无法保证最终一致性，或需要引入额外的机制处理不一致性。我们后续着重讨论Anti-Entropy模式的优化。
标签：pull,通信,算法,原理,push,Gossip,节点 来源： https://blog.csdn.net/hhfhhf12345678/article/details/115052450