An optimized conflict-free replicated set
Abstract
Eventual consistency of replicated data supports concurrent updates, reduces latency and improves fault tolerance, but forgoes strong consistency. Accordingly, several cloud computing platforms implement eventually-consistent data types. The set is a widespread and useful abstraction, and many replicated set designs have been proposed. We present a reasoning abstraction, \emph{permutation equivalence}, that systematizes the characterization of the expected concurrency semantics of concurrent types. Under this framework we present one of the existing conflict-free replicated data types, Observed-Remove Set. Furthermore, in order to decrease the size of meta-data, we propose a new optimization to avoid tombstones. This approach that can be transposed to other data types, such as maps, graphs or sequences.
La réplication des données avec cohérence à terme permet les mises à jour concurrentes, réduit la latence, et améliore la tolérance aux fautes, mais abandonne la cohérence forte. Aussi, cette approche est utilisée dans plusieurs plateformes de nuage. L'\emph{ensemble} (Set) est une abstraction largement utilisée, et plusieurs modèles d'ensemble répliqués ont été proposés. Nous présentons \emph{l'équivalence de permutation}, un principe de raisonnement qui caractérise de façon systématique la sémantique attendue d'un type de données concurrent. Ce principe nous permet d'expliquer la conception un type déjà connu, \emph{Observed-Remove Set}. Par ailleurs, afin de diminuer la taille des méta-données, nous proposons une nouvelle optimisation qui évite les " pierres tombales ". Cette approche peut se transposer à d'autres types de données, comme les mappes, les graphes ou les séquences.
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