分布式互斥算法

1. 概述：什么是分布式互斥

假设有两个小孩想玩同一个玩具（临界资源），但玩具只有一个，必须保证一次只有一个人能够玩。当一个小孩在玩时，另一个小孩只能原地等待，直到玩完才能轮到自己。这就是 互斥（Mutual Exclusion）概念：任意时刻，只允许规定数量的进程（或节点）访问临界区，其余进程只能排队等待。

• 临界资源：在例子中即为玩具；在分布式系统中可能是某个文件、数据库记录、硬件设备等。
• 竞态：多个进程同时争夺同一个资源时发生竞争。
• 互斥：每次只允许一个进程进入临界区，其他进程只能先等待。

在单机（单台服务器）环境下，各进程共享同一台机器的内存和时钟，常用信号量、互斥锁等机制即可实现。但在分布式系统中，进程分散在不同的网络节点上，通信必须经过网络，面临以下几个挑战：

1. 互联网特性

   • 不同节点通过网络传输消息，会有网络延迟、丢包或乱序等不确定性。
   • 节点彼此没有共享内存，只能依赖消息传递来协调对临界资源的访问。

2. 没有统一时钟

   • 各节点各自拥有物理时钟，难以做到完全同步。
   • 如果无法知道谁先谁后，就无法保证公平先来后到，需要引入逻辑时钟或其他机制来解决。

3. 节点或网络故障

   • 某个节点或链路出现故障时，如何检测并进行故障恢复，才能保证系统依旧可用且不会长时间阻塞。

基于上述特性，分布式互斥算法应当满足：

• 互斥性：任何时刻最多只有一个节点能够进入临界区。
• 无饥饿（无饿死）：每个请求都能在有限时间内得到满足，不会无限期等待。
• 无死锁：避免多个节点相互等待对方持有的资源，从而导致整体停滞。
• 公平性：先发出请求的节点应当先获得访问权，或至少不会被长期“插队”。

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2. 分布式互斥算法分类

常见的分布式互斥算法可分为三大类（本文重点介绍以下三种）：

1. 集中互斥算法（Centralized Algorithm）

   • 核心思想：引入一个全局 “协调者（Coordinator）”，所有节点的访问请求都交由它来排序和授权。

2. 基于许可的互斥算法（Permission-Based Algorithm）

   • 核心思想：想要进入临界区的节点，需要向系统中其他节点请求许可（Permission），只有获得足够许可后才能访问。

   • 代表算法：

     • Lamport 算法
     • Richard & Agrawal 算法

3. 令牌环互斥算法（Token Ring Algorithm）

   • 核心思想：在所有节点之间形成一个逻辑环，只有持有 “令牌（Token）” 的节点才能访问临界区，令牌在环上顺序传递。

下面分别详细讲解三种算法的工作原理、消息流程与优缺点。

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3. 集中互斥算法

3.1 核心思路

• 系统中预先选举出一个节点作为 “协调者（Coordinator）”。

• 当某个进程（节点） Pi 想访问临界资源时，向协调者发送 REQUEST(Pi) 消息。

• 协调者维护一个本地的“请求队列（按先后次序）”。

  • 若此时没有其他节点在使用资源，则直接向 Pi 发送 GRANT(Pi)，Pi 收到后即可进入临界区。
  • 若已有其他节点持有该资源，则把 Pi 的请求追加到队列尾，等待前面的节点释放后再处理。

• 当 Pi 使用完毕后，向协调者发送 RELEASE(Pi)，协调者收到后，从请求队列中弹出下一个节点 Pj，并向其发送 GRANT(Pj)，Pj 再进入临界区。

3.2 关键特性

• 互斥保证：协调者一次只能向一个节点发放 GRANT，确保只有一个节点能够访问。
• 先来后到：协调者将所有请求排队，根据请求到达时间顺序依次授权。
• 避免饥饿：如果某节点长时间占用或宕机，协调者可检测超时并将其移出队列（或让其“自动释放”），从而让后续请求有机会执行。

3.3 消息交互流程（以两个节点 P1、P2 为例，详见图 3-1）

图 3-1：集中互斥算法消息流程示意P1                 协调者               P2
(1) REQUEST(P1) ──────→ 存入队列：[(P1, TS1)]
(2) GRANT(P1) ←──────    ←────── REQUEST(P2)更新队列：[(P1, TS1), (P2, TS2)]
(3) P1 进入临界区
(4) RELEASE(P1) ──────→ 更新队列：[(P2, TS2)]
(5) GRANT(P2) ←──────
(6) P2 进入临界区
(7) RELEASE(P2) ──────→ 空队列

• 第 1 步：P1 向协调者发送 REQUEST(P1)，时间戳记为 TS1。协调者将 (P1, TS1) 加入本地队列。
• 第 2 步：发现队列仅有 P1，直接向 P1 返回 GRANT(P1)。此时 P1 进入临界区。
• 第 3 步：P2 请求到达，发送 REQUEST(P2)，时间戳记为 TS2（TS2 > TS1）。协调者将 (P2, TS2) 加入队列尾。
• 第 4 步：P1 使用完成后，发送 RELEASE(P1)。协调者将 P1 从队列中移除，只剩 (P2, TS2)，于是向 P2 发放 GRANT(P2)。
• 第 5 步：P2 收到 GRANT 进入临界区，使用完后再通知 RELEASE(P2)，队列空。

3.4 优缺点分析

• 优点

  1. 实现简单，理解直观；
  2. 每次临界区访问仅需 3 次消息：REQUEST → GRANT → RELEASE。

• 缺点

  1. 单点故障：协调者若发生故障，整个系统无法继续；
  2. 扩展性差：协调者会成为性能瓶颈，随着节点数增多，排队和消息处理压力变大；
  3. 协调者可能出现宕机或网络隔离，需要额外的故障检测与选举机制。

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4. 基于许可的互斥算法

当系统规模扩大时，如果依赖单一协调者，瓶颈和单点故障问题更严重。基于许可的互斥算法没有集中节点，而是由各个节点之间互相“投票”或“许可”来决定谁先进入临界区。典型代表有 Lamport 算法和 Richard & Agrawal 算法，它们都基于逻辑时钟与请求队列来保证先来后到与互斥。

4.1 Lamport 算法

4.1.1 核心思想

1. 逻辑时钟（Logical Clock）

   • 每个节点 Pi 维护一个本地逻辑时钟 Li，初始值为 0。
   • 当 Pi 发出临界区请求时，先执行 Li = Li + 1，并将新的 Li 作为时间戳 TSi 发送给其他节点。
   • 当 Pj 接收到一条请求消息（或 RELEASE）时，先将本地时钟更新为 Lj = max(Lj, TSi) + 1，再处理消息。

2. 请求队列（Request Queue）

   • 每个节点维护一个本地请求队列，队列中元素为 (节点ID, 时间戳)，按时间戳从小到大排序。如时间戳相等，则按照节点 ID 从小到大排序。

   • 当 Pi 发出 REQUEST(Pi, TSi) 时，会将自己这一请求加入本地队列，并向其它所有节点广播 REQUEST(Pi, TSi)。

   • 当 Pj（j ≠ i）收到 REQUEST(Pi, TSi) 后：

     1. 更新本地逻辑时钟：Lj = max(Lj, TSi) + 1；
     2. 将 (Pi, TSi) 插入本地请求队列；
     3. 向 Pi 发送一条 REPLY(Pj, Lj)（表明已许可）。

3. 进入临界区的条件

   • Pi 只有在以下两种条件同时满足时，才可进入临界区：

     1. 本地队列中排在最前（时间戳最小且 ID 最小）；
     2. 已收到来自所有其他节点的 REPLY 消息。

   • 当 Pi 进入临界区并使用完毕后，向所有节点广播 RELEASE(Pi, TSi’)（TSi’ = Li + 1），各节点收到后：

     1. 更新本地逻辑时钟：Lj = max(Lj, TSi') + 1；
     2. 从本地请求队列中删除 (Pi, …)；

   这样，排在下一位的节点即可进入临界区。

4.1.2 消息流程示意（图 4-1）

图 4-1：Lamport 算法消息交互（3 个节点 P1、P2、P3）P1                        P2                        P3
（1）L1= L1+1；TS1=1请求：REQUEST(P1,1) ──→更新 L2=max(L2,1)+1=2本地队列插入 (P1,1)←── REPLY(P2,2)更新 L3=max(L3,1)+1=2本地队列插入 (P1,1)←── REPLY(P3,2)（2）P1 收齐 P2、P3 的 REPLY，且自己在 3 个节点队列中排第一→ 进入临界区（3）使用完毕：L1 = L1 + 1 = 2；广播 RELEASE(P1,2)P2、P3 更新时钟并删除 (P1,1)（4）此时本地队列中可能有 (P2,2)、(P3,2) 等请求根据时间戳和节点 ID 排序，让下一位进入

• 消息数量：每次进入临界区需发送

  • n – 1 条 REQUEST（广播给其它节点），
  • n – 1 条 REPLY（每个节点一个），
  • n – 1 条 RELEASE（广播）。
    共计 3(n − 1) 条消息。

4.1.3 特点与适用场景

• 优点

  1. 无集中节点，无单点故障；
  2. 基于时间戳排序，保证先到先得，具有公平性；
  3. 不存在死锁或循环等待。

• 缺点

  1. 通信开销较大：消息数随节点数线性增长，适合节点规模较小、临界资源请求频率相对较低的场景；
  2. 每个节点需维护本地请求队列，存储开销为 O(n)。

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4.2 Richard & Agrawal 算法

4.2.1 算法思路

Richard & Agrawal 算法是在 Lamport 算法基础上的改进，目的是减少消息开销，将原本的 RELEASE 与 REPLY 合并，以降低通信量。主要思路如下：

1. 发送请求

   • 当 Pi 想进入临界区时：

     1. 将本地逻辑时钟 Li = Li + 1，得到时间戳 TSi；
     2. 将 (Pi, TSi) 插入本地请求队列；
     3. 向其它所有节点广播 REQUEST(Pi, TSi)。

2. 接收请求并判断

   • Pj（j ≠ i）收到 REQUEST(Pi, TSi) 后：

     1. 更新本地逻辑时钟 Lj = max(Lj, TSi) + 1；

     2. 若 Pj 当前 没有正在等待或占用临界资源，则立即给 Pi 回复 REPLY(Pj, Lj)；

     3. 若 Pj 正在等待或访问临界资源，则比较 (TSj, Pj) 与 (TSi, Pi)：

        • 若 (TSi, Pi) 排在前面（时间戳更小或时间戳相同且 ID 较小），则等待，并暂时不回复；
        • 否则（即 Pj 的请求优先级更高），向 Pi 立刻回复 REPLY(Pj, Lj)，但 Pj 本地继续排队。

     4. 将 (Pi, TSi) 插入本地请求队列，按时戳排序。

3. 进入临界区的条件

   • Pi 必须从所有 n – 1 个节点都收到 REPLY，并且在自己本地队列中排在最前；
   • 方能进入临界区。

4. 使用完成后

   • Pi 进入临界区使用完成后，将 (Pi, …) 从本地队列中删除，并向本地队列（如果有）最前面的下一个节点发送 “伪 REPLY”（即代替 RELEASE 的作用），让该节点尝试进入。

   • 其余节点在收到 “伪 REPLY” 时，也会将 (Pi, …) 从自己的本地队列中删除，并检查本地队列头部，如果自己排在最前且已收到所有许可，就可进入临界区。

4.2.2 消息流程示意（图 4-2）

图 4-2：Richard & Agrawal 算法消息流程（3 个节点 P1、P2、P3）P1                        P2                        P3
（1）L1 = L1 + 1；TS1 = 1请求：REQUEST(P1,1) ──→ 更新 L2 = max(L2,1)+1 = 2本地队列插入 (P1,1)P2 无本地请求 → 立即 REPLY(P2,2)←──更新 L3 = max(L3,1)+1 = 2本地队列插入 (P1,1)P3 无本地请求 → 立即 REPLY(P3,2)←──（2）P1 收到 P2、P3 的 REPLY，且本地队列头为 (P1,1)→ 进入临界区（3）使用完毕：删除本地队列中 (P1,1)，向本地队列中后续进程 “发送 REPLY”  —— 假设本地队列后续为 (P2,2)，则发送 REPLY(P2, …)，允许 P2 进入。（4）其余节点收到 P1 的删除信号后，也将 (P1,1) 从本地队列删除  若本地队列头为自己且已收到所有许可，则进入临界区。

4.2.3 特点与对比

• 消息开销

  • 相比 Lamport 算法的 3(n − 1)，Richard & Agrawal 算法每次只需 2(n − 1) 条消息：

    1. 一轮 REQUEST 给其他 n − 1 个节点；
    2. 收到的 n − 1 条 REPLY 即可进入；
    3. 使用完成后，节点会“顺便”触发对下一个队列头的 REPLY （合并了原来的 RELEASE）；

• 优点

  1. 与 Lamport 算法相比，消息量减少，通信效率更高；
  2. 依旧使用时间戳排序，保证先来后到，公平性较好；

• 缺点

  1. 相对于集中式或令牌环算法，存储开销仍为 O(n)；
  2. 需要维护本地请求队列、逻辑时钟，算法逻辑略微复杂；

• 适用场景

  • 中等规模（节点数不太大）且资源竞争不太频繁的场景；
  • 希望在去中心化的同时尽量减少通信开销。

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5. 令牌环互斥算法

5.1 核心思路

• 系统中将所有节点按某种顺序构成一个逻辑环（Ring）。
• 整个系统中仅保有一个 “令牌（Token）”，它代表了访问临界区的唯一许可。
• 只有持有令牌的节点才能进入临界区，使用完毕后必须将令牌传给环上的下一个节点。
• 若节点收到令牌但不需要访问临界区，则直接将令牌传给下一个。

只要令牌在系统内部一直循环传递，就能保证：

1. 互斥性：同时只有一个令牌，自然只有一个节点能进入临界区；
2. 公平性：令牌按固定顺序依次传递，每个节点都能轮到；
3. 消息开销可控：令牌在环上每传递一次，记为 1 条消息；若环上有 n 个节点，则令牌完整绕行一圈需 n 条消息，平均到每个请求上的消息开销约为 n/2。

5.2 消息流程示意（图 5-1）

图 5-1：5 个节点构成的令牌环示意P1 → P2 → P3 → P4 → P5 → P1（循环）（1）假设初始令牌在 P1，若 P1 需要访问：  P1 收到令牌 → 进入临界区 → 使用完毕 → 发送 TOKEN → P2  （2）若 P2 在收到令牌时不需要访问，则直接 “转发” 令牌：  P2 将令牌发送给 P3 → …  （3）若 P3 需要访问，则：  P3 收到令牌 → 进入临界区 → 使用完毕 → 发送 TOKEN → P4（4）依此循环，令牌永远在环上移动，每个节点最终都能获得令牌。

• 消息数：每次令牌传递算作 1 条消息。若某个节点从请求到实际获得令牌需要等待 k 步，则消息数为 k （直到令牌传到为止）。

5.3 特点与缺点

• 优点

  1. 无需广播，仅在相邻两节点之间传递令牌，通信开销较小；
  2. 保证了先来后到的“轮询”机制，公平性好；
  3. 不存在死锁：只要令牌不丢失，节点始终能轮到。

• 缺点

  1. 令牌丢失风险：若持有令牌的节点宕机或网络隔离，令牌就会丢失，整个系统无法访问临界区，需额外机制检测并重建令牌；
  2. 环重构复杂：节点加入或退出都会破坏原有环，需要重新组织环拓扑，且重构过程中无法使用临界资源；
  3. 延迟受环大小影响：若环上节点数较多，则令牌传递到某一节点的延迟线性增大，不适合大规模场景；

• 适用场景

  • 节点数量有限（小规模系统），资源访问频率高且使用时间短；
  • 网络相对可靠、节点变动较少的场景。

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6. 三种算法对比小结

算法名称	消息开销	互斥保证	公平性	单点故障	扩展性	适用场景
集中互斥算法	3 条（REQUEST→GRANT→RELEASE）	绝对互斥	先来后到	存在单点故障	较差	小规模、对延迟要求不高的场景
Lamport 算法	3(n − 1) 条	无单点故障	严格基于时间戳	无单点故障	中等	节点数不多、资源请求较频繁的场景
Richard & Agrawal 算法	2(n − 1) 条	无单点故障	基于时间戳	无单点故障	中等	想在 Lamport 基础上减少消息量的场景
令牌环互斥算法	每次令牌传递 1 条 → 平均 n/2 条	无单点故障 （若令牌丢失则宕机）	轮询公平	令牌丢失视为故障	较差 （环受拓扑限制）	小规模、节点变动少、资源访问频繁且快的场景

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6.1 选型建议

1. 系统规模很小（节点数 ≤ 10）且对延迟要求不高

   • 可以考虑集中互斥算法：实现最简单，但要保证协调者高可用；

2. 系统规模中等（节点数约 10 – 50），去中心化，又希望保证较高公平性

   • 可优先选择 Richard & Agrawal 算法，由于消息量比 Lamport 算法少，且同样保证先来后到；

3. 系统规模小且临界资源访问速度快、频率高

   • 令牌环互斥适合：令牌在环上快速循环，通信开销低，但必须保障令牌不会丢失，环重构开销也要评估；

4. 系统需要高度容错、节点可能频繁增删

   • Lamport 算法更易于动态扩展，不用维护环结构，但通信成本更高；

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7. 总结

1. 分布式互斥算法的核心目标：在无共享内存、无全局时钟的分布式环境下，通过消息传递保证临界资源的互斥访问，避免并发冲突、死锁与饥饿。
2. 集中互斥算法：思想最简单、通信量最少，但存在单点故障和可扩展性差的问题；
3. 基于许可的互斥算法（Lamport、Richard & Agrawal）：去中心化、没有单点故障，采用逻辑时钟保证先来后到，通信开销随节点数线性增加；
4. 令牌环互斥算法：令牌唯一、通信开销低，但令牌丢失或环结构变更的容错难度大。

不同场景应根据节点规模、资源访问频率、容错需求等综合考量，选择最合适的分布式互斥算法。以上内容配以示意图，力求图文并茂、层次清晰，帮助您快速理解三类算法的工作原理和应用场景。