分布式系统中互斥的 Suzuki-Kasami 算法

在分布式系统中，多个节点（进程）共享同一个资源时，为了避免并发访问造成的数据混乱，需要对访问该资源的临界区进行互斥控制。常用的互斥算法有 Peterson 算法、Lamport 算法等。本文要介绍的是一种基于消息传递的分布式系统中的互斥算法 -- Suzuki-Kasami 算法。

Suzuki-Kasami 算法

Suzuki-Kasami 算法是基于 Ricart-Agrawala 算法和 Maekawa 算法发展而来的。该算法假设所有节点都是对称的，每个节点都可以发送、接收消息。该算法主要包含两个阶段：请求阶段和批准阶段。

请求阶段

节点在请求进入临界区时，需要向其他节点发送请求消息。此时，节点需要记录自己的请求信息，并等待所有节点的响应。具体步骤如下：

1. 当节点需要进入临界区时，向其他节点发送请求消息。
2. 记录自己的请求信息，包括节点编号和请求时间戳。
3. 等待其他节点的响应。

批准阶段

在收到其他节点的请求消息后，节点需要判断是否应该批准该节点进入临界区。若应该批准，则向该节点发送批准消息，否则不发送任何消息。具体步骤如下：

1. 当收到其他节点的请求消息时，判断自己是否也在请求进入临界区，如果是则比较两个请求的时间戳，若自己的时间戳较小，则先响应自己的请求。
2. 如果自己不在请求进入临界区，则比较收到的消息中请求时间戳最小的节点是否为自己，若是则批准该节点进入临界区，否则不发送任何消息。

实现代码

下面是 Suzuki-Kasami 算法的 Python 实现代码：

'''
Suzuki-Kasami Algorithm
'''

from threading import Thread
from queue import PriorityQueue

class Node:
    def __init__(self, id):
        self.id = id
        self.ts = 0   # timestamp of last request
        self.queue = PriorityQueue()   # heap priority queue
        self.mutex = False   # access permission to critical section
        self.reply_received = [False] * n   # reply received from i-th node
        self.request_received = [False] * n   # request received from i-th node
        
    def request_cs(self):
        global num_nodes
        self.ts += 1
        self.mutex = False
        self.reply_received = [False] * n
        self.request_received[self.id] = True
        for i in range(num_nodes):
            if i == self.id:
                continue
            msg = ('request', self.ts, self.id)
            self.send_msg(msg, i)
        while not self.mutex:
            pass
        
    def release_cs(self):
        global num_nodes
        self.mutex = True
        self.request_received[self.id] = False
        for i in range(num_nodes):
            if i == self.id:
                continue
            if self.queue.qsize() > 0:
                _, ts, j = self.queue.get()
                self.ts = max(self.ts, ts)
                msg = ('reply', self.ts, self.id)
                self.send_msg(msg, j)
                self.reply_received[j] = True
            else:
                self.reply_received[i] = False
                
    def handle_msg(self, msg):
        ts, j = msg[1], msg[2]
        if msg[0] == 'request':
            self.queue.put((-ts, ts, j))   # Use negative timestamp to make heapq a min heap
            msg2 = ('reply', self.ts, self.id)
            self.send_msg(msg2, j)
        elif msg[0] == 'reply':
            self.reply_received[j] = True
        
        for i in range(num_nodes):
            if not self.reply_received[i]:
                return False
        self.mutex = True
        return True
        
    def send_msg(self, msg, j):
        nodes[j].handle_msg(msg)

def run_node(id):
    global num_nodes
    while True:
        if not nodes[id].mutex:
            nodes[id].request_cs()
            print('Node %d enters critical section.' % id)
        else:
            nodes[id].release_cs()
            print('Node %d exits critical section.' % id)
        
if __name__ == '__main__':
    n = 5   # number of nodes
    num_nodes = n
    nodes = [Node(i) for i in range(n)]
    threads = [Thread(target=run_node, args=(i,)) for i in range(n)]
    for t in threads:
        t.start()

代码中，节点类实现了 Suzuki-Kasami 算法中的请求和批准流程，每个节点运行在一个独立的线程中，可以并发执行。节点类中的 send_msg 方法表示向其他节点发送消息，handle_msg 方法表示处理接收到的消息，request_cs 和 release_cs 分别表示请求进入临界区和释放临界区。