Efficient Algorithms for Causal Message Logging and Revoery

인과적 메시지 로그 및 복구를 위한 효율적인 알고리즘

인과적 메시지 로깅 기법은 정상프로세스를 역전(roll-back)시키거나 메시지의 저장을 위해 프로세스의 수행을 중단시키지 않는 장점을 지니고 있지만, 메시지의 크기가 지나치게 커진다는 단점을 지니고 있다. 본 논문에서는 인과적 메시지 로깅 기법의 이러한 문제점을 해결하기 위하여 로그 상속의 개념을 정의하고 로그 연혁을 이용하여 로그 비용, 특히 로그 크기 면에서 효율적인 로깅 기법을 제안한다. 또한 이 로깅 알고리즘을 이용하여 복구시 메시지의 수와 크기를 줄여 복구시간을 줄이는 효율적인 복구 알고리즘을 제안하고, 제안한 알고리즘이 메시지 로그 크기 면에서 효율적임을 증명한다. 또 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 두 가지 종류의 모의 실험을 수행하여 기존의 로깅 프로토콜과 메시지 크기 면에서의 성능을 비교한 결과를 제시하였다.Abstract Causal message logging has many good properties such as nonblocking message logging and no rollback propagation. However, it requires a large amount of information to be piggybacked on each message, which may incur severe performance degradation. This paper presents an efficient causal logging algorithm based on the new message log structure, LogOn, which represents the causal inter-process dependency relation with much smaller overhead compared to the existing algorithms. The proposed algorithm is efficient in the sense that it entails no additional information other than LogOn to be carried in each message, while other existing algorithms require extra information other than the message logs. This paper also presents an efficient recovery algorithm to solve the problem of a large amount of data exchanges during the recovery. To verify the performance of our algorithm, we give an analysis of the algorithm and perform two simulations and compare the log size with other causal logging protocols.