blocks|key|744302|text|它可以用于在片上网络(NOC)上的回滚恢复系统，systems.It也用于在计算过程中确定系统的全局状态。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|744303|例如，HP使用这种算法对崩溃/恢复主机和公平丢失链接进行回滚恢复协议。你可以在这里找到一篇有趣的文章：|744304|http://www.hpl.hp.com/techreports/2010/HPL-2010-155.pdf|offset|length|744305|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url^0|0|0|0|1J|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|O|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|P|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|Q|8|@]|9|@$F|R|G|S|1|T]]|A|$]]|$1|H|3|-4|5|6|7|U|8|@]|9|@]|A|$]]]|I|$J|$5|K|L|M|A|$N|E]]]]

It can be useful for rollback recovery systems on network-on-chip (NOC) systems.It is also used for determining the global state of the system during computation.

As an example HP uses this kind of algorithms for rollback-recovery protocol for crash/recover
hosts and fair-loss links. you can find an interesting article about that here:

<a href="http://www.hpl.hp.com/techreports/2010/HPL-2010-155.pdf" rel="nofollow">http://www.hpl.hp.com/techreports/2010/HPL-2010-155.pdf</a>

blocks|key|575860|text|信不信由你，当我努力解决这个问题时，我用这个问题给杰夫·迪恩博士发了一封电子邮件，他确实给了我一个答复！|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|575861|这是他对这个问题的回答，我引述如下：|575862|我们的扳手系统是一个分布式系统，它提供快照读取隔离，这可能是快照算法的一个实际例子：http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en/us/archive/spanner-osdi2012.pdf|575863|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://research.google.com/people/jeff/|1|http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en/us/archive/spanner-osdi2012.pdf^0|P|7|0|0|0|16|2O|1|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|R|8|@]|9|@$A|S|B|T|1|U]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|V|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|W|8|@]|9|@$A|X|B|Y|1|Z]]|C|$]]|$1|H|3|-4|5|6|7|10|8|@]|9|@]|C|$]]]|I|$J|$5|K|L|M|C|$N|O]]|P|$5|K|L|M|C|$N|Q]]]]

Believe it or not, while I was struggling through this question, I sent an email to <a href="http://research.google.com/people/jeff/" rel="nofollow">Dr. Jeff Dean</a> with this question and he did send me a reply! :-)

Here is his answer to the question and I quote :

"Our Spanner system is a distributed system that provides snapshot read isolation, which might be one practical example of snapshotting algorithms:
<a href="http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en/us/archive/spanner-osdi2012.pdf" rel="nofollow">http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en/us/archive/spanner-osdi2012.pdf</a>"

blocks|key|575913|text|Apache使用了与Chandy+Lamport非常相似的分布式快照算法(用于检查点)。通过网络发送一个标记，向需要记录其状态的节点发送信号，但稍有不同，即没有记录信道的状态。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|575914|以下两份文件载有有关这方面的更多资料：|575915|分布式数据流(链接)的轻量级异步快照|unordered-list-item|offset|length|575916|Apache中的状态管理(链接)|575917|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://kth.diva-portal.org/smash/get/diva2:827567/FULLTEXT01.pdf|1|http://www.vldb.org/pvldb/vol10/p1718-carbone.pdf^0|0|0|7|2|0|0|D|2|1|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|U|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|V|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|E|5|F|7|W|8|@]|9|@$G|X|H|Y|1|Z]]|A|$]]|$1|I|3|J|5|F|7|10|8|@]|9|@$G|11|H|12|1|13]]|A|$]]|$1|K|3|-4|5|6|7|14|8|@]|9|@]|A|$]]]|L|$M|$5|N|O|P|A|$Q|R]]|S|$5|N|O|P|A|$Q|T]]]]

Apache Flink makes use of a distributed snapshot algorithm (for checkpointing) very similar to the Chandy Lamport. A marker is sent across the network that signals to the nodes they need to record their state with the slight difference that the state of the channels is not recorded. 

The following two papers contain more information on this:

<ul>
<li>Lightweight Asynchronous Snapshots for Distributed Dataflows (<a href="http://kth.diva-portal.org/smash/get/diva2:827567/FULLTEXT01.pdf" rel="nofollow noreferrer">link</a>)</li>
<li>State Management in Apache Flink (<a href="http://www.vldb.org/pvldb/vol10/p1718-carbone.pdf" rel="nofollow noreferrer">link</a>)</li>
</ul>

blocks|key|1812790|text|应用程序之一是知道“稳定属性”，该属性被定义为如果存在于全局状态下将保持不变的属性，直到外部干预(在我们的分布式系统之外).A的主要示例可以是：“终止状态”。假设您正在运行大量的计算，这些计算在您的分布式系统中被分割。如果您拍摄了两次快照并比较并发现通道的本地状态以及系统/进程是相同的，您就可以知道终止状态。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1812791|entityMap^0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|-4|5|6|7|E|8|@]|9|@]|A|$]]]|C|$]]

One of the application is knowing the "Stable Property" which is defined as a property which if present in the global state will remain so until there is an external intervention(outside our distributed system).A major example can be: "State of termination". Let's say you are running heavy computations which are split among your distributed systems. You can know the termination state if you take snapshot twice and compare and find the local state of the channel, as well as the systems/processes, are same.

Can anyone explain, how Distributed Snapshot algorithms ( Example: <a href="http://research.microsoft.com/en-us/um/people/lamport/pubs/chandy.pdf" rel="noreferrer">Chandy-Lamport</a> are implemented in the context of modern distributed systems?

Can you name an open source System implementation which uses this / these class of algorithm?

How does this theory really translate to real world?

How are Distributed Snapshot algorithms (likes of Chandy Lamport) implemented in real world Distributed systems?

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谁能解释一下，分布式快照算法是如何实现的(例如：是在现代分布式系统中实现的？)您能说出使用此/这些算法的开源系统实现的名称吗？这个理论是如何真正地转化到现实世界的？

问分布式快照算法(如Chandy Lamport)是如何在现实世界的分布式系统中实现的？
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