En Informatique, les modèles de cohérence sont utilisés dans les systèmes répartis comme les systèmes de mémoire partagée distribuée (DSM) ou les magasins de données distribuées (tels que les système de fichiers, les bases de données, les systèmes de réplication optimiste ou la mise en cache web). On dit que le système supporte un modèle donné si les opérations sur la mémoire suivent des règles spécifiques. Le modèle de cohérence des données spécifie un contrat entre le programmeur et le système, dans lequel le système garantit que si le programmeur suit les règles, la mémoire sera cohérente et les résultats de la lecture, de l'écriture ou de la mise à jour de la mémoire seront prévisibles. Ceci est différent de la cohérence, qui se produit dans les systèmes avec ou sans cache, et qui est la cohérence des données par rapport à tous les processeurs. La cohérence consiste à maintenir un ordre global dans lequel les écritures dans un emplacement unique ou une variable unique sont vues par tous les processeurs. La cohérence concerne l'ordre des opérations sur plusieurs emplacements par rapport à tous les processeurs.
Les langages de programmation de haut niveau, tels que C++ et Java, maintiennent partiellement le contrat en traduisant les opérations de mémoire en opérations de bas niveau de manière à préserver la sémantique de la mémoire. Pour respecter le contrat, les compilateurs peuvent réorganiser certaines instructions de mémoire, et les appels de bibliothèque tels que pthread_mutex_lock() encapsulent la synchronisation requise.
La vérification de la cohérence séquentielle par vérification de modèles est indécidable en général, même pour les protocoles de cohérence de cache à état fini.
Les modèles de cohérence définissent des règles pour l'ordre apparent et la visibilité des mises à jour, et se situent sur un continuum avec des compromis.
Supposons que le cas suivant se produise :
La ligne X est répliquée sur les nœuds M et N
Le client A écrit la ligne X au nœud M
Après une période de temps t, le client B lit la ligne X du nœud N
Le modèle de cohérence doit déterminer si le client B voit l'écriture effectuée par le client A ou non.
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In concurrent programming, an operation (or set of operations) is linearizable if it consists of an ordered list of invocation and response events, that may be extended by adding response events such that: The extended list can be re-expressed as a sequential history (is serializable). That sequential history is a subset of the original unextended list. Informally, this means that the unmodified list of events is linearizable if and only if its invocations were serializable, but some of the responses of the serial schedule have yet to return.
La programmation concurrente est un paradigme de programmation tenant compte, dans un programme, de l'existence de plusieurs piles sémantiques qui peuvent être appelées threads, processus ou tâches. Elles sont matérialisées en machine par une pile d'exécution et un ensemble de données privées. La concurrence est indispensable lorsque l'on souhaite écrire des programmes interagissant avec le monde réel (qui est concurrent) ou tirant parti de multiples unités centrales (couplées, comme dans un système multiprocesseurs, ou distribuées, éventuellement en grille ou en grappe).
thumb|Représentation des contraintes du théorème CAP. Le théorème CAP ou CDP, aussi connu sous le nom de théorème de Brewer, dit qu'il est impossible sur un système informatique de calcul distribué de garantir en même temps (c'est-à-dire de manière synchrone) les trois contraintes suivantes : Cohérence (Consistency en anglais) : tous les nœuds du système voient exactement les mêmes données au même moment ; Disponibilité (Availability en anglais) : garantie que toutes les requêtes reçoivent une réponse ; Tolérance au partitionnement (Partition Tolerance en anglais) : aucune panne moins importante qu'une coupure totale du réseau ne doit empêcher le système de répondre correctement (ou encore : en cas de morcellement en sous-réseaux, chacun doit pouvoir fonctionner de manière autonome).
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