今日看到redis的集群用到了
gossip
協議，於是網上搜尋，大致看了這篇文章
，其中關於概率這部分讀起來總是不解，
如下所示
在文中的模型下，很顯然最後都會被感染，因為只有兩種型別，感染者和非感染者，而這裡的被感染概率越來越小最後趨於0，似乎不符合結果，因為是百分之百會被感染，所以猜測這裡描述的大概率是不被感染的概率。然後我們找來了原文驗證，如下
文中所說為乙個節點在anti-entropy模型中，使用
pull
方式保持易感染狀態
(即非感染狀態
)的概率。乙個在第
i輪中保持易感染狀態
(即非感染狀態
)節點在經過第
i+1輪後保持易感染狀態
(即非感染狀態
)，且這個節點在第
i+1輪接觸了乙個易感染狀態
(即非感染狀態
)的節點。得到的概率是
p(i+1)=p(i) * p(i);
因為這個節點本身的易感染狀態
(即非感染狀態)是
p(i),
接觸乙個易感染狀態
(即非感染狀態
)的節點概率也是
p(i),
所以第i+1
輪能保持易感染狀態
(即非感染狀態
)的概率就是
p(i) * p(i).
對於push這種方式，概率公式看起來明顯複雜很多，我們也嘗試來解釋下，其中
n(1-pi)
表示的是感染者的個數，讓每個感染者不接觸目標節點的概率為
(1-1/n)
，所以有多少個感染者，就有多少次方，於是我們得到了目標公式
p(i+1)=p(i) * ((1-1/n))^n(1-pi)
，至於後面的簡化情況p(i+1)=p(i) /e, 是基於
p(i)
很小，n
很大的情況下，
我們通過limit(1+1/n)^n =e,
可以得到((1-1/n))^n(1-pi) = (1-1/n)^n=1/(1+1/(n-1))^n=1/(1+1/(n-1))^(n-1)=1/e,
所以得到近似值p(i+1)=p(i) /e。
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