我正在对几个分布式系统（例如 Chord）进行一些研究，我希望能够仅用我的桌面编写算法并运行分布式系统的模拟。
在模拟中，我需要能够让每个节点独立执行并相互通信，同时手动诱导延迟、丢包、随机崩溃等元素。然后收集数据来估计系统的性能。
经过一番搜索，我发现 SimPy 非常适合我的目标。
SimPy会是适合这项任务的库吗？如果是，对于实施这样的系统有哪些建议/注意事项？
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我会说是的。
作为我博士学位的一部分，我使用 SimPy（第 2 版）来模拟任意通信网络。你可以在这里看到代码：
https://github.com/IncidentNormal/CommNetSim
但是，它有点密集并且没有很好的记录。此外，它真的应该被翻译成 SimPy 版本 3，因为不再支持 2（并且 3 修复了我在 2 中发现的一系列限制）。
我发现一些有用的概念/想法：
- 在开始实施之前弄清楚你想要从模拟中得到什么；通信网络模拟对小的设计更改非常敏感，因为您正在有效地尝试监视/测量系统的紧急行为。
- 开始过度设计仿真很容易，当您从设计中去除噪音时，使用原生 SimPy 对象几乎总是足够的。
- 使用 Store 来模拟传输数据包/有效负载的媒介。在 SimPy 文档中有一个这样的示例用于模拟延迟：https ://simpy.readthedocs.io/en/latest/examples/latency.html
- 事件很棘手 - 因为它们在每个模拟步骤中只能触发一次，所以这通常可能是错误的来源，因为如果多个事物在一个步骤中触发相同的事件，行为实际上会丢失。为了健壮性，尽量不要使用它们来表示通信网络中的行为（您很少需要低级别的东西），如上所述 - 使用 Stores 代替，因为它们在设计上就像队列一样。
- 密切注意用于生成随机性的概率分布。与均匀分布相比，Expvariate 分布通常更接近于模拟自然系统，但请务必检查您使用的每个分布是否合理。例如，生成网络流量通常遵循泊松分布，而数据量通常遵循幂律 (Pareto) 分布。
于 2017-02-26T01:05:47.663 回答