現(xiàn)實生活中時間是很重要的概念，時間可以記錄事情發(fā)生的時刻、比較事情發(fā)生的先后順序。分布式系統(tǒng)的一些場景也需要記錄和比較不同節(jié)點間事件發(fā)生的順序，但不同于日常生活使用物理時鐘記錄時間，分布式系統(tǒng)使用邏輯時鐘記錄事件順序關(guān)系，下面我們來看分布式系統(tǒng)中幾種常見的邏輯時鐘。

物理時鐘 vs 邏輯時鐘

可能有人會問，為什么分布式系統(tǒng)不使用物理時鐘(physical clock)記錄事件？每個事件對應(yīng)打上一個時間戳，當需要比較順序的時候比較相應(yīng)時間戳就好了。

這是因為現(xiàn)實生活中物理時間有統(tǒng)一的標準，而分布式系統(tǒng)中每個節(jié)點記錄的時間并不一樣，即使設(shè)置了 NTP 時間同步節(jié)點間也存在毫秒級別的偏差。因而分布式系統(tǒng)需要有另外的方法記錄事件順序關(guān)系，這就是邏輯時鐘(logical clock)。

Lamport timestamps

Leslie Lamport 在1978年提出邏輯時鐘的概念，并描述了一種邏輯時鐘的表示方法，這個方法被稱為Lamport時間戳(Lamport timestamps)。

分布式系統(tǒng)中按是否存在節(jié)點交互可分為三類事件，一類發(fā)生于節(jié)點內(nèi)部，二是發(fā)送事件，三是接收事件。Lamport時間戳原理如下：

圖1: Lamport timestamps space time (圖片來源: wikipedia)

每個事件對應(yīng)一個Lamport時間戳，初始值為0 如果事件在節(jié)點內(nèi)發(fā)生，時間戳加1 如果事件屬于發(fā)送事件，時間戳加1并在消息中帶上該時間戳 如果事件屬于接收事件，時間戳 = Max(本地時間戳，消息中的時間戳) + 1

假設(shè)有事件a、b，C(a)、C(b)分別表示事件a、b對應(yīng)的Lamport時間戳，如果C(a) < C(b)，則有a發(fā)生在b之前(happened before)，記作 a -> b，例如圖1中有 C1 -> B1。通過該定義，事件集中Lamport時間戳不等的事件可進行比較，我們獲得事件的偏序關(guān)系(partial order)。

如果C(a) = C(b)，那a、b事件的順序又是怎樣的？假設(shè)a、b分別在節(jié)點P、Q上發(fā)生，Pi、Qj分別表示我們給P、Q的編號，如果 C(a) = C(b) 并且 Pi < Qj，同樣定義為a發(fā)生在b之前，記作 a => b。假如我們對圖1的A、B、C分別編號Ai = 1、Bj = 2、Ck = 3，因 C(B4) = C(C3) 并且 Bj < Ck，則 B4 => C3。

通過以上定義，我們可以對所有事件排序、獲得事件的全序關(guān)系(total order)。上圖例子，我們可以從C1到A4進行排序。

Vector clock

Lamport時間戳幫助我們得到事件順序關(guān)系，但還有一種順序關(guān)系不能用Lamport時間戳很好地表示出來，那就是同時發(fā)生關(guān)系(concurrent)。例如圖1中事件B4和事件C3沒有因果關(guān)系，屬于同時發(fā)生事件，但Lamport時間戳定義兩者有先后順序。

Vector clock是在Lamport時間戳基礎(chǔ)上演進的另一種邏輯時鐘方法，它通過vector結(jié)構(gòu)不但記錄本節(jié)點的Lamport時間戳，同時也記錄了其他節(jié)點的Lamport時間戳。Vector clock的原理與Lamport時間戳類似，使用圖例如下：

圖2: Vector clock space time (圖片來源: wikipedia)

假設(shè)有事件a、b分別在節(jié)點P、Q上發(fā)生，Vector clock分別為Ta、Tb，如果 Tb[Q] > Ta[Q] 并且 Tb[P] >= Ta[P]，則a發(fā)生于b之前，記作 a -> b。到目前為止還和Lamport時間戳差別不大，那Vector clock怎么判別同時發(fā)生關(guān)系呢？

如果 Tb[Q] > Ta[Q] 并且 Tb[P] < Ta[P]，則認為a、b同時發(fā)生，記作 a <-> b。例如圖2中節(jié)點B上的第4個事件 (A:2，B:4，C:1) 與節(jié)點C上的第2個事件 (B:3，C:2) 沒有因果關(guān)系、屬于同時發(fā)生事件。

Version vector

基于Vector clock我們可以獲得任意兩個事件的順序關(guān)系，結(jié)果或為先后順序或為同時發(fā)生，識別事件順序在工程實踐中有很重要的引申應(yīng)用，最常見的應(yīng)用是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)沖突(detect conflict)。

分布式系統(tǒng)中數(shù)據(jù)一般存在多個副本(replication)，多個副本可能被同時更新，這會引起副本間數(shù)據(jù)不一致，Version vector的實現(xiàn)與Vector clock非常類似[8]，目的用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)沖突。下面通過一個例子說明Version vector的用法：

圖3: Version vector

• client端寫入數(shù)據(jù)，該請求被Sx處理并創(chuàng)建相應(yīng)的vector ([Sx, 1])，記為數(shù)據(jù)D1
• 第2次請求也被Sx處理，數(shù)據(jù)修改為D2，vector修改為([Sx, 2])
• 第3、第4次請求分別被Sy、Sz處理，client端先讀取到D2，然后D3、D4被寫入Sy、Sz
• 第5次更新時client端讀取到D2、D3和D4 3個數(shù)據(jù)版本，通過類似Vector clock判斷同時發(fā)生關(guān)系的方法可判斷D3、D4存在數(shù)據(jù)沖突，最終通過一定方法解決數(shù)據(jù)沖突并寫入D5

Vector clock只用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)沖突，不能解決數(shù)據(jù)沖突。如何解決數(shù)據(jù)沖突因場景而異，具體方法有以最后更新為準(last write win)，或?qū)_突的數(shù)據(jù)交給client由client端決定如何處理，或通過quorum決議事先避免數(shù)據(jù)沖突的情況發(fā)生。

由于記錄了所有數(shù)據(jù)在所有節(jié)點上的邏輯時鐘信息，Vector clock和Version vector在實際應(yīng)用中可能面臨的一個問題是vector過大，用于數(shù)據(jù)管理的元數(shù)據(jù)(meta data)甚至大于數(shù)據(jù)本身。

解決該問題的方法是使用server id取代client id創(chuàng)建vector (因為server的數(shù)量相對client穩(wěn)定)，或設(shè)定最大的size、如果超過該size值則淘汰最舊的vector信息。

小結(jié)

以上介紹了分布式系統(tǒng)里邏輯時鐘的表示方法，通過Lamport timestamps可以建立事件的全序關(guān)系，通過Vector clock可以比較任意兩個事件的順序關(guān)系并且能表示無因果關(guān)系的事件，將Vector clock的方法用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)版本沖突，于是有了Version vector。

參考資料：

[1] Time is an illusion, George Neville-Neil, 2016

[2] There is No Now, Justin Sheehy, 2015

[3] Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System, Leslie Lamport, 1978

[4] Timestamps in Message-Passing Systems That Preserve the Partial Ordering, Colin J. Fidge, 1988

[5] Virtual Time and Global States of Distributed Systems, Friedemann Mattern, 1988

[6] Why Vector Clocks are Easy, Bryan Fink, 2010

[7] Conflict Management, CouchDB

[8] Version Vectors are not Vector Clocks, Carlos Baquero, 2011

[9] Detection of Mutual Inconsistency in Distributed Systems, IEEE Transactions on Software Engineering , 1983

[10] Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store, Amazon, 2007

[11] Conflict Resolution, Jeff Darcy , 2010

[12] Why Vector Clocks Are Hard, Justin Sheehy, 2010

[13] Causality Is Expensive (and What To Do About It), Peter Bailis ,2014

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的c++ 获取时间戳_分布式系统理论基础三-时间、时钟和事件顺序的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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