分布式理论基础（三）时间、时钟和事件顺序

1 物理时钟 vs 逻辑时钟

可能有人会问，为什么分布式系统不使用物理时钟记录事件？每个事件对应打上一个时间戳，当需要比较顺序的时候比较相应时间戳就好了。

这是因为现实生活中物理时间有统一的标准，而分布式系统中每个节点记录的时间并不一样，即使设置了NTP时间同步节点间也存在毫秒级别的偏差。因而分布式系统需要有另外的方法记录事件顺序关系，这就是逻辑时钟(logical clock)。

2 Lamport时间戳

图1

 

• 每个事件对应一个Lamport时间戳，初始值为0
• 如果事件在节点内发生，时间戳加1
• 如果事件属于发送事件，时间戳加1并在消息中带上该时间戳
• 如果事件属于接收事件，时间戳 = Max(本地时间戳，消息中的时间戳) + 1

3 Vector clock

Lamport时间戳帮助我们得到事件顺序关系，但还有一种顺序关系不能用Lamport时间戳很好地表示出来，那就是同时发生关系(concurrent)。例如图1中事件B4和事件C3没有因果关系，属于同时发生事件，但Lamport时间戳定义两者有先后顺序。

Vector clock是在Lamport时间戳基础上演进的另一种逻辑时钟方法，它通过vector结构不但记录本节点的Lamport时间戳，同时也记录了其他节点的Lamport时间戳。Vector clock的原理与Lamport时间戳类似，使用图例如下：

4 Version vector

基于Vector clock我们可以获得任意两个事件的顺序关系，结果或为先后顺序或为同时发生，识别事件顺序在工程实践中有很重要的引申应用，最常见的应用是发现数据冲突(detect conflict)。

分布式系统中数据一般存在多个副本(replication)，多个副本可能被同时更新，这会引起副本间数据不一致，Version vector的实现与Vector clock非常类似，目的用于发现数据冲突。下面通过一个例子说明Version vector的用法：

• client端写入数据，该请求被S_x处理并创建相应的vector ([S_x, 1])，记为数据D1
• 第2次请求也被S_x处理，数据修改为D2，vector修改为([S_x, 2])
• 第3、第4次请求分别被S_y、S_z处理，client端先读取到D2，然后D3、D4被写入S_y、S_z
• 第5次更新时client端读取到D2、D3和D4 3个数据版本，通过类似Vector clock判断同时发生关系的方法可判断D3、D4存在数据冲突，最终通过一定方法解决数据冲突并写入D5

Vector clock只用于发现数据冲突，不能解决数据冲突。如何解决数据冲突因场景而异，具体方法有以最后更新为准(last write win)，或将冲突的数据交给client由client端决定如何处理，或通过quorum决议事先避免数据冲突的情况发生。