分布式系统：向量时钟

栏目: 后端 · 发布时间: 5年前

内容简介：在上一篇文章我们可以发现在进程 P2 中，Tr(m1) < Ts(m3)，说明 m3 是在 m1 被接收之后发送的，也就是说 m3 的发送跟 m1 的接收有关系。难道通过 Lamport 时间戳就能区分事件的因果的关系了吗？答案是 No，我们仔细看可以发现，虽然 Tr(m1) < Ts(m2)，但实际上 m2 的发送跟 m1 并没有关系。综上所述，我们可以发现 Lamport 逻辑时钟算法中每个进程只拥有自己的本地时间，没有其他进程的时间，导致无法描述事件的因果关系。如果每个进程都能够知道其他所有进程的时间

在上一篇文章分布式系统：Lamport 逻辑时钟中我们知道Lamport 逻辑时钟帮助我们得到了分布式系统中的事件全序关系，但是对于同时发生的关系却不能很好的描述，导致无法描述事件的因果关系。向量时钟是在 Lamport 时间戳基础上演进的另一种逻辑时钟方法，它通过向量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，因此能够很好描述同时发生关系以及事件的因果关系。

注意：

本文中的因果关系指的是时序关系，即时间的前后，并不是逻辑上的原因和结果
本文中提及的时间戳如无特别说明，都指的是Lamport 逻辑时钟的时间戳，不是物理时钟的时间戳

为什么需要向量时钟

首先我们来回顾一下 Lamport 逻辑时钟算法，它提供了一种判断分布式系统中事件全序关系的方法：如果 a -> b，那么 C(a) < C(b)，但是 C(a) < C(b) 并不能说明 a -> b。也就是说** C(a) < C(b) 是 a -> b 的必要不充分条件，我们不能通过 Lamport 时间戳对事件 a、b 的因果关系进行判断。** 下面我们举一个例子来说明。

假设有三个进程在发消息，Ts(mi)表示消息mi的发送时间戳，Tr(mi)表示消息mi的接受时间戳，显然 Ts(mi) < Tr(mi)，但是这个能说明什么呢？

我们可以发现在进程 P2 中，Tr(m1) < Ts(m3)，说明 m3 是在 m1 被接收之后发送的，也就是说 m3 的发送跟 m1 的接收有关系。难道通过 Lamport 时间戳就能区分事件的因果的关系了吗？答案是 No，我们仔细看可以发现，虽然 Tr(m1) < Ts(m2)，但实际上 m2 的发送跟 m1 并没有关系。

综上所述，我们可以发现 Lamport 逻辑时钟算法中每个进程只拥有自己的本地时间，没有其他进程的时间，导致无法描述事件的因果关系。如果每个进程都能够知道其他所有进程的时间，是否就能够得到事件的因果关系了呢？为此，有人提出了向量时钟算法，在 Lamport 逻辑时钟的基础上进行了改良，提出了一种在分布式系统中描述事件因果关系的算法。

什么是向量时钟

如何实现向量时钟

向量时钟应用示例

以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，也希望大家多多支持码农网

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