分布式系统之道：Lamport 逻辑时钟

Posted 2022-06-14 禅与计算机程序设计艺术

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了分布式系统之道：Lamport 逻辑时钟相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

引子

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Lamport认为，在动手写代码之前，要先思考和写作的重要性。图灵奖得主、分布式系统先驱、LaTeX之父Leslie Lamport认为，对于程序员而言，对数学思维的强调永远不会过分，要写出好代码，不能惧怕数学。但基本上，程序员和许多计算机科学家都被数学吓坏了。
What was wrong with their original algorithm?
Well, they didn’t have an algorithm, just a bunch of code. Very few programmers think in terms of algorithms. When trying to write a concurrent system, if you just code it without having algorithms, there’s no way that your program is not going to be full of bugs.
--- Leslie Lamport，2013年图灵奖得主：如何写出数学上完美的算法

关键问题

分布式系统解决了传统单体架构的单点问题和性能容量问题，另一方面也带来了很多的问题，其中一个问题就是多节点的时间同步问题：

不同机器上的物理时钟难以同步，导致无法区分在分布式系统中多个节点的事件时序。

1978年Lamport在《Time, Clocks and the Ordering of Events in a Distributed System》中提出了逻辑时钟的概念，来解决分布式系统中区分事件发生的时序问题。

逻辑时钟概念

逻辑时钟是为了区分现实中的物理时钟提出来的概念，一般情况下我们提到的时间都是指物理时间，但实际上很多应用中，只要所有机器有相同的时间就够了，这个时间不一定要跟实际时间相同。更进一步，如果两个节点之间不进行交互，那么它们的时间甚至都不需要同步。因此问题的关键点在于节点间的交互要在事件的发生顺序上达成一致，而不是对于时间达成一致。

综上，逻辑时钟指的是分布式系统中用于区分事件的发生顺序的时间机制。从某种意义上讲，现实世界中的物理时间其实是逻辑时钟的特例。

为什么需要逻辑时钟?

时间是在现实生活中是很重要的概念，有了时间我们就能比较事情发生的先后顺序。如果是单个计算机内执行的事务，由于它们共享一个计时器，所以能够很容易通过时间戳来区分先后。同理在分布式系统中也通过时间戳的方式来区分先后行不行？

答案是NO，因为在分布式系统中的不同节点间保持它们的时钟一致是一件不容易的事情。因为每个节点的CPU都有自己的计时器，而不同计时器之间会产生时间偏移，最终导致不同节点上面的时间不一致。也就是说如果A节点的时钟走的比B节点的要快1分钟，那么即使B先发出的消息(附带B的时间戳)，A的消息(附带A的时间戳)在后一秒发出，A的消息也会被认为先于B发生。

那么是否可以通过某种方式来同步不同节点的物理时钟呢？答案是有的，NTP就是常用的时间同步算法，但是即使通过算法进行同步，总会有误差，这种误差在某些场景下(金融分布式事务)是不能接受的。

因此，Lamport提出逻辑时钟就是为了解决分布式系统中的时序问题，即如何定义a在b之前发生。值得注意的是，并不是说分布式系统只能用逻辑时钟来解决这个问题，如果以后有某种技术能够让不同节点的时钟完全保持一致，那么使用物理时钟来区分先后是一个更简单有效的方式。

如何实现逻辑时钟: 时序关系与相对论 ( 物理学与计算机思想的交汇：狭义相对论与 Lamport Logic Clock)

通过前面的讨论我们知道通过物理时钟(即绝对参考系)来区分先后顺序的前提是所有节点的时钟完全同步，但目前并不现实。因此，在没有绝对参考系的情况下，在一个分布式系统中，你无法判断事件A是否发生在事件B之前，除非A和B存在某种依赖关系，即分布式系统中的事件仅仅是部分有序的。

上面的结论跟狭义相对论有异曲同工之妙，在狭义相对论中，不同观察者在同一参考系中观察到的事件先后顺序是一致的，但是在不同的观察者在不同的参考系中对两个事件谁先发生可能具有不同的看法。当且仅当事件A是由事件B引起的时候，事件A和B之间才存在一个先后关系。两个事件可以建立因果关系的前提是：两个事件之间可以用等于或小于光速的速度传递信息。值得注意的是这里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。

那么是否我们可以参考狭义相对论来定义分布式系统中两个事件的时序呢？在分布式系统中，网络是不可靠的，所以我们去掉可以和速度的约束，可以得到两个事件可以建立因果(时序)关系的前提是：两个事件之间是否发生过信息传递。在分布式系统中，进程间通信的手段(共享内存、消息发送等)都属于信息传递，如果两个进程间没有任何交互，实际上他们之间内部事件的时序也无关紧要。但是有交互的情况下，特别是多个节点的要保持同一副本的情况下，事件的时序非常重要。

Lamport 逻辑时钟

分布式系统中按是否存在节点交互可分为三类事件，一类发生于节点内部，二是发送事件，三是接收事件。

Lamport 逻辑时钟原理

Lamport 逻辑时钟原理如下图1 所示：

通过以上定义，我们可以对所有事件排序，获得事件的全序关系(total order)。上图例子，我们可以进行排序：𝐶1⇒𝐵1⇒𝐵2⇒𝐴1⇒𝐵3⇒𝐴2⇒𝐶2⇒𝐵4⇒𝐶3⇒𝐴3⇒𝐵5⇒𝐶4⇒𝐶5⇒𝐴4。

观察上面的全序关系你可以发现，从时间轴来看𝐵5是早于𝐴3发生的，但是在全序关系里面我们根据上面的定义给出的却是𝐴3早于𝐵5，可以发现Lamport逻辑时钟是一个正确的算法，即有因果关系的事件时序不会错，但并不是一个公平的算法，即没有因果关系的事件时序不一定符合实际情况。

Vector Clock

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，如下图2所示：

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。

假设有事件a、b分别在节点P、Q上发生，Vector clock分别为Ta、Tb，如果 Tb[Q] > Ta[Q] 并且 Tb[P] >= Ta[P]，则a发生于b之前，记作 a -> b。到目前为止还和Lamport时间戳差别不大，那Vector clock怎么判别同时发生关系呢？

如果 Tb[Q] > Ta[Q] 并且 Tb[P] < Ta[P]，则认为a、b同时发生，记作 a <-> b。例如图2中节点B上的第4个事件 (A:2，B:4，C:1) 与节点C上的第2个事件 (B:3，C:2) 没有因果关系、属于同时发生事件。

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[7]，Version vector的实现与Vector clock非常类似[8]，目的用于发现数据冲突[9]。下面通过一个例子说明Version vector的用法[10]：

图3: Version vector

client端写入数据，该请求被Sx处理并创建相应的vector ([Sx, 1])，记为数据D1
第2次请求也被Sx处理，数据修改为D2，vector修改为([Sx, 2])
第3、第4次请求分别被Sy、Sz处理，client端先读取到D2，然后D3、D4被写入Sy、Sz
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[11]。

由于记录了所有数据在所有节点上的逻辑时钟信息，Vector clock和Version vector在实际应用中可能面临的一个问题是vector过大，用于数据管理的元数据(meta data)甚至大于数据本[12]。

解决该问题的方法是使用server id取代client id创建vector (因为server的数量相对client稳定)，或设定最大的size、如果超过该size值则淘汰最旧的vector信息[10][13]。

小结

以上介绍了分布式系统里逻辑时钟的表示方法，通过Lamport timestamps可以建立事件的全序关系，通过Vector clock可以比较任意两个事件的顺序关系并且能表示无因果关系的事件，将Vector clock的方法用于发现数据版本冲突，于是有了Version vector。