lamport vs vector clock

基本概念可以查看下面的参考链接

Lamport Lock

一张图表示自己的理解：

lamport clock.jpeg

Vector clock

上图可以看出，ta vector clock的引进就是来解决这个问题的

vector clock.jpeg

简单比较

1.如何比较大小？

vector clock:
vp 存在i 使得vp[i] < vq[i] and 存在j 使得 vp[j]>vq[j]那么就是并发的
lamport clock:
(p,i)<(q,j)如果i 2、全序？偏序？
vector clock 是偏序关系；lamport clock是全序关系

应用

那么这么一个算法本质上是为了给分布式系统提供全局的逻辑时钟，保证各个副本执行的操作是一样的。
再举例之前，先做几点说明：
1、参考原始论文的5条规则（参考链接1）

1.首先，每个进程会维护各自在本地维护一个请求队列。算法是由如下5个规则定义的。方便起见，每条规则定义的行为会被做为一个独立事件。
为请求该项资源（在这个问题中，资源就是日志服务器），进程Pi发送一个(Tm,Pi)
2.资源请求消息给其他所有进程，并将该消息放入自己的请求队列，在这里Tm代表了消息的时间戳
3.当进程Pj收到(Tm,Pi)资源请求消息后，将它放到自己的请求队列中，并发送一个带时间戳的确认消息给Pi。(注：如果Pj已经发送了一个时间戳大于Tm的消息，那就可以不发送)
4.释放该项资源时，进程Pi从自己的消息队列中删除(Tm,Pi)资源请求，同时给其他所有进程发送一个带有时间戳的Pi资源释放消息
5.当进程Pj收到Pi资源释放消息后，它就从自己的消息队列中删除(Tm,Pi)资源请求
当同时满足如下两个条件时，就将资源分配给进程Pi：
(i)按照“=>”关系排序后，(Tm,Pi)资源请求排在它的请求队列的最前面
(ii)Pi已经从所有其他进程都收到了时间戳>Tm的消息

2、在利用Lamport Timestamp实现全序组播时，要遵循如下假设：

(1)进程Pj在接收进程Pi的消息时，Pj对消息的接收顺序与Pi发送消息的顺序一致
(2)任何传输的消息不会丢失

例子：

一个等价的问题就是如何在分布式系统下实现全序组播(totally-ordered mulitcast)。这个可以利用Lamport提出的逻辑时钟实现。

　　保证全序组播的具体算法为：

　　每一个进程都维护一个本地请求队列(Request Queue)，此队列里的消息按时间戳排序。

进程Pi给消息m加上时间戳Ti(m)，并广播给所有进程(包括Pi);
进程Pj接收到消息m后，首先更新本地逻辑时钟，并把消息m加入请求队列，然后向
所有进程（包括Pj）广播接收到消息m的确认信息ACK。

当进程的请求队列中的某个消息位于队列顶部，且已经收到所有进程关于此消息的
确认信息ACK时，可以把此消息从队列顶部取走，并传给应用程序。

　　上述算法结合假设，可以证明所有进程都按相同的顺序执行一组操作。

　　证明中的关键点：

　　当进程Pi收到所有关于消息m的确认信息ACK时，

       首先，可以确认其他进程已经收到了消息m；

       其次，可以确认其他进程中“在关于消息m确认信息ACK之前发的消息”进程Pi都
已接收（这个可以从假设得到）。这表明如果存在需要在消息m之前执行的消息，
进程Pi已经接收了，否则与假设矛盾。结合消息的执行条件，就能保证消息m不会
被提前执行。

       最后，由于每个进程是等价的，所以每个进程的请求队列都是一致的。

例子2:

其实logic clock要解决的问题就是多点共同更新的问题，每个节点都保存有完整数据，所以操作要全局同步。
比如，lamport clock就是保证每个节点的任务队列的一致性，当然原始paper有一些假设和规则来达到这个目的，不过思想是没问题的。
比如上面的例子同样适用于多点更新（如银行数据），只需要利用上面算法保证每个节点事务执行的顺序就行了

小结

1. 可以看出，上述算法都是固定的线程数
2. 如果有一个hang住了，系统会阻塞
3. 解决的是最终一致性问题
4. 关于vector的应用优势：

vector clock是logic clock的一种,并且是目前被证明的能精确进行冲突检测的最有效的数据结构(有没有更有效的?答案是有,后面会介绍,但是精确度会下降).它的原理就是所有允许写入的节点维护一个counter,每次本地提交的动作会导致value+1并把这个值由本次操作携带,同步到其他节点去.远端节点在收到请求后也会为该操作分配一个本节点最新的counter.所以某个操作会在N-master集群中得到一个N个值的数组,只有当所有节点上的操作A的counter都小于对应节点上操作B的counter的时候才认为他们具有明确的happen-before,否则视为冲突.
而我们所说的Lamport clock是一种scalar clock,可以决定时序,但是任何的scalar clock并不能检测冲突.因为counter(A) vector clock有一个很大的缺点是不够高效,因为N-master集群需要N个元素来做判断,这对于集群的拓展会有损害.对于消息传递需要携带过多的payload也是不小的开销.这时候又出现了一种plausible clocks,可以在常量个vector元素的情况下,很高概率检测出来冲突,但并不是100%.但是这种模型只适合用于对于并发进行排序会提升效率的系统中,而不是影响正确性的系统中.

参考

Lamport大师的论文
Seif Haridi
logical clock lmaport vector-一个简单的pdf教程
国人解释－可以参考
分布式系统一致性系列