Lamport 逻辑时钟（Lamport Timestamp）和 Vector Clock 简单理解

原文地址：https://www.inlighting.org/archives/lamport-timestamp-vector-clock

Lamport 逻辑时钟（Lamport Timestamp）

Lamport Timestamp 是一种衡量时间和因果关系的方法。现实生活中，很多程序都有着因果（causality）关系，比如执行完事件 A 后才能执行事件 B。

int main {
  create_photos(6);
  view_photos(6);
  return 0;
}

比如上面的代码，我只有创建完照片 6 才能访问照片 6，这就是因果关系。但是在分布式系统中，我们如何衡量事件的因果顺序呢？

如下图，比如我有 A，B，日志服务器 三台机器，用户发起一个购买操作，首先第一个请求在 Server A 上面创建了订单，之后支付操作在 Server B 上进行。然后为了记录用户操作，Server A 和 Server B 异步发送日志写入请求到达日志服务器。假设两条日志同时到达，那么日志服务器该如何区分先后顺序呢？

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我们首先想到的就是使用时间戳（timestamp）的方式，根据时间戳的大小来判断事情发生的先后。但是在分布式系统中，不同的机器的时间可能不一样，这样导致这种方法会产生误差。也许你会说让机器定期进行 NTP 时间同步，但是在一个集群中，不同机器内部时间计算也会产生误差，可能有些机器时间前进的快点，有些机器会慢点，这种现象也叫 Clock Drift 。

Logic Clock

所以我们要引入逻辑上面的时间，其中 Logic Clock 中最出名的就是 Lamport Timestamp。通过逻辑时间，我们可以判断不同事件的因果顺序关系。

算法实现

Lamport Timestamp 算法的实现遵循以下规则：

• 每一台机器内部都有一个时间戳（Timestamp），初始值为 0。
• 机器执行一个事件（event）之后，该机器的 timestamp + 1。
• 当机器发送信息（message）给另一台机器，它会附带上自己的时间戳，如 。
• 当机器接受到一条 message，它会将本机的 timestamp 和 message 的 timestamp 进行对比，选取大的 timestamp 并 +1。

有些会说计数器叫 counter，也有些会说叫 timestamp，反正都代表一种计数方式。

Lamport Timestamp 伪代码如下：

发送信息

void sendMessage() {
  do_one_event();
  timestamp = timestamp + 1;
  send(message, timestamp);
}

接收信息

void receiveMessage() {
  (message, remote_timestamp) = receive();
  counter = max(timestamp, remote_timestamp) + 1;
}

思考

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首先规定一个事件 A 的逻辑时间戳表示方式为 。下面所有的时间戳都为逻辑时间戳，不是机器真实时间。

如果事件 A 在事件 B 之前发生，（叫做 happened-before，表示为 ），那么事件 A 的时间戳一定小于事件 B。即表达为：

但是我们要注意这种推导关系是不能反过来的。

比如上图 中的事件 3 和 中的事件 1，虽然 但是它们之间没有因果关系，它们是并行 (concurrent) 的（或者是独立的，independent）。

我们还可以知道，如果 ，那么事件 B 是绝对不可能发生在事件 A 之前。

当然，如果事件 A 和 事件 B 的时间戳相同，则它们是并行或独立的，即

大家可以参考下下面的图，加深下理解。

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Vector Clock

但是 Lamport Timestamp 不能很好的满足分布式系统，比如你不能区分两个事件是否有关联，或者在一个多点读的 key-value 数据库中，你无法确定保存哪一份副本（通常保存最新的那份副本）。

如下图所示，你其实无法单纯的通过 logic clock 比较来判断 Process 1 中的事件 3 和 Process 2 中的事件 8 是否有关系。

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如果事件 3 执行时间延迟几秒，这不会影响到事件 8。所以两个事件互不干涉，为了判断两个事件是否为这种情况，我们引入了 Vector Clock（向量逻辑时间）。

算法实现

Vector Clock 是通过向量（数组）包含了一组 Logic Clock，里面每一个元素都是一个 Logic Clock。如上图，我们有 3 台机器，那么 Vector Clock 就包含三个元素，每一个元素的索引（index）指向自己机器的索引。我们遵循以下规则：

• 每一台机器都初始化所有的 timestamp 为 0。例如上面的例子，每一台机器初始的 Vector Clock 均为 [0, 0, 0] 。
• 当机器处理一个 event，它会在向量中将和自己索引相同的元素的 timestamp + 1。例如 1 号 机器处理了一个 event，那么 1 号机器的 Vector Clock 变为 [1, 0, 0] 。
• 每当发送 message 时，它会将向量中自己的 timestamp + 1，并附带在 message 中进行发送。如 。
• 当一台机器接收到 message 时，它会把自己的 Vector Clock 和 message 中的 Vector Clock 进行逐一对比（每一个 timestamp 逐一对比），并将 timestamp 更新为更大的那个（类似于 Lamport Timestamp 的操作）。然后它会对代表自己的 timestamp + 1。

如下图所示：

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由此我们也可以知道，如果 ，那么 的 Vector Clock 中的每一个元素都会小于 中的每一个元素。

判断两个事件是否并行或独立

回到刚刚判断两个事件是不是有关联，我们可以看到 Process 1 中的 [3, 0, 0] 和 Process 2 中的 [2, 4, 2] ，其中 3 > 2 而 0 < 4，0 < 2 。有些 timestamp 大于对方，而有些 timestamp 又小于对方，由此我们可以得知这两个事件是互不相干的。

K/V 数据库中的应用

传统的分布式数据库存在一个 leader，leader 接收写入请求后，会将写入数据同步到集群一半以上的节点上面。一半以上节点反馈写入成功后，leader 再返回给客户端写入成功，有点类似于 Raft ，是单点写的。

如果我们引入了 Vector Clock，我们可以实现多点写，如 Dynamo 论文中所示。

假设 Key K 有三个副本 k1, k2, k3（目前是一样的），分别位于 M1, M2, M3 三台服务器上面，现在因为某种故障，导致了网络分区，三台机器均不能互相通信，但是每台机器仍然能够和客户端保持通讯。

其中 k1 副本被 client 1 持续更新，k2 副本被 client 2 持续更新。当三台机器之间互相通讯恢复的时候，进行副本同步时，应该保留哪个版本？如果只保留 k2，即采用 last write win 机制，那么同步后，client 1 会发现它写的数据丢了。

这个时候就需要 Vector Clock，更确切的说是 Version Clock（Dynamo 中是这么说的）。

为了处理这种场景，Dynamo 使用 Version Clock 来捕获同一份数据（Object） 的不同版本之间的因果关系（causality）。每个 Object 的每个版本会有一个相关联的 Version Clock , 形如 [(serverA, counter), (serverB, counter),...]， 通过检查同一个 Object 不同版本的 Version Clock，可以决定是否可以完全丢弃一个版本，仅保留另外一个版本，还是需要将两个版本进行合并（merge）。如果 Object 的版本 A 的 Version Clock 中的每项 (server, counter) 在版本 B 的 Version Clock 中都有对应项，并且 counter 小于等于版本 B 中对应项的 counter，那么这个 Object 的版本 A 可以被丢弃，否则需要对两个版本进行 merge。

回到刚才的例子，k1 被更新，Version Clock (注:此处假设 k1/k2/k3 三个副本之前一模一样) 为[(M1, 1), (M2, 0), (M3, 0)]，k2 被更新，Version Clock 为[(M1, 0), (M2,1), (M3, 0)]，随后 k1 和 k2 网络通了，他们通过比较两个 Version Clock 发现两个 Version Clock 存在冲突，且不存在对方每一项 Logic Clock 小于自己的 Logic Clock，那么就两个版本都保留，当客户端来读 Key=K 的时候，两个版本的数据和对应的 Version Clock 都返回给客户端，由客户端进行冲突合并，客户端进行冲突合并后写入Key K的时候，带着合并后的 Version Clock [(M1, 1), (M2, 1), (M3, 0)] 发到M1 和 M2 两台机器，覆盖服务器版本，冲突解决。

Vector Clock 缺陷

系统伸缩（Scale）缺陷

其实 Vector Clock 对资源的伸缩支持并不是很好，因为对于一个 key 来说，随着服务器数量的增加，Vector Clock 中向量的元素也同样增长。假设集群有 1000 台机器，每次传递信息时都要携带这个长度为 1000 的 Vector，这个性能不太好接受。

非唯一缺陷

在正常的系统下面，假设所有的消息都是有序的（即同一台机器发送 消息 1 和 2 到另一台机器，另一台机器也会先接收到消息 1 再接收消息 2）。那么我们可以根据每一台机器的 Vector Clock 来恢复它们之间的计算（computation）关系，也就是每一种计算都有着对应自己独一无二的 Vector Clock。

但是，如果消息不是有序的，消息之间会‘超车‘（overtaking），那么问题就来了，看下图：

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大家看看左右两张图，两种不一样的计算方式，但是最终 和 上面产生了相同的 Vector Clock。也就是说，相同的 Vector Clock 并不代表唯一的 computation。

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这张图中，我们可以看看 节点中的 ，我们无法判断这个 是从 那边的 传递过来还是 自己处理了一个事件，在自己 的基础上面 +1 。

解决办法 1

在 Vector Clock 中添加事件类型，例如用内部（internal），发送（send），接收（receive）3 种事件表明 Vector Clock。但是这样的话还是有问题，

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我们标明了 send 和 receive 两种事件，但是结果还是不同的 computation 产生了相同的 Vector Clock。

解决办法 2

将 Vector Clock 改为既包含接收到消息的时间和本地时间。例如下面这个图：

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将左边图改为 ，右边图中变为 。

通过这种方法，我们能够确定每一种 computation 有着唯一的 Vector Clock。虽然这种会导致 Vector Clock 体积增长了一倍。

当然这种方法也不一定完全需要，因为只要我们能够保证消息发送到达的有序，即不产生消息超车（Overtaking）的情况下，原来的 Vector Clock 也够用了。

参考资料

https://en.wikipedia.org/wiki/Lamport_timestamps

https://jameshfisher.com/2017/02/12/what-are-lamport-timestamps/

https://towardsdatascience.com/understanding-lamport-timestamps-with-pythons-multiprocessing-library-12a6427881c6

https://www.zhihu.com/question/19994133

https://www.cnblogs.com/foxmailed/p/4985848.html

https://dl.acm.org/doi/10.1016/S0020-0190%2898%2900143-4