向量时钟算法

简介

向量时钟是一种一致性协议，是在分布式环境下各种操作或事件产生偏序关系的一种技术，它可以检测操作或事件的并行冲突，用来保持系统的一致性。
优点：
向量时钟的主要优势在于，节点之间不需要同步时钟，即不需要全局时钟。不需要在所有节点上存储、维护一段数据的版本数。

算法运行流程

首先明确一下符号的含义:

向量时钟实例
Vi代表第i个节点上的时钟信息，Vi[j]表示第i个节点所了解的第j个节点的时钟信息。以第2行为例，该行为V1节点的向量时钟（1,4,0），其中"1"表示V1节点所了解的V0节点上的时钟值；"0"表示V1节点所了解的V2节点上的时钟值；"4"表示V1节点自身所维护的时钟值。可以把这个看成二维vector。i = j的时候永远是同步的。

下面具体描述向量时钟在分布式系统中的运维规则。

规则1：

初始时，我们将每个节点的值设置为0。每当有数据更新发生，该节点所维护的时钟值将增长一定的步数d，d的值通常由系统提前设置好。该规则表明，如果操作a在操作b之前完成，那么a的向量时钟值大于b向量时钟值。d通常是1，比较方便。

向量时钟根据以下两个规则进行更新。

规则2：

在节点i的数据更新之前，我们对节点i所维护的向量Vi进行更新：

Vi[i]= Vi[i]+d（d > 0）

该规则表明，当Vi[i]处理事件时，其所维护的向量时钟对应的自身数据版本的时钟值将进行更新。

规则3：

当节点i向节点j发送更新消息时，将携带自身所了解的其他节点的向量时钟信息。节点j将根据接收到的向量与自身所了解的向量时钟信息进行比对，然后进行更新：这个的原理是如果他的值越大，代表他离现在越近，数据越新。放到表格里就是纵向去比。

Vj[k] = max{Vi[k], Vj[k]}

在合并时，节点j的向量时钟每一维的值取节点i与节点j向量时钟该维度值的较大者。两个向量时钟是否存在偏序关系，通过以下规则进行比较：对于n维向量来说，Vi > Vj，如果任意k（0≤k≤n 1）均有Vi[k] > Vj[k]。

实战分析

A、B、C、D四个人计划下周去爬长城。A首先提议周三去，此时B给D发邮件建议周四去，他俩通过邮件联系后决定周四去比较好。之后C与D通电话后决定周二去。然后，A询问B、C、D三人是否同意周三去，C回复说已经商量好了周二去，而B则回复已经决定周四去，D又联系不上，这时A得到不同的回复。如果他们决定以最新的决定为准，而A、B、C没有记录商量的时间，因此无法确定什么时候去爬长城。

（1）

在初始状态下，将四个人（四个节点）根据规则1将自身所维护的向量时钟清零，如下所示：

点	X	Y	Z	W
A	0	0	0	0
B	0	0	0	0
C	0	0	0	0
D	0	0	0	0

（2）A提议周三出去,所以A_i [X] = 0+1 = 1

A首先根据规则2对自身所维护的时钟值进行更新，同时将该向量时钟发往其他节点。B、C、D节点在接收到A所发来的时钟向量后发现它们所知晓的A节点向量时钟版本已经过时，因此同样进行更新。更新后的向量时钟状态如下所示：

点	X	Y	Z	W
A	1	0	0	0
B	1	0	0	0
C	1	0	0	0
D	1	0	0	0

（3）B和D通过邮件进行协商

B觉得周四去比较好，那么此时B首先根据规则2更新向量时钟版本（B(1,1,0,0)），然后将向量时钟信息发送给D（D(1,0,0,0)）。D通过与B进行版本比对，发现B的数据较新，那么D根据规则3对向量时钟更新，如下所示。PS:谁先更新谁是老大。

点	X	Y	Z	W
A	1	0	0	0
B	1	1	0	0
C	1	0	0	0
D	1	1	0	0

4）C和D进行电话协商

C觉得周二去比较好，那么此时C首先更新自身向量时钟版本（C(1, 0, 1, 0)），然后打电话通知D（D(1, 1, 0, 0)）。D根据规则3对向量时钟进行更新。

此时系统的向量时钟如下所示：

点	X	Y	Z	W
A	1	0	0	0
B	1	1	0	0
C	1	0	1	0
D	1	1	1	0

最终，通过对各个节点的向量时钟进行比对，发现D的向量时钟与其他节点相比具有偏序关系。因此该系统将决定"周二"一起去爬山。

在实际情况中，D在接收到B和C的更新消息后，根据规则3更新了自身的向量时钟。这导致了D的向量时钟在所有维度上都不小于其他节点的向量时钟，形成了偏序关系。这种偏序关系表示D的数据版本相对于其他节点来说是较新的，因此系统最终选择以D的决定为准。