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一文入魂！聊透分布式系统一致性( 二 )

分布式系统


混合逻辑时钟 Hybrid Logic Clock
在混合逻辑时钟中同时比较了节点本地的物理时间、逻辑时间和其他节点发送消息中的物理时间 。kudu和Cockroachdb也都是使用的这个方法，HLC虽然加上了物理时间，但是仍然强依赖于机器的NTP，并不是严格意义上精确的时钟，在HLC中需要为时钟定义一个边界，比如kudu中定义了maximum check error(最大时钟错误)，如果本地NTP没启动，kudu在启动的时候就直接失败了；如果误差超过了maximum check error，依旧会报错，这也就意味着当超过HLC所设定的偏差边界，HLC就不能正常工作了 。
在看HLC的实现逻辑时，发现步骤比较多，逻辑时间存在的意义就是在时间比对时，当作中间值或者备份值 。这里由于不是本篇重点，不再赘述了，感兴趣的小伙伴可以看下论文：https://cse.buffalo.edu/tech-reports/2014-04.pdf 。
True Time
上一篇文章中也有讲到，谷歌依赖强大的基建实力降低了网络分区发生的概率，而面全局时钟问题，google的Spanner采用的是GPS + Atomic Clock(原子时钟的含义可以百度一下)这种纯硬件方式来对集群的机器进行校时，其精度在ms级别，这里我们用ε来表示时间精度的误差，时间的精度误差的范围也就是[t-ε,t+ε]这个范围之间 。此时回到上面的操作中，按照此种方式Client10的机器时间相比Client1的机器时间最多提前或者滞后2个ε的时间，因此Spanner引入了commit wait time这个方案，说白了就是操作执行完成后多等一会，等过了这个精度误差的范围自然就全局有序了，Google将精度误差控制在几ms级别，当然对于Spanner这种全球性、跨地域的分布式系统来说，多等个几ms问题也不大 。
但很遗憾，Google的这套硬件解决方案，并没有开源出来，适用性有限，我们就望梅止渴吧 。
授时中心 TimeStamp Oracle
在生活中也有”授时中心“的存在，貌似在陕西，具体位置可以查查，他的作用是什么呢？为中国各种基建、系统提供了一个准确的时间，避免误差 。（个人YY：万一打起仗，总不能因为其他国家干扰了基准时间，咱们所有基建就瘫痪吧，因此授时中心的意义巨大 。）
在分布式服务中，实际上也有类似的方案 。这里以Tidb举例，Tidb为了校准时间，就是采用了TSO这个方案，对于Tidb来说所有行为事件统一由PD节点分配时间，虽然这种方案会产生非常高频的互相调用，但是按照Tidb官方介绍，在同IDC网络环境下网络传输开销非常低，只有0.xms 。当然如果面对跨IDC的网络，就可以尝试将PD节点和Tidb节点混部(Tikv依然需要独立部署，为的是存储计算分离) 。这就不需要走网络的开销了，当然如果是Client端跨IDC的话，还是没有太好的方法 。
2、顺序一致性
上面我们说到了严格一致性(线性/原子)，想做到全局时钟下的全局绝对有序是有难度的，HLC实现比较复杂，谷歌的原子钟+GPS又没有开源出来，TSO又增加了系统的复杂度 。想实现全局时钟好难！
这里我们是否可以退一步，舍弃“时间”这个有序的计数器，尝试构造一个更好维护的计数器，不保证全局行为绝对有序，只保证分布式服务全局相对有序？
【一文入魂！聊透分布式系统一致性】如下图所示，D1先后更新了x=1，x=2，D3先后更新了a=1，a=2 。当Client读取到D2节点时，按照顺序一致性要求，所有节点的操作相对顺序都是相同的，一定是x=1在x=2之前，a=1在a=2之前，下图举例的是顺序一致性的其中一种情况 。

一文入魂！聊透分布式系统一致性

文章插图
逻辑时钟 Logic Clock
逻辑时钟Logic Clock，这个名字你陌生的话，或许他的另一个名字Lamport Timestamp会让你浮想连连，如果你还是没啥印象的话，那么Paxos你是否知道呢？（如果做大数据的你不知道paxos，那你需要好好补习下基础了



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