背景
近期在重讀“Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store”（經(jīng)典好文，推薦！）。文章4.4 中聊到了Data Version
為了提高可用性，Dynamo同意“更新”操作異步的傳播到其他副本，當(dāng)出現(xiàn)多個(gè)寫事件并發(fā)運(yùn)行時(shí)，可能會導(dǎo)致系統(tǒng)中出現(xiàn)多個(gè)版本號的對象。
因?yàn)槲覀儫o法保證分布式系統(tǒng)中的多個(gè)結(jié)點(diǎn)的物理時(shí)鐘是完美同步的，所以通過物理時(shí)鐘來確定事件的時(shí)序是不靠譜的，但我們能夠通過基于事件的邏輯時(shí)鐘來構(gòu)建部分有序的事件時(shí)序集合
Dynamo通過Vector Clock來構(gòu)建同一對象多個(gè)事件的部分有序的時(shí)序集合
須要特別說明的是，Vector Clock能解決分布式系統(tǒng)多版本號合并的問題，可是對于確實(shí)發(fā)生沖突的版本號，它無法合并，而須要用戶自己去做合并
另外，lamport大神寫的“Time Clocks and the Ordering of Events in a Distributed System”能夠覺得是Vector Clock的理論基礎(chǔ)。有興趣同學(xué)能夠看看

簡述
Vector Clock是一個(gè)向量。向量的每一個(gè)分量為（node，count），node即為分布式系統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)，count為相應(yīng)節(jié)點(diǎn)上的版本號，在處理事件前count會對將該值遞增，當(dāng)它須要和其他節(jié)點(diǎn)進(jìn)行同步的時(shí)候也會把count帶上。
通過比較這些向量的大小。來確定事件發(fā)生的順序。

假如一個(gè)向量的全部分享量的count值都小于或等于還有一個(gè)向量。能夠覺得后者并前者更"新"
否則。存在沖突

演示樣例

1.“用戶A在N1節(jié)點(diǎn)上設(shè)置x=100” ? ------------ ?節(jié)點(diǎn)N1生成向量<(N1,1)>
2.“用戶A在N1節(jié)點(diǎn)上設(shè)置x=200” ? ------------ ?節(jié)點(diǎn)N1生成向量<(N1,2)>
3.“N1將x=200傳播到N2” ----------- ?節(jié)點(diǎn)N2生成向量<(N1,2)>
4.“N1將x=200傳播到N3” ----------- ? 節(jié)點(diǎn)N3生成向量<(N1,2)>
5.“用戶A在N2節(jié)點(diǎn)上設(shè)置x=300” ? ------------ ?節(jié)點(diǎn)N2生成向量<(N1,2), (N2,1)>
6.“用戶B在N3節(jié)點(diǎn)上設(shè)置x=400” ??----------- ?節(jié)點(diǎn)N3生成向量<(N1,2), (N3,1)>

此時(shí)各個(gè)節(jié)點(diǎn)的向量
N1：?<(N1,2)>
N2：<(N1,2), (N2,1)>
N3：<(N1,2), (N3,1)>

插入一個(gè)知識點(diǎn)Quorum NRW模型：
N: 復(fù)制的節(jié)點(diǎn)數(shù)量
R: 成功讀操作的最小節(jié)點(diǎn)數(shù)
W: 成功寫操作的最小節(jié)點(diǎn)數(shù)
僅僅需W + R > N。就能夠保證強(qiáng)一致性。

此處我們的N=3
當(dāng)須要高可寫的系統(tǒng)時(shí)，能夠設(shè)置W=1 R=3
當(dāng)須要高可讀的系統(tǒng)時(shí)。能夠設(shè)置W=3 R=1

如果此處R=3 W=1
7.有個(gè)讀x的事件
client其拿到N1,N2,N3上的向量，通過比較可知，N1上的是舊數(shù)據(jù)，N2/N3版本號存在沖突，此時(shí)須要用戶自己去解決沖突

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/bhlsheji/p/5092591.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Vector Clock理解的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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