vector clock算法保证版本信息

解决数据版本问题

　　这里我们需要讨论一下数据版本问题，这个问题不仅仅存在于分布式系统，只是分布式系统的一些要求使得这个问题更复杂。先看个简单的例子，用户x对key1做了一次写入操作，我们设值是数字3。然后用户y读取了key1，这个时候用户y知道的值是3。然后用户x对值做了一个+1操作，将新值写入，现在key1的值是4了。而用户y也做了一次+1操作，然后写入，因为用户y读到的值是3，y不知道这个值现在已经变化了，结果按照语义本应该是5的值，现在还是4。

　　解决这个问题常用的方法是设置一个版本值。用户x第一次写入key1 值3的时候，产生一个版本设为v1。用户y读取的信息中包括版本编号v1。当x做了加1把值4写入的时候，告诉server自己拿到的是版本v1，要在v1的基础上把值改成4。server发现自己保存的版本的确是v1所以就同意这个写入，并且把版本改成v2。这个时候y也要写入4，并且宣称自己是在版本v1上做的修改。

　　但是因为server发现自己手里已经是版本v2了，所以server就拒绝y的写入请求，告诉y，版本错误。这个算法在版本冲突的时候经常被使用。但是刚才我们描述的分布式系统不能简单采用这个方式来实现。

　　假设我们设置了N=3 W=1。现在x写入key1 值3，这个请求被节点A处理，生成了v1版本的数据。然后x用户又在版本v1上进行了一次key1值4的写操作，这个请求这次是节点C处理的。但是节点C还没有收到上一个A接收的版本(数据备份是异步进行的)如果按照上面的算法，他应该拒绝这个请求，因为他不了解版本v1的信息。但是实际上是不可以拒绝的，因为如果C拒绝了写请求，实际上W=1这个配置，这个服务器向客户做出的承诺将被打破，从而使得系统的行为退化成W=N的形式。那么C接收了这个请求，就可能产生前面提到的不一致性。如何解决这个问题呢?

　　Dynamo 的方法是保留所有这些版本，用vector clock记录版本信息。当读取操作发生的时候返回多个版本，由客户端的业务层来解决这个冲突合并各个版本。当然客户端也可以选择最简单的策略，就是最近一次的写覆盖以前的写。

vector clock算法保证版本信息

　　这里又引入了一个vector clock算法，这里简单介绍一下。可以把这个vector clock想象成每个节点都记录自己的版本信息，而一个数据，包含所有这些版本信息。来看一个例子：假设一个写请求，第一次被节点A处理了。节点A会增加一个版本信息(A，1)。我们把这个时候的数据记做D1(A，1)。 然后另外一个对同样key(这一段讨论都是针对同样的key的)的请求还是被A处理了于是有D2(A，2)。

　　这个时候，D2是可以覆盖D1的，不会有冲突产生。现在我们假设D2传播到了所有节点(B和C)，B和C收到的数据不是从客户产生的，而是别人复制给他们的，所以他们不产生新的版本信息，所以现在B和C都持有数据D2(A，2)。好，继续，又一个请求，被B处理了，生成数据D3(A，2;B，1)，因为这是一个新版本的数据，被B处理，所以要增加B的版本信息。

　　假设D3没有传播到C的时候又一个请求被C处理记做D4(A，2;C，1)。假设在这些版本没有传播开来以前，有一个读取操作，我们要记得，我们的W=1 那么R=N=3，所以R会从所有三个节点上读，在这个例子中将读到三个版本。A上的D2(A，2);B上的D3(A，2;B，1);C上的D4(A，2;C，1)这个时候可以判断出，D2已经是旧版本，可以舍弃，但是D3和D4都是新版本，需要应用自己去合并。

　　如果需要高可写性，就要处理这种合并问题。好假设应用完成了冲入解决，这里就是合并D3和D4版本，然后重新做了写入，假设是B处理这个请求，于是有D5(A，2;B，2;C，1);这个版本将可以覆盖掉D1-D4那四个版本。这个例子只举了一个客户的请求在被不同节点处理时候的情况， 而且每次写更新都是可接受的，大家可以自己更深入的演算一下几个并发客户的情况，以及用一个旧版本做更新的情况。

　　上面问题看似好像可以通过在三个节点里选择一个主节点来解决，所有的读取和写入都从主节点来进行。但是这样就违背了W=1这个约定，实际上还是退化到W=N的情况了。所以如果系统不需要很大的弹性，W=N为所有应用都接受，那么系统的设计上可以得到很大的简化。Dynamo 为了给出充分的弹性而被设计成完全的对等集群(peer to peer)，网络中的任何一个节点都不是特殊的。

　　解决单点故障问题

　　最后还有一个单点故障的问题，这个问题的解决要求系统构建的时候是完全分布式，不存在一个核心的。例如传统的存储系统里面往往存在一个中心节点，这个单点的存在使得系统在这一点上变得很脆弱。解决方法就是让系统的每个节点都可以承担起所有需要的功能。这个问题的解决涉及到事情比较多，以亚马逊平台的Dynamo分布式存储引擎来说，有Seed节点的概念，不过本文我们暂时不做过多剖析。