資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：沖突的處理，也是分布式系統(tǒng)中一個(gè)重要的議題。假設(shè)負(fù)責(zé)整理新聞段子有個(gè)人王尼瑪張全蛋紙巾。第二天，張全蛋復(fù)查列表，由于紙巾的更新操作并不是在他之后的而是和他同時(shí)的，這時(shí)候就產(chǎn)生了一個(gè)沖突，需要處理。
沖突的處理，也是分布式系統(tǒng)中一個(gè)重要的議題。今天我們繼續(xù)以 Riak 為案例，看看 Riak 是怎么做沖突處理的。
Vector Clock(向量鐘)Riak 通過(guò)一種叫做 Vector Clock 的機(jī)制來(lái)處理沖突問(wèn)題。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，Vector Clock 是一段 token，
像 Riak 這樣的分布式系統(tǒng)通過(guò)這樣的 token 來(lái)追蹤數(shù)據(jù)更新操作的先后順序。
在沖突處理中，能夠知道沖突操作(eg. 創(chuàng)建操作，更改操作)的順序，是非常重要的。
因?yàn)閷?duì)于分布式系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，不同的客戶端連接到的是不同的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)，
當(dāng)一個(gè)客戶端更新了一個(gè)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)，也許另一個(gè)客戶端也同時(shí)更新了另一個(gè)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)。
這時(shí)候，也許你會(huì)想到：記錄每個(gè)操作的時(shí)間戳，然后依照時(shí)間戳靠后的操作來(lái)。然而要這么做的話，這里有個(gè)隱含的前提：
在這個(gè)分布式系統(tǒng)中的每個(gè)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)，時(shí)鐘都必須是完全同步的。
然而事實(shí)上，一方面這是非常困難的：需要非常大的財(cái)力物力的投入；另一方面，整個(gè)系統(tǒng)又是單點(diǎn)故障的。
所以，Riak 使用 Vector Clocks 來(lái)處理沖突。Vector Clocks 給每個(gè)寫操作(創(chuàng)建，更改，刪除) 打上一個(gè)標(biāo)簽，標(biāo)簽代表了是哪個(gè)客戶端以什么樣的順序執(zhí)行的操作。
這樣一來(lái)，客戶端或者開(kāi)發(fā)者就能決定面對(duì)沖突，該怎么決定。
如果你熟悉像 Git, Subversion這樣的版本控制系統(tǒng)，
這就和兩個(gè)人同時(shí)修改了同一個(gè)文件產(chǎn)生的沖突解決思路是相似的。
暴走大事件的編輯部每周都要整理下一期里要播報(bào)的新聞段子。
假設(shè)負(fù)責(zé)整理新聞段子有3個(gè)人：王尼瑪(A), 張全蛋(B), 紙巾(C)。他們需要確定最終的新聞段子的列表。新聞段子的列表存儲(chǔ)在分布式的服務(wù)器中。
每個(gè)人用自己的終端連接數(shù)據(jù)庫(kù)。這些終端都有著唯一的標(biāo)識(shí)，用來(lái)構(gòu)建 vector clock。下面就讓我們模擬一下，vector clock 是如何工作的。
首先，王尼瑪用自己的終端更新了列表
vclock: A[0] value: ["news xx"]
然后，張全蛋先下載了這個(gè)列表，然后更新了這個(gè)列表
vclock: A[0], B[0] value: ["news xx", "news xyy"]
張全蛋更新的同時(shí)(王尼瑪做更新之后)，紙巾同樣的下載了已有的列表，做了更新。
vclock: A[0], C[0] value: ["news xx", "news yyz"]
第二天，張全蛋復(fù)查列表，由于紙巾的更新操作并不是在他之后的(而是和他同時(shí)的)，
這時(shí)候就產(chǎn)生了一個(gè)沖突，需要處理。
他拿到兩個(gè)值：
vclock: A[0], B[0] value: ["news xx", "news xyy"] -- vclock: A[0], C[0] value: ["news xx", "news yyz"]
他需要解決這個(gè)沖突：于是他選擇合并這兩個(gè)值：
vclock: A[0], C[0], B[1] value: ["news xx", "news xyy", "news yyz"]
這樣一來(lái)，任何人之后獲取到的就是這個(gè)最新的合并后的值了。
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