vector clocks算法学习总结(三)

前两篇:

http://www.cnblogs.com/star-star/archive/2013/05/15/3080162.html

http://www.cnblogs.com/star-star/archive/2013/05/15/3080216.html

大体的概述了一下vector clocks算法。

实现起来并不困难，但实际上还有很多细节需要考虑。

思考一下，如果有很多的服务器节点，那么每个数据的vector clocks可能会非常长，甚至长到无法接受的地步，如下图的版本信息:

[(A, 1), (B,1), (C,1) ...... (AA,1), (BB, 1) ...]

他就占用了无法想象的内存，比对版本信息时的复杂度也成倍增长，例如：那我们又该怎么处理这种情况呢？

 

dynamo的一种解决方法就是在一定的情况下，对vector clocks进行截断。

上篇博客说了，可以在版本信息中额外加入时间戳，当vector clocks过长时候，我们则可以根据时间戳来截去过长时间之前更新的版本信息。

当然了，这可能会丢失一些版本维护信息，但这并不会使你的用户信息丢失，出现这种情况的时候，多半是用户长时间没有操作之类，衡量之下，这种处理方式其实没有问题的。

 

 

现在我们看一下实际生产中的运用，riak作为一种类dynamo的实现。它对vector clocks的截断处理取决于四个参数：

• small_vclock
• big_vclock
• young_vclock
• old_vclock

small_vclock 和 big_vclock 与vector clocks的length相关，

当length < small_vclock 的时候，不会截断，当 length > big_vclock 的时候，则开始进行截取。

young_vclock 和 old_vclock 与版本信息的时间戳有关。

当timestamp < young_vclock 的时候，不会截断，当 timestamp > old_vclock的时候， 则开始进行截取。

以下是从riak文档中截取出的一副示意图：

 

ok~~~