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      NTP時間服務(wù)器在分布式系統(tǒng)時鐘同步的重要性

      點(diǎn)擊次數(shù):2872 更新時間:2016-01-19
          因為分布式系統(tǒng)使用分布式算法,所以它的同步機(jī)制比集中式系統(tǒng)更為復(fù)雜。在集中式系統(tǒng)中能夠做到的,在某一位置上能集收到系統(tǒng)的所有信息,然后由某些進(jìn)程檢測這些信息,再做出同步?jīng)Q策,而這在分布式系統(tǒng)中常常是不可能做到的。分布式算法一般有以下特點(diǎn):
      1)相關(guān)信息分布在多臺機(jī)器上。
      2)進(jìn)程只根據(jù)本地可用的信息做出決策。
      3)應(yīng)避免系統(tǒng)中單機(jī)失效。
      4)沒有公共時鐘或其他的全局時間源。
      前面三點(diǎn)都是說在處理過程中的單個點(diǎn)上無法收集到系統(tǒng)的所有信息。例如,在做資源分配(以不會出現(xiàn)死鎖的方式分配I/O設(shè)備)時,通常不應(yīng)將所有的UO請求發(fā)送給一個管理進(jìn)程.管理進(jìn)程檢查所有的I/O請求,根據(jù)其設(shè)備表中的信息決定滿足請求或拒絕請求。在大系統(tǒng)中,將所有的請求發(fā)送給單個管理進(jìn)程,會使這個進(jìn)程的負(fù)擔(dān)過重。而且象這樣的單機(jī)失效會使整個系統(tǒng)變得不可靠。理想情況下,分布式系統(tǒng)應(yīng)該比單機(jī)更可靠。如果分布式系統(tǒng)中某臺機(jī)器停止工作,剩余的機(jī)器應(yīng)該能夠繼續(xù)完成系統(tǒng)功能。不希望看到的是,由于某臺機(jī)器的失敗(如資源分配器)導(dǎo)致許多其他機(jī)器(如它的客戶)終止工作。為了在沒有集中控制的情況下實(shí)現(xiàn)同步,需要采取與傳統(tǒng)操作系統(tǒng)不同的方式。
        上面列出的第4點(diǎn)也很重要。在集中式系統(tǒng)中,時間是很明確的。每個進(jìn)程要知道當(dāng)前時間,只要執(zhí)行一個系統(tǒng)調(diào)用,操作系統(tǒng)內(nèi)核就會返回當(dāng)前系統(tǒng)時間給進(jìn)程。如果進(jìn)程A查詢了系統(tǒng)時間,稍后進(jìn)程B也去查詢系統(tǒng)時間,那么進(jìn)程B得到的時間將在進(jìn)程A得到的時間值之后(也可能相等),肯定不會在此之前。分布式系統(tǒng)中,要達(dá)到這種時間的一致性不是件簡單的事。
      作為一個簡單例子,考慮一下缺乏全局一致的時間對UNIX中make程序的意義。在UNIX中,大型程序通常分割成多個源文件,這樣在修改某個文件時只要編譯這一個文件,而不是編譯所有的文件。如果程序有一百個文件,則不需因為有一個文件發(fā)生了較大的變化而重新編譯所有文件,從而大大加快了程序員工作的速度。
        通常,make程序的工作方式很簡單。程序員在修改源文件后,啟動nla~e。Make程序檢查源文件及與它相應(yīng)的目標(biāo)文件的后修改時間。如果源文件input.C的后修改時間為2151,而相應(yīng)目標(biāo)程minput.o的后修改時間為2150,make程序就可以確定在創(chuàng)建input.o后,修改了源文件input.C,因此要重新編譯源文件input.C。相反,如果output.c的后修改時間為2144,而output,o的后改時間為2145,就不需要重新編譯output,c了。Make程序遍歷所有的源文件,找
      出需要重新編譯的文件,調(diào)用編譯器編譯這些文件。
       現(xiàn)在,想象在沒有全局—致時間的分布式系統(tǒng)中執(zhí)行make程序。假設(shè)ouput.o的后修改時間還是2144,隨即修改了源文件output.c,但是由于編輯output.c的機(jī)器的時鐘慢,所以修改后output.c的后時間被為2143,這時,make程序就不會重新編譯output.c結(jié)果,生成的可執(zhí)行文件就包括由舊的源文件生成的目標(biāo)文件和新的源文件產(chǎn)生的目標(biāo)文件。這樣,程序的運(yùn)行就會存在問題,而程序員要在代碼中找到問題的出處,也是大傷腦筋的事。
        上面我們看到,時間是人們考慮問題的基礎(chǔ),時鐘之間的不同步會產(chǎn)生戲劇性的結(jié)果。因此,以“分布系統(tǒng)中的所有時鐘可能同步嗎?”這樣一個簡單問題開始研究同步是比較合適的。

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