人们在谈及分布式系统的理论时，首先要明确其前置的通讯模型（有的地方也称为时间模型）的约定。比较常见的有同步网络模型、异步网络模型和部分同步网络模型¹。

同步网络模型

在同步网络模型中：

1. 进程间的消息通讯、传输延时有界。认为通讯耗时是有确定范围的；
2. 每个进程的处理速度是确定的。我们可以确切知道进程中每步算法的耗时。

因此我们可以推导出：

• 每个进程间的时钟是同步的，因为前面的定义1、2，所以我们可以使用通讯来同步各个机器上的时钟，使得各个机器的时钟误差在\(\Delta T\)内。
• 如果一个请求超过的应答超过\(RTT + T_{请求处理耗时}\)，则可以判定对端异常。

同步网络模型使用起来最简单，是理想的网络模型，但是它就跟物理实验中的”光滑平面”一样，在实际环境中并不存在。

异步网络模型

在异步网络模型中，我们引用FLP 不可能性²中的定义：

1. 进程间的消息通讯、传输延时没有上界；
2. 每个进程的处理速度是不确定的；
3. 每个机器上没有同步时钟（即不存在原子钟这种东西），时间流逝速度可能也不同。

因此我们可以推导出：

• 各个机器上的时钟没有可参考性，因为3每个机器不能自发保持时间的一致性，并且因为1、2，机器时间也无法同步时钟在一个有界的误差之内。所以依赖超时机制的算法并不可用。
• 因为1、2，当一个请求在本地时钟上超时后，我们无法判断这个请求是否是因为对端异常造成的。这是一个经典的两军问题³场景，故，我们无法对其他实例进行故障探测。

从定义中3，我们引出两个概念，但是这两个概念原本是集成电路^{4 5}中的概念，但是我们在分布式系统中重新扩展一下：

• clock drift(时钟漂移)：相关节点上的时钟以不同的速率运行。在\(P_1\)节点上经过\(\Delta T_1\)的同时，\(P_2\)节点经过了\(\Delta T_2\)，但是\(\Delta T_1 \neq \Delta T_2\)。
• clock skew(时钟偏移)：相关节点都引用了同一个时间源（比如通过NTP服务），但是由于这个时间源将授时信号同步不同节点时的耗时不同（比如网络传输耗时），造成同一时刻不同节点间产生了时间差。这是一个比clock drift(时钟漂移)更加严格的要求，因为如果一个系统内部的\(T_{Skew}\)存在上界\(T_{ShewMax}\)，那一定能通过不断的校时、保持时钟同步，使得\(T_{Drift}\)保持在\(T_{ShewMax}\)以内。

异步网络模型是一个最理想的”最差”网络模型，但是其复杂度又远超我们实际情形。

部分同步网络模型

我们现实中遇见的网络模型通常介于同步网络模型和异步网络模型两者之间。因为在我们所知的大部分系统，在大部分时间内：

• 进程间的消息通讯、传输延时是有上界的；只有在网络过载、网络分区故障时，才没有上界；
• 每个进程的处理速度是确定的；只有在发生GC、磁盘IO阻塞等异常情况时，每个进程的处理速度才不可确定。
• 每个机器上的时钟我们可以认为是基本同步的，比如我们可以使用NTP来同步机器时间，而且多数机器上有独立的时钟芯片，我们也可以粗略认为各个机器上时间流逝的速度是相同的。但是严格要求时序的系统除外。

结论

在FLP 不可能性中已经明确给我们指明了分布式系统中的矛盾点，我们需要结合部分同步网络模型与异步网络模型的约束条件变化，以及我们的业务需求，去做出具体的取舍。比如在分布式编程中的故障探测就给出了故障探测需要做出的取舍。

参考