cristian算法介绍和实现详细介绍

2021年5月11日14:20:15 发表评论 3,276 次浏览

cristian算法是一种时钟同步算法, 用于通过客户端进程与时间服务器同步时间。此算法适用于低延迟网络, 其中往返时间与准确性相比, 它是短的, 而易于冗余的分布式系统/应用程序与该算法不能并存。这里的往返时间是指请求开始到相应响应结束之间的持续时间。

以下是模仿cristian算法工作的示意图:

cristian的事前插图

算法:

1)客户端计算机上的进程在以下时间将获取时钟时间(服务器时间)的请求发送到时钟服务器

T_0

.

2)Clock Server侦听客户端进程发出的请求, 并以Clock server time的形式返回响应。

3)客户端进程会及时从Clock Server获取响应

T_1

并使用以下公式计算同步的客户端时钟时间。

\ [T_ {CLIENT} = T_ {SERVER} +(T_1-T_0)/ 2 \]

其中

T_ {CLIENT}

指同步时钟时间,

T_ {SERVER}

指服务器返回的时钟时间,

T_0

指的是客户端进程发送请求的时间,

T_1

指的是客户端进程收到响应的时间

以上公式的工作/可靠性:

T_1-T_0

指网络和服务器将请求传输到服务器, 处理请求并将响应返回给客户端进程所花费的总时间, 假设网络延迟

T_0

T_1

大致相等。

客户端的时间最多与实际时间不同

(T_1-T_0)/ 2

秒。使用上面的陈述, 我们可以得出结论, 同步错误最多为

(T_1-T_0)/ 2

秒。

因此,

\ [错误\,\ epsilon \,[-(T_1-T_0)/ 2,\,(T_1-T_0)/ 2] \]

以下Python代码说明了Cristian算法的工作原理:

以下代码用于在本地计算机上启动时钟服务器的原型:

# Python3 program imitating a clock server
  
import socket
import datetime
    
# function used to initiate the Clock Server
def initiateClockServer():
  
     s = socket.socket()
     print ( "Socket successfully created" )
        
     # Server port
     port = 8000
  
     s.bind(('', port))
       
     # Start listening to requests
     s.listen( 5 )      
     print ( "Socket is listening..." )
        
     # Clock Server Running forever
     while True : 
        
        # Establish connection with client
        connection, address = s.accept()      
        print ( 'Server connected to' , address)
        
        # Respond the client with server clock time
        connection.send( str (
                     datetime.datetime.now()).encode())
        
        # Close the connection with the client process 
        connection.close()
  
  
# Driver function
if __name__ = = '__main__' :
  
     # Trigger the Clock Server    
     initiateClockServer()

输出如下:

Socket successfully created
Socket is listening...

以下代码用于在本地计算机上启动客户端进程的原型:

# Python3 program imitating a client process
  
import socket 
import datetime
from dateutil import parser
from timeit import default_timer as timer
  
# function used to Synchronize client process time
def synchronizeTime():
  
     s = socket.socket()          
        
     # Server port
     port = 8000     
        
     # connect to the clock server on local computer 
     s.connect(( '127.0.0.1' , port)) 
  
     request_time = timer()
  
     # receive data from the server
     server_time = parser.parse(s.recv( 1024 ).decode())
     response_time = timer() 
     actual_time = datetime.datetime.now()
  
     print ( "Time returned by server: " + str (server_time))
  
     process_delay_latency = response_time - request_time
  
     print ( "Process Delay latency: " \
           + str (process_delay_latency) \
           + " seconds" )
  
     print ( "Actual clock time at client side: " \
           + str (actual_time))
  
     # synchronize process client clock time
     client_time = server_time \
                       + datetime.timedelta(seconds = \
                                (process_delay_latency) /2 )
  
     print ( "Synchronized process client time: " \
                                         + str (client_time))
  
     # calculate synchronization error 
     error = actual_time - client_time
     print ( "Synchronization error : " 
                  + str (error.total_seconds()) + " seconds" )
  
     s.close()        
  
  
# Driver function
if __name__ = = '__main__' :
  
     # synchronize time using clock server
     synchronizeTime()

输出如下:

Time returned by server: 2018-11-07 17:56:43.302379
Process Delay latency: 0.0005150819997652434 seconds
Actual clock time at client side: 2018-11-07 17:56:43.302756
Synchronized process client time: 2018-11-07 17:56:43.302637
Synchronization error : 0.000119 seconds

时钟同步的即兴性:

使用网络上的迭代测试, 我们可以定义一个最小传输时间, 以此可以制定一个改进的同步时钟时间(减少同步误差)。

在这里, 通过定义一个最小的传输时间(具有较高的可信度), 我们可以说服务器时间将

总是在之后产生

T_0 + T_ {min}

T_ {SERVER}

将始终在之前生成

T_1-T_ {min}

, 在哪里

T_ {min}

是最小传输时间, 它是

T_ {REQUEST}

T_ {RESPONSE}

在几次迭代测试中。同步错误可以表述为:

\ [错误\,\ epsilon \,[-((T_1-T_0)/ 2-T_ {min}),\,((T_1-T_0)/ 2-T_ {min})] \]

同样, 如果

T_ {REQUEST}

T_ {RESPONSE}

相差相当长的时间, 我们可以替代

T_ {min}

by

T_ {min1}

T_ {min2}

, 在哪里

T_ {min1}

是观察到的最短请求时间, 并且

T_ {min2}

是指在网络上观察到的最小响应时间。

在这种情况下, 同步时钟时间可以计算为:

\ [T_ {CLIENT} = T_ {SERVER} +(T_1-T_0)/ 2 +(T_ {min2}-T_ {min1})/ 2 \]

因此, 通过仅将响应时间和请求时间引入为单独的时间延迟, 我们可以改善时钟时间的同步性, 从而减少总体同步误差。要运行的迭代测试的数量取决于整体时钟漂移观测到的。

参考文献:

1)https://en.wikipedia.org/wiki/Cristian%27s_algorithm

2)https://en.wikipedia.org/wiki/Round-trip_delay_time

3)https://www.lsbin.org/socket-programming-python

4)https://en.wikipedia.org/wiki/Clock_drift

首先, 你的面试准备可通过以下方式增强你的数据结构概念:Python DS课程。


木子山

发表评论

:?: :razz: :sad: :evil: :!: :smile: :oops: :grin: :eek: :shock: :???: :cool: :lol: :mad: :twisted: :roll: :wink: :idea: :arrow: :neutral: :cry: :mrgreen: