克里斯蒂安算法

17 Mar 2025 | 4 分钟阅读

客户端进程使用 Cristian 算法（一种时钟同步算法）与时间服务器同步时间。虽然这种算法不适用于易于出现冗余的分布式系统和应用程序，但它适用于低延迟网络，其中往返时间相对于精度很短。在这种情况下，请求开始到相应响应结束之间的时间间隔称为往返时间。

下面提供了一个模拟 Cristian 算法运行的示例

算法

客户端机器上的进程在时间 T₀ 向时钟服务器发送请求，以获取时钟时间（服务器上的时间）。
时钟服务器在响应客户端进程的请求时，会监听并返回时钟服务器的时间。
客户端进程在时间 T₁ 检索到时钟服务器的响应，并使用以下公式确定同步后的客户端时钟时间。

T_CLIENT = T_SERVER + (T₁ - T₀)/2。

其中 T_CLIENT 表示同步后的时钟时间，T_SERVER 表示服务器返回的时钟时间，T₀ 表示客户端进程发送请求的时间，T₁ 表示客户端进程收到响应的时间。

上述公式是有效且可靠的

假设网络延迟 T₀ 和 T₁ 大致相等，T₁ - T₀ 表示网络和服务器传输请求到服务器、处理请求并将结果返回给客户端进程所需总时间。

客户端时间与实际时间之间的差值不超过 (T₁ - T₀)/2 秒。从上述陈述中我们可以推断，同步误差最多为 (T₁ - T₀)/2 秒。

故，

误差 E [-(T₁ - T₀)/2, (T₁ - T₀)/2]

下面的 Python 代码演示了 Cristian 算法的工作原理。

要启动本地机器上的时钟服务器原型，请输入以下代码

Python

# 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

Socket successfully created
Socket is listening...

在本地机器上，以下代码运行客户端进程原型

Python

# 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

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

我们可以定义一个最小传输时间，通过在网络上进行迭代测试来创建改进的同步时钟时间（同步误差更小）。

在这种情况下，服务器时间将始终在 T₀ + T_min 之后生成，而 T_SERVER 将始终在 T₁ - T_min 之前生成，其中 T_min 是最小传输时间，即多次迭代测试期间 T_REQUEST 和 T_RESPONSE 的最小值。此处，同步误差的计算公式如下：

误差 E [-((T₁ - T₀)/2-T_min), ((T₁ - T₀)/2-T_min)]

类似地，如果 T_REQUEST 和 T_RESPONSE 之间存在显著的时间差异，则可以使用 T_MIN1 和 T_MIN2 分别替换 T_MIN1 和 T_MIN2，其中 T_MIN1 表示网络上观察到的最小请求时间，T_MIN2 表示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如下：

(T₁ - T₀)/2 + (T_min2 - T_min1)/2 + T_SERVER = T_CLIENT

因此，通过简单地引入响应和请求时间作为单独的时间延迟，我们可以改进时钟时间同步，并随后减小总体同步误差。通过看到的总时钟漂移量将决定需要执行多少次迭代测试。

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