无法理解伯克利算法

Question

我一直在阅读并尝试围绕Berkeley Algorithm。

伯克利算法告诉我们，领导者会不时地询问所有其他进程的当前时间，计算所有这些时间的平均值，向每个进程发送一个delta值，即差值在该过程'时间与平均值之间。

例如，考虑一个包含流程A，B和C的3流程系统，其中A为领导者。

现在，如果我是正确的，那么如果B的漂移值为0.001（也就是说，每1000真实时间仅为999次），我们应该期待确保任何进程都不会超过0.1秒，我会说必须每100秒强制进行一次时钟同步。这意味着我正在使用的表达式是

感：

• delta_t我在同步之前允许等待的最长时间 时钟再次;
• 增量最大时钟误差; rho漂移率;
• rho =漂移

我的问题是，在我教授的笔记中，人们可以找到以下表达式：

也可以在其他文献资料中找到。任何人都可以解释我为什么我们在第二个表达式中有2个？我不确定这些变量是否是我所假设的。

由于

Answer 1

（小免责声明：我没有做太多分布式计算。我可能误解了这个问题。为什么不问教授？）

我认为两分之一是考虑到几个过程的正负漂移。

如果您的最坏情况漂移为0.001，请考虑B有漂移+0.001而C有-0.001。如果您根据初始公式选择 delta-t ，则B和C之间的时差可能会变为 delta 的两倍在你同步之前想要。