分布式同步算法

分布式一致性算法在计算机系统中，分布式一致性是指在分布式系统的多个节点上保持数据或计算结果的一致性。

由于分布式系统中节点的不稳定性和网络的不可靠性，实现分布式一致性变得非常具有挑战性。

为了解决这个问题，人们提出了许多分布式一致性算法。

一致性算法是指通过协调各个节点之间的操作，使得分布式系统中的数据在逻辑上是一致的。

下面将介绍几个常见的分布式一致性算法。

1.基于主从复制的一致性算法：这种算法中有一个主节点和多个从节点。

主节点负责处理写操作，并将结果传播给从节点进行更新。

当有读操作时，客户端可以从主节点或者从节点读取数据。

这种算法的优点是简单直接，但是主节点的单点故障可能导致整个系统不可用。

2. 基于Paxos算法的一致性算法：Paxos算法是一种分布式一致性算法，主要用于解决一致性协议的问题。

它通过选择一个决策提案并将其传播给其他节点来实现一致性。

Paxos算法具有高效、可扩展和容错性强的特点，可以在分布式系统中实现一致性。

3. 基于Raft算法的一致性算法：Raft算法是一种相对较新的分布式一致性算法，与Paxos算法类似，它也可以用于解决一致性协议的问题。

Raft算法将分布式系统分为多个节点，其中有一个领导者节点和多个跟随者节点。

领导者节点负责接收来自客户端的操作，并将其进行复制和传播给其他节点。

如果领导者节点故障，其他节点将通过选举新的领导者节点来维持一致性。

4.基于链式复制的一致性算法：这种算法中，多个节点以链条形式连接起来，每个节点负责将接收到的操作复制给下一个节点。

当链中的节点都接收到相同的操作后，一致性就得以实现。

这种算法的优点是简单可靠，但是链中的节点过多可能导致延迟增加。

总结来说，分布式一致性算法在保持系统一致性的过程中会面临节点故障、网络故障和并发操作等问题。

不同的算法适用于不同的场景，需要根据具体的应用需求来选择合适的一致性算法。

为了提高系统的可靠性和性能，还可以通过增加冗余节点、优化网络通信和增加并发处理能力等手段来改善分布式一致性。

分布式⼀致性算法Paxos、Raft、Zab的区别与联系什么是分布式系统？拿⼀个最简单的例⼦，就⽐如说我们的图书管理系统。

之前的系统包含了所有的功能，⽐如⽤户注册登录、管理员功能、图书借阅管理等。

这叫做集中式系统。

也就是⼀个⼈⼲了好⼏件事。

后来随着功能的增多，⽤户量也越来越⼤。

集中式系统维护太⿇烦，拓展性也不好。

于是就考虑着把这些功能分开。

通俗的理解就是原本需要⼀个⼈⼲的事，现在分给n个⼈⼲，各⾃⼲各⾃的，最终取得和⼀个⼈⼲的效果⼀样。

稍微正规⼀点的定义就是：⼀个业务分拆多个⼦业务，部署在不同的服务器上。

然后通过⼀定的通信协议，能够让这些⼦业务之间相互通信。

既然分给了n个⼈，那就涉及到这些⼈的沟通交流协作问题。

想要去解决这些问题，就需要先聊聊分布式系统中的CAP理论。

CAP原理CAP原理指的是⼀个分布式系统最多只能同时满⾜⼀致性（Consistency）、可⽤性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。

这张图不知道你之前看到过没，如果你看过书或者是视频，这张图应该被列举了好⼏遍了。

下⾯我不准备直接上来就对每⼀个特性进⾏概述。

我们先从案例出发逐步过渡。

1、⼀个⼩例⼦⾸先我们看⼀张图。

现在⽹络中有两个节点N1和N2，他们之间⽹络可以连通，N1中有⼀个应⽤程序A，和⼀个数据库V，N2也有⼀个应⽤程序B2和⼀个数据库V。

现在，A和B是分布式系统的两个部分，V是分布式系统的两个⼦数据库。

现在问题来了。

突然有两个⽤户⼩明和⼩华分别同时访问了N1和N2。

我们理想中的操作是下⾯这样的。

（1）⼩明访问N1节点，⼩华访问N2节点。

同时访问的。

（2）⼩明把N1节点的数据V0变成了V1。

（2）N1节点⼀看⾃⼰的数据有变化，⽴马执⾏M操作，告诉了N2节点。

（4）⼩华读取到的就是最新的数据。

也是正确的数据。

上⾯这是⼀种最理想的情景。

它满⾜了CAP理论的三个特性。

现在我们看看如何来理解满⾜的这三个特性。

da分布式算法分布式算法是指在分布式系统中实现协同工作的算法。

分布式系统是由多个计算机节点组成的，它们通过网络互相通信和协作完成任务。

由于分布式系统具有高度的并行性和可扩展性，因此在各种应用场景中被广泛使用，如云计算、物联网、大数据处理等。

DA（Distributed Algorithm）是一种基于消息传递的分布式算法。

它通过节点之间相互发送消息来协调节点之间的操作，使得整个系统能够以一致的方式运行。

DA算法主要包括以下几个方面：1. 消息传递模型DA算法采用基于消息传递的模型，即节点之间通过发送消息来进行通信和协作。

每个节点都有自己的本地状态，并且可以向其他节点发送消息来修改它们的状态。

当一个节点接收到一条消息时，它会根据当前状态和接收到的消息来更新自己的状态，并且可能会向其他节点发送新的消息。

2. 全局状态同步在分布式系统中，每个节点都有自己独立的本地状态，并且可能会与其他节点发生交互。

为了保证整个系统能够以一致的方式运行，需要对所有节点进行全局状态同步。

DA算法采用了一些协议来实现全局状态同步，如领导者选举、一致性协议等。

3. 节点故障处理在分布式系统中，节点可能会出现故障，如崩溃、网络中断等。

为了保证整个系统的可靠性和稳定性，需要对节点故障进行处理。

DA算法采用了一些技术来处理节点故障，如容错机制、恢复机制等。

4. 分布式计算模型DA算法还包括了一些分布式计算模型，如MapReduce、Spark等。

这些模型可以将大规模数据分成多个部分，并且在不同的节点上进行计算和处理。

通过这种方式，可以提高数据处理的效率和并行度。

总之，DA分布式算法是一种基于消息传递的分布式算法，它通过节点之间相互发送消息来协调节点之间的操作，并且保证整个系统能够以一致的方式运行。

在分布式系统中具有广泛的应用价值，在未来也将继续发挥重要作用。

多智能体系统的分布式算法（Distributed Algorithms for Multi-Agent Systems）多智能体系统是指由多个智能体组成的系统，智能体之间具有一定的互动和协作能力。

多智能体系统的设计和实现涉及到许多领域，其中一个重要的方向是分布式算法。

本文将介绍，包括基本概念、算法分类和应用案例。

1. 基本概念是一种通过智能体之间的协作，实现系统全局目标的一类算法。

在分布式算法中，每个智能体只能访问部分信息，没有全局信息的全局视图。

因此，分布式算法需要设计协议和机制，使得智能体之间能够协调和合作，达到系统的全局目标。

常见的分布式算法包括同步算法和异步算法。

同步算法是指智能体之间按照固定的时间步进行通信和计算；异步算法是指不同智能体之间的通信和计算时间不一定相同。

此外，常见的分布式算法还包括基于消息传递和共享内存的算法。

基于消息传递的算法是指智能体之间通过消息交换实现通信和合作；基于共享内存的算法是指智能体之间通过共享内存实现通信和合作。

2. 算法分类常见的分布式算法包括分布式图算法、分布式优化算法和分布式控制算法。

分布式图算法是指通过图模型来表示分布式系统，智能体之间的交互和协作通过图算法来实现。

其中，常见的图算法包括最短路径算法、连通性算法和拓扑排序算法等。

分布式优化算法是指通过优化问题来设计分布式算法。

其中，常见的优化问题包括最小生成树、最大流和最优策略等。

分布式控制算法是指通过控制理论和算法，设计和实现多智能体系统的控制和协作。

其中，常见的控制算法包括状态反馈控制、事件触发控制和模型预测控制等。

3. 应用案例在许多应用领域具有广泛的应用价值。

其中，一些典型的应用案例包括：（1）无人机编队控制。

无人机编队控制是指通过多个无人机之间的协作和控制，实现无人机编队的稳定运动和协同决策。

其中，分布式控制算法和机器学习算法是实现无人机编队控制的关键算法。

（2）智能交通系统。

智能交通系统是指通过智能交通管理、智能车辆控制和智能路网管理等手段，提高交通系统的效率和安全性。

分布式系统中数据同步算法的研究与优化1. 前言分布式系统在现代的大型网络中广泛应用，它可以通过多台计算机分别处理一项任务，实现高效的运转。

但是，不同的计算机之间需要相互协调，需要进行数据的同步，才能协同完成一个完整的任务。

因此，数据同步算法在分布式系统中具有重要的地位。

本文将介绍数据同步算法在分布式系统中的研究现状和优化策略。

2. 数据同步算法的研究现状2.1 主流数据同步算法主流的数据同步算法有以下几种：（1）基于时间戳的算法这种算法的核心思想是，保证任意两台计算机所保存的数据在相同时间下都是一样的。

在时间戳算法中，每台计算机都维护着一个全局唯一的时间戳，数据的更新和同步都依靠着时间戳进行管理。

在更新数据时，每个数据项都会被添加一个时间戳，这样其他计算机在接收到这个数据时，只有该时间戳比自己上一次接收到的时间戳晚，才会执行数据同步操作。

（2）基于锁的算法基于锁的算法是利用锁机制来保证数据的同步，每次只有获得锁的用户才能更新数据，其他用户必须等待。

当释放锁时，其他用户就可以获得锁，进行数据的更新操作。

这样的算法可以保证数据的一致性，但是对于高并发的情况会导致锁冲突，降低系统性能。

（3）基于版本号的算法基于版本号的算法又叫做乐观锁算法，它通过版本号来判断数据是否已经被更新，从而保持数据的一致性。

在数据更新时，系统会为每个新的数据项添加一个版本号，其他用户在更新该数据时必须检查版本号是否一致，如果版本号不一致，则说明该数据已经被其他用户更新，当前用户不允许进行数据更新操作。

2.2 数据同步算法的局限性尽管以上算法具有一定的优势，但是它们在应对一些特定场景下依然存在很大的局限性，例如：（1）网路延迟的问题由于分布式系统中的数据传输需要用到网络，而网络上的数据传输有其固有的延迟，这就可能导致数据的不一致。

例如，当有两台计算机同时对一个数据项进行更新，由于网络延迟，两台计算机无法及时地获取对方的更新操作，从而造成数据的不一致。

分布式一致性系统算法分布式一致性系统算法是用于解决分布式系统中数据一致性问题的一类算法。

在分布式系统中，由于多个节点之间的通信可能存在延迟、故障等问题，导致节点之间的数据不一致。

分布式一致性算法致力于解决这些一致性问题，使得系统在分布式环境下能够保持一致的数据状态。

一致性模型是评判分布式一致性算法的重要标准之一、常见的一致性模型包括强一致性、弱一致性、最终一致性等。

强一致性要求系统的任何时刻都保持一致的数据状态，即使存在网络延迟或者节点故障。

而弱一致性和最终一致性则允许系统在特定时刻出现短暂的数据不一致，但最终会达到一致的状态。

下面介绍几种常见的分布式一致性系统算法：1. Paxos算法：Paxos算法是一种经典的分布式一致性算法，最早由Leslie Lamport 提出。

Paxos算法通过使用提案和承诺等概念来确保系统的一致性。

算法包括两个阶段：准备阶段和提交阶段。

在准备阶段，节点通过相互通信来达成共识，选择一个提案进行提交。

在提交阶段，节点将该提案提交给多数节点，从而达到一致的数据状态。

2. Raft算法：Raft算法是一种相对较新的分布式一致性算法，由Diego Ongaro和John Ousterhout提出。

Raft算法通过领导者选举和日志复制等机制来实现一致性。

系统中的节点分为领导者、跟随者和候选人三种角色。

领导者负责接收客户端请求并将其复制到其他节点，跟随者和候选人则负责接收并复制领导者的日志。

3. ZooKeeper算法：ZooKeeper是一个分布式协调服务，其算法也可以用来实现分布式一致性。

ZooKeeper使用ZAB（ZooKeeper Atomic Broadcast）算法来保证数据的一致性。

ZAB算法中包括两个阶段：广播和提交。

在广播阶段，节点将更新操作广播给其他节点；在提交阶段，节点将接收到的更新操作应用到本地状态机中，从而达到一致的数据状态。

除了上述几种算法之外，还有许多其他的分布式一致性算法，如Gossip协议、Chord算法、Scuttlebutt算法等。

基于Markov链的分布式时间同步算法摘要：传统时间同步算法rbs、tpsn、ftsp、dmts等建立拓扑结构来实现时间同步，这种算法中一旦根节点或重要路由节点失效，其他节点将不能进行时间同步。

为了更好的解决这个问题，文章提出了一种基于markov链的分布式时间同步算法，通过将时间同步过程映射到markov链的状态转移过程，最终通过markov链收敛来实现全网节点的时间同步。

应用结果表明：随着时间的推移，模型的全网节点时间能迅速趋于一致，从而解决了集中式时间同步算法存在的抗毁性差的问题。

关键词： markov链；数学模型；时间同步中图分类号：tp311 文献标识码：a 文章编号：1006-4311（2013）16-0209-020 引言传统时间同步算法rbs、tpsn、ftsp、dmts等建立拓扑结构来实现时间同步[1]，这种算法中一旦根节点或重要路由节点失效，其他节点将不能进行时间同步。

近年来出现的分布式时间同步协议dcts[2-5]通过邻居节点间的信息融合，使全网节点都同步到一个虚拟的时间，避免了根节点失效所带来的问题。

但dcts依赖于扩散传递同步信息，其收敛速度很慢。

为了更好地解决上述问题，本文考虑将时间同步过程映射到马尔可夫链状态转移过程。

1 问题背景及数学模型分布式时间同步算法中每个节点通过与邻居节点交换时间信息，把自己下一时刻的时间信息更新为自己及邻居节点当前时间信息的加权和。

于是，节点vi本地时间信息的迭代更新过程可以用数学模型式（1）来表示，其中m为迭代次数，ni为vi的邻居节点集合，wij表示vi更新时间信息时节点vj对应的权重。

一个网络可以用图的方式表示为n（v，e），其中v={v1，v2，…，vn}表示节点集合，e对应于节点间的单跳通信链路集合e={（i，j）}。

假设网络是强连通的，节点间的通信双向可达。

令t（m）=（t1（m），t2（m），…，tn（m））为网络节点在m时刻的时间信息向量，w为一阶更新迭代矩阵，dcts的迭代过程可用矩阵形式（2）来表示：本文采用马尔可夫链的相关理论来分析dcts算法的收敛特性，首先把dcts的迭代过程映射为马尔可夫链的状态转移过程。

无线传感器网络中的时间同步算法研究无线传感器网络（WSN）已成为一种广泛应用于各种领域的技术，如环境监测、农业、医疗保健等。

WSN 由大量的低功耗无线传感器节点组成，它们可以采集和传输环境数据，但是它们必须在时间上同步。

这是因为它们在数据传输和协议执行时必须遵守时间限制。

时间同步算法成为 WSN 中最重要的问题之一。

时间同步算法可以使 WSN 的节点具有相同的时间戳，以确保数据在整个网络中的一致性和准确性。

它们在各种应用程序中都是必不可少的，如追踪，定位，无线电源控制等。

在 WSN 中，时间同步算法可以分为两类：分布式算法和集中式算法。

分布式算法是每个节点在一组邻居节点上同步时间，而集中式算法是由集中的基础时间同步协调器（例如 GPS 卫星）向所有节点广播时间。

分布式时间同步算法使用局部信息来同步时间，这使得节点可以在不依赖中心化同步协调器的情况下实现同步。

这更适合在可靠性和可扩展性方面受限制的环境中使用。

这些算法可以分为三个类：时基、基于事件和混合。

时基同步算法的基本思想是使用全局时钟周期，这通常由在线时间同步的节点集合中的一些准确节点生成。

所有其他节点同步到这些节点，从而实现整个网络的时间同步。

这两个节点之间的同步是通过周期性地交换同步消息来实现的。

基于事件的时间同步算法采用事件触发模型。

当传感器节点检测到某些特定事件时，它们将发出时间消息，这些消息将跨节点传递。

通过比较消息的发送时间和接收时间，节点可以正确地计算整个网络的同步时间。

混合算法将时基和事件同步结合在一起。

在这种情况下，节点首先同步它们的时钟到某些参考节点，然后使用基于事件的同步来使它们的时钟更准确。

然而，在实际的 WSN 中，时间同步面临许多挑战。

每个节点的振荡器频率不同，因此在相同的时间内，它们的时间戳也有所不同。

此外，传输延迟、消息丢失和节点故障等因素也会影响时间同步的准确性。

为了克服这些问题，近年来已经提出了很多新的时间同步算法。

分布式一致性算法分布式一致性是指在分布式系统中，多个节点之间对数据达成一致的过程。

由于分布式系统的特性，比如网络延迟、节点故障和节点之间的通信不可靠，使得实现一致性变得非常困难。

因此，设计高效可靠的分布式一致性算法是分布式系统领域的一个重要研究课题。

一致性算法可以分为两类：强一致性算法和弱一致性算法。

强一致性算法要求在任意时刻，系统的所有节点对同一个数据的读操作都能够得到相同的结果，即保证系统的线性一致性。

而弱一致性算法则不要求所有节点在同一时间对数据的读操作结果一致，可以容忍一定的数据不一致性。

一种常见的强一致性算法是Paxos算法。

Paxos算法是由Leslie Lamport在20世纪80年代提出的，被广泛应用于分布式系统中。

Paxos 算法的核心思想是通过选举一个唯一的主节点，所有的写操作都由主节点领导，并将写操作中生成的日志复制到其他节点上。

然后，主节点等待多数节点的确认消息，确认通过后，写操作才算完成。

这样就能保证在任意时刻系统的所有节点对同一个数据的读操作结果一致。

另一种常见的强一致性算法是Raft算法。

Raft算法与Paxos算法类似，也是通过选举一个主节点来实现一致性。

Raft算法的优势在于其更简单易懂的设计，使得其在实际应用中更易于实现和维护。

Raft算法将分布式一致性问题分解为几个简单的子问题，例如选举主节点、日志复制和安全性等，每个子问题都有明确定义的算法解决。

这种模块化的设计使得Raft算法易于理解和实现，并且能够保证系统的一致性。

除了强一致性算法之外，还存在许多弱一致性算法。

例如，最终一致性算法，也被称为基于事件的一致性算法。

最终一致性算法允许系统中的不同节点对同一个数据在不同时间得到不一致的结果，但最终会收敛到一致的状态。

最终一致性算法通常基于向量时钟或逻辑时钟来判断数据的一致性。

这种算法适用于分布式系统中对一致性要求相对较低的场景，如社交网络中的朋友关系和动态消息。

confluence算法Confluence算法是一种用于解决多个网络节点之间信息同步的分布式一致性算法。

它的设计目标是实现高效的数据同步和协作，并确保在网络发生故障或节点失效的情况下，系统仍然能够保持一致性。

我们需要了解什么是分布式一致性。

在分布式系统中，由于网络延迟、节点故障等原因，各个节点上的数据可能会出现不一致的情况。

而分布式一致性就是保证系统中所有节点的数据达到一致的状态。

而Confluence算法就是为了解决这个问题而设计的。

Confluence算法的核心思想是通过协调节点之间的信息同步来达到一致性。

它通过选举一个领导节点来负责协调其他节点的操作，并使用一种基于日志的方法来记录和复制数据。

当有新的操作发生时，节点会将其记录在日志中，并通过领导节点来同步更新其他节点的数据。

这样，即使在网络发生故障或节点失效的情况下，系统也能够通过日志的方式来恢复数据的一致性。

在Confluence算法中，节点之间通过心跳机制来检测其他节点的状态。

当发现某个节点失效时，系统会自动选举新的领导节点来代替。

同时，Confluence算法还使用了多版本并发控制(MVCC)的方法来解决并发冲突的问题，确保数据在多个节点之间的一致性。

Confluence算法还支持分布式事务的处理。

在分布式系统中，事务的处理是非常复杂的，因为涉及到多个节点之间的协调和同步。

而Confluence算法通过提供一种可靠的事务提交和回滚机制来简化分布式事务的处理，并保证系统在故障发生时能够正确地恢复。

总结来说，Confluence算法是一种高效的分布式一致性算法，通过协调节点之间的信息同步和日志复制来实现数据的一致性。

它能够处理网络故障和节点失效的情况，并提供可靠的事务处理机制。

在现代分布式系统中，Confluence算法被广泛应用于各种场景，如分布式数据库、分布式文件系统等。

它为分布式系统的可靠性和性能提供了重要的支持，是构建高可用性系统的重要工具之一。

无线自组网时间同步算法研究摘要：在无线自组网的应用中，时钟同步非常重要，分布式时间同步算法具有较好的适用性能。

本文分别分析了基于NTP的分布式时隙同步算法和萤火虫同步算法两种分布式时间同步算法，对两种算法的优缺点进行分析；在此基础上，设计了一种基于这两种分布式同步算法的组合算法，优化了时间同步性能，能够实现时间同步的快速、高精度收敛，且信令开销适中。

关键词：无线自组网时间同步NTP中图分类号：TN911.23 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2015）06-0000-00无线自组网是一个无需基础设施的分布式多跳分组网络，网络中没有中心节点，具有很强的抗毁性和灵活组网等优点，在军事和民用方面都有广阔的应用前景。

然而，由于网络的多跳特性，每个节点不能感知到全网所有节点的信息，只能感知到其邻居节点的局部信息。

因此，如何实现全网时隙同步是一个研究难点之一。

目前解决时钟同步的方法主要有两种：一种是是外基准同步方法，采用外部时钟源为基准实现网内各节点的同步；另一种是执行时钟同步协议来完成时钟同步，这又分为主从同步和分布式同步两种。

其中，分布式时钟同步能够使得无线自组网摆脱对外部时钟系统的依赖，并提高系统的灵活性和抗毁性，具有更高的应用前景[1][2]。

1 分布式时间同步算法1.1基于NTP的分布式互同步算法实现基于NTP（Network Time Protocol）的分布式互同步算法，采用NTP的基本原理，使用了分布式时隙互同步机制，根据各个节点与邻居节点的时隙偏差自适应调整各自的参考时间，最终实现全网同步的时隙互同步方案[3]。

在对称信道的网络中，假定网内任意两个节点和参考时间基准偏差为，假设节点的参考时间基准超前于节点，两个节点之间的传播时延均为，每个节点均以各自的参考时间基准发送数据，如图1所示。

节点收到节点发出的数据包，节点根据自己的参考时间基准计算出数据包从节点传到节点的时间延迟值；同理，节点也根据自己的参考时间计算出数据包从节点传输到节点的时间延迟值，由此计算出两个节点之间的参考时间偏差。

基于PTP的分布式视频监控时间同步算法刘雪海，唐金北京邮电大学自动化专业分布式计算重点实验室lxh6680@, tangjin@摘要在分布式网络中，时钟同步精度是一个重要因素，它影响着网络的实时性能。

为了满足高精度网络时钟同步的要求，本文进行研究了精密时间协议（PTP），并阐述了高精度同步的原则。

对分布式视频监控星形网络进行仿真，仿真结果验证了算法的正确性，同时，结合PTP协议，对仿真结果进行分析，得出结论，路径的对称性是一个统计概念，以及星型网络时间同步的偏移范围。

关键字：分布式系统；时钟同步；PTP；路径对称；同步偏移1.背景随着计算机网络的发展，越来越多的工业领域对时钟同步精度提出了更高的要求，尤其是在分布式控制系统中，该系统对时钟统一的要求更加严格，这主要是因为它需要考虑实时的控制和实时调度的问题。

现有的技术提供了各种各样的网络时钟同步协议，如网络时钟协议(PTP),简单网络时钟协议(SNTP)。

这些网络时钟协议存在一个共同的缺点是时钟同步精度低，通常只能达到毫秒级，这一缺点导致这些协议不能满足分布式控制系统的应用需求。

精密时钟协议(PTP)定义了一种精确的时钟同步协议，该协议包括网络通信，本地地址以及测试和控制网络中的分布式对象，并且该协议支持整个系统的时钟同步，以及使时钟同步精度达到微秒级。

由于时钟同步精度高，成本低等优势，PTP同步算法已广泛应用于工业控制、网络通信和分布式网络当中。

2.PTP同步原理PTP同步基本原理：主、从时钟之间交互同步报文并记录互相发送和接收报文的时间。

通过计算报文往返的时间差来计算计算主、从时钟之间的往返总延时，由于网络是对称的，往返延时的一半则是单项延时，即主、从时钟之间的时钟偏差。

之后从时钟按照该偏差来调整本地时间，同样的，其余从时钟也可以实现同步。

IEEE1588定义了四种报文类型：同步(Sync)报文，跟随(Follow_Up)报文，延迟测试请求(Delay_Req)报文和延迟测试回应(Delay_Resp)报文，如图1所示。