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estatebox 参照于statebox实现的，主要用来解决在分布式中的版本冲突问题,在Dynamo算法中，CRDTs (Conflict-free Replicated Data Types)是一种比较好的解决冲突的方法，要满足CRDTs，数据类型可以总结为：
满足结合率
满足交换率
满足幂等性
在EStateBox中：
op() must be repeatable: F(Arg,
F(Arg, Value)) =:= F(Arg, Value){fun(), [term()]} form is used, the fun() should
be a reference to an exported function.F(Arg, Value) should return the same type as Value.
当然，在其他情况下可以不完全满足这些条件，可以参照一些Riak的VClock。
EStateBox是一种数据结构，这种数据结构在最终一致性系统中，如riak，可以用一种确定的方法来解决并行冲突。EStateBox只是一个事件的集合，这种事件的集合会导致唯一一个结果，所以这些事件必须满足一定的条件，这些条件如上所示。和Ｒiak
VClock比较相似，他们都保持每一个的操作方法 和 操作数。
在Ｍochi Ｍedia平台中，已经使用在多后端服务。
EStateBox 包含一个当前值和一个事件队列，事件队列是一个按{timestamp(),
op()}排列的有序列表。当有2个或者更多的EStateBox被EStateBox.merge/1合并，事件队列被lists.umerge/1合并，操作被执行于更新当前最新的EStatBox时,
将会产生一个新的EStateBox.
op()是一个{fun(),
[term()]}的元组结构，除了最后一个参数，所有的参数都被指定在这个列表中。如：{ordsets:add_element/2, [a]};
op()也可以是一个{module(),
atom(), [term()]}元组；
op()列表也可以表示在相同的时间戳的多个操作
下面是一些安全使用op的例子：
op()必须是幂等的： fn(arg,
fn(arg, value)) =:= f(arg, value)
如果{fn(), [term()]}可以使用，fn必须是可导出的
fn(arg, value)应该返回和value相同的值
在erlang中 ，下面的函数都是可以安全使用：
{fun ordsets:add_element/2, [SomeElem]} and {fun
ordsets:del_element/2, [SomeElem]}
{fun ordsets:union/2, [SomeOrdset]} and {fun
ordsets:subtract/2, [SomeOrdset]}
{fun orddict:store/3, [Key, Value]}
有一些是不可以使用的：
{fun orddict:update_counter, [Key, Inc]} , 因为F(a,
1, [{a, 0}]) =/= F(a, 1 , F(a, 0}])), 可以看出不满足幂等性质。
为了防止EStateBox过大，浪费不必要的内存，这里有两个函数用来裁剪Qeueu的大小，分别是：
truncate(n, stateBox) 返回小于n个事件的队列
expire(age, stateBox) 返回以lastmodified为基准的Ａge内milliseconds的数据.
EStateBox的合并完全是根据timestamp来合并的，选取最新的一个，如果timestamp一样，会自动选取一个，这种方法处理方便，但是不是一个好的方法（有更好的方法？^>^），因为在分布式环境中时钟不一定是同步的。
op1 -> value: []
op2 -> value: [1]
op3-> value: [1, 2]
op4 -> value: [1, 2, 3]
op5 -> value: [1, 2, 3, 4]
op6 -> value: [1, 2, 3, 4, 5]
op7 -> value: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
op8 -> value: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
op9 -> value: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
op10 -> value: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
Queue:
[ {1, {&:ordsets.add_element/2, [1]}},
{2, {&:ordsets.add_element/2, [2]}},
{3, {&:ordsets.add_element/2, [3]}},
{4, {&:ordsets.add_element/2, [4]}},
{5, {&:ordsets.add_element/2, [5]}},
{6, {&:ordsets.add_element/2, [6]}},
{7, {&:ordsets.add_element/2, ‘\a‘}},
{8, {&:ordsets.add_element/2, ‘\b‘}},
{9, {&:ordsets.add_element/2, ‘\t‘}},
{10, {&:ordsets.add_element/2, ‘\n‘}}]
Merge 过程
@spec merge([StateBox]) :: StateBox
def merge([state]), do: state
def merge(unordered) do
%StateBox{value: v, last_modified: t} = newest(unordered)
queue = unordered |>
Enum.map(fn(%StateBox{queue: q}) -> q end) |>
:lists.umerge
new(t, apply_queue(v, queue), queue)
end
Merge首先找出最大时间戳的StateBox,然后umerge掉multiple
statebox,最后apply_queue(v, queue)，将操作重新再次操作一次，因为这时候的queue是合并后得queue，所以算出来的结果是所有节点(statebox)的值，这也符合最终一致性的思想，其实这里的操作已经包含v了，不过这并不会影响到最终的结果。
Merge Queue:
[{1, {&:orddict.store/3, [:c, :c]}}, {1, {&:orddict.store/3, [:key, :a]}}, {1, {&:orddict.store/3, [:key, :b]}}]
value: [c: :c, key: :b]
counter的数据结构如下：
@type op :: EStateBox.op()
@type timestamp() :: EStatebox.Clock.timestamp()
@type timedelta() :: EStateBox.timedelta()
@type counter_id() :: EStatebox.Identity.entropy() | :acc
@type counter_key() :: {timestamp(), counter_id()}
@type counter_op() :: {counter_key(), integer()}
@type counter() :: [counter_op()]
即是 counter -> [{{timestamp, entropy|:acc}, Integer}]
返回一个自增 或者 增加的counter StateBox Event
value --> counter = into `inc(timestamp, key)`
|
|
Age --> accumute(Age, counter)
@params
value: 是一个delta,就是一个整数，便是本次叠加的value
age：counter events的最大时间, 这个值和key中timestamp 一起用， 会被用在TA=（timestamp-Age）， TA之前的值会被计算
key：是一个counter event 的key
这个函数会返回一个op， op的函数体为EStateBox.Counter.op_inc_acc/4,
在如果想插入小于：acc时间戳counter event是不允许的。
Test Case：
test "f_inc_acc_test" do
| # we should expect to get unique enough results from our entropy and
| # timestamp even if the frequency is high.
| fincacc = 1..1000 |> enum.map(fn(_) -> estatebox.counter.f_inc_acc(1, 1000) end)
| ctr = :lists.foldl(&estatebox.apply_op/2, [], fincacc)
| assert 1000 === estatebox.counter.value(ctr)
end
Return a new counter with the given counter event, If there is an ":acc" at or before the
timestamp of the given key then this is a a no-op
@spec inc(counter_key, Integer, counter) :: counter
def inc({t1, _}, _, counter = [{{t0, :acc}, _} | _]) when t1 <= t0, do: counter
def inc(key, value, counter), do: :orddict.store(key, value, counter)
@params
key ： counter 的id， 格式为{timestamp, counter_id} , counter_id = entropy|:acc， counter_id可以重复
value : 操作数
counter：被操作的counter
增加一个额外的event counter 到指定的counter中去。
Test Case
test "inc_test" do
| c0 = []
| c1 = EStateBox.Counter.inc({1, 1}, 1, c0)
| c2 = EStateBox.Counter.inc({2, 2}, 1, c1)
| assert 0 === EStateBox.Counter.value(c0)
| assert 1 === EStateBox.Counter.value(c1)
| assert 2 === EStateBox.Counter.value(c2)
| c1 = EStateBox.Counter.inc({3, 1}, 1, c1)
| assert 2 === EStateBox.Counter.value(c1)
end
@doc """
Merge the given list of counters and return a new counter
with the union of that history.
"""
def merge([counter]), do: counter
def merge(counters), do: :orddict.for_list(merge_prune(counters))
merge 会根据相同Id 的event
counter merge掉。
注
这种的
merge，在网络分区的时候会出现数据的丢失，除非可以确定协调唯一，具体细节可以看try try try 最后一个例子
test "merge test" do
| c0 = []
| c1 = EStateBox.Counter.inc({1, 1}, 1, c0)
| c2 = EStateBox.Counter.inc({2, 2}, 1, c1)
| assert 2 === EStateBox.Counter.value(EStateBox.Counter.merge([c0, c1, c2]))
| assert 1 === EStateBox.Counter.value(EStateBox.Counter.merge([c0, c1, c1]))
| assert 1 === EStateBox.Counter.value(EStateBox.Counter.merge([c1]))
| assert 1 === EStateBox.Counter.value(EStateBox.Counter.merge([c0, c1]))
end
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原文地址：http://blog.csdn.net/laohan_/article/details/41624327
