时间、时钟与事件顺序

分布式系统的核心困难之一：没有全局时钟——每台机器的时钟各走各的。本章讲物理时钟的漂移、Lamport 逻辑时钟、向量时钟与混合逻辑时钟，以及"先后"为什么需要重新定义（→ 复制与一致性模型）。

物理时钟不可靠

机器时钟是石英振荡器，漂移（每秒几十微秒到毫秒）让各机器的时钟逐渐偏离；NTP 对时修正，但精度是毫秒级（网络延迟不可忽略），且对时的跳变本身会破坏"时间只增"的假设。

结论：分布式系统不能把物理时钟当作"先后"的依据——两台机器各自记的时间戳无法可靠排序事件。Google TrueTime 是例外（见下）。

Lamport 逻辑时钟

Lamport (1978) 的解法：不问几点，只问谁先。每个进程维护计数器：

• 本地事件：计数器 +1；
• 发消息：带上计数器；
• 收消息：计数器 = max(本地, 收到的) + 1。

$a \to b$（a 因果先于 b）蕴含 $C(a) < C(b)$——时钟与因果一致。

Lamport 时钟给出与因果一致的全序，但不能检测并发：$C(a) < C(b)$ 不能推出 $a \to b$（可能只是两个无关进程各自计数）——Lamport 时钟回答"全序"但不回答"是否真的因果相关"。

向量时钟：检测并发

每个进程维护全系统的计数向量：本地事件加自己的分量，收消息做逐分量 max 再加自己的。

• $a \to b$ 当且仅当 $V(a) \le V(b)$（逐分量）；
• 两个向量不可比 = 并发——向量时钟能检测并发，这是 Lamport 时钟做不到的；
• 代价是 O(n) 空间（$n$ 为进程数，每个事件带全向量）——向量时钟能检测并发，代价是 O(n) 空间。

应用：冲突检测（Dynamo 的多版本读写）、分布式调试（事件图）。

混合逻辑时钟与 TrueTime

• 混合逻辑时钟（HLC）：物理时间戳为主、逻辑计数为辅——时钟既接近物理时间（对人类与外部系统友好）又保持因果一致（CockroachDB、YugabyteDB 的选择）；
• Google TrueTime：硬件（GPS + 原子钟）把时钟误差变成显式区间——API 返回 $[\text{earliest}, \text{latest}]$ 的保证区间。Spanner 用它实现外部一致性：提交前等待区间上界过去（commit wait），保证"提交时间戳"真实序——误差显式化后，物理时间也能参与一致性。代价是专用硬件。

"先后"的重新定义

单机的"先后"由时间戳定义；分布式系统重新定义为因果（happens-before）：

• 同进程的程序序；
• 消息的发送先于接收。

"先后"在分布式系统中需要重新定义——不是物理时间，而是因果链。一致性的谱系（线性一致、因果一致）本质上都是"对先后顺序承诺多少"的不同回答（→ 复制与一致性模型）。

本章要点

• 物理时钟漂移 + NTP 毫秒级精度：不能作为"先后"的依据
• Lamport 时钟给出与因果一致的全序，但不能检测并发
• 向量时钟能检测并发，代价是 O(n) 空间
• HLC 融合物理与逻辑；TrueTime 用硬件把误差变成显式区间（Spanner 的基础）
• "先后"的分布式定义是因果（happens-before），不是时间戳