1.2 时间、因果关系与一致性模型
分布式群岛的两座钟楼总有细微偏差，一封先写后读的信也可能以相反顺序抵达不同观察者。
物理时间适合回答“现实世界大约几点发生”，不能单独证明两个分布式事件的因果顺序。逻辑时间表达因果或版本，一致性模型则规定操作在客户端眼中允许呈现哪些历史。
墙上时钟与单调时钟
操作系统通常提供两类时间：
- wall clock：对应日历时间，会被 NTP 校正，可能跳变；
- monotonic clock：只用于测量当前进程内的持续时间，不应倒退。
超时和延迟统计使用单调时钟；审计和跨系统对齐使用带时区的 UTC 时间戳，并记录时钟不确定性。不要用两台机器的毫秒时间戳决定并发写入胜负。
Happened-before 是偏序
Lamport 定义：
- 同一进程中，前一个事件 happened-before 后一个事件；
- 发送消息 happened-before 接收该消息；
- 关系具有传递性。
若 A 和 B 之间都无法推出 happened-before，它们是并发事件。这不表示物理上同一瞬间，只表示系统没有观察到因果链。
Lamport Clock 保留因果的必要方向
每个节点维护递增计数器：本地事件加一，发送时携带值，接收时设为 max(local, received) + 1。
它保证：
A happened-before B ⇒ L(A) < L(B)逆命题不成立。看到 L(A) < L(B) 不能断定 A 导致 B；并发事件也可能得到不同 Lamport 时间戳。因此 Lamport Clock 可建立与因果兼容的排序，但不能直接检测并发。
若需要全序，可再使用节点 ID 打破相同逻辑时间的并列；这个全序是协议约定，不是新的因果事实。
Vector Clock 可以识别并发
向量时钟为每个参与者维护一个计数分量。若 V(A) 的每个分量都不大于 V(B)，且至少一个更小，则 A happened-before B；若两向量互不支配，则事件并发。
代价是元数据随参与者增长。实际系统可能使用版本向量、dotted version vector 或按副本集合压缩。动态、大规模客户端不能直接维护无限向量。
Hybrid Logical Clock 组合近似时间与因果
HLC 把物理时间部分与逻辑计数结合，使时间戳接近 wall clock，同时在时钟回退或同一物理时间内保持逻辑单调。它不消除物理钟误差，也不自动产生线性一致性；它只是更实用的排序和版本基础。
像 TrueTime 这样的系统显式返回物理时间不确定区间，并通过等待等协议措施建立外部一致性。关键不是“钟特别准”，而是误差被测量并进入正确性协议。
一致性模型是一组允许历史
Linearizability
每个操作仿佛在调用与返回之间某个瞬间原子生效，并尊重真实时间先后。适合锁、主节点、余额和唯一约束等需要单对象最新语义的场景。
Sequential consistency
存在一个包含所有操作的总序，且每个客户端的程序顺序被保留，但不要求尊重不同客户端观察到的真实时间先后。
Causal consistency
所有节点以相同顺序观察具有因果关系的操作；无因果关系的并发操作可以顺序不同。
Eventual consistency
当没有新更新时，副本最终收敛。这个定义本身不说明收敛多久、冲突如何解决、会不会读到自己的写。
客户端常还需要会话保证：read-your-writes、monotonic reads、monotonic writes 和 writes-follow-reads。
Quorum 公式不是线性一致性证明
在 N 个副本中，R + W > N 且 W > N/2 可以让读写 quorum 相交，但仍需处理并发写、版本选择、失败重试、读修复和客户端协调。
像 Cassandra 的 ALL、QUORUM 是副本确认级别，不能仅凭级别名称宣称普通读写具有线性一致性。需要线性化条件更新时，应使用产品明确提供的共识/LWT 等机制，并核对其具体保证。
根据不变量选择保证
| 需求 | 可能需要 |
|---|---|
| 唯一用户名 | 线性化条件写或单一权威所有者 |
| 用户刚修改后立刻看到 | read-your-writes 会话保证 |
| 协同编辑中的因果操作 | 因果元数据或专门协同算法 |
| 统计与推荐 | 可接受延迟的最终一致投影 |
| 审计时间线 | 物理时间 + 因果/序列元数据 |
先写业务异常是否可接受，再选择存储和协议，不能从产品宣传的“一致性”一词反推需求。
参考资料
- Leslie Lamport, Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System
- Viotti, Vukolić, Consistency in Non-Transactional Distributed Storage Systems