分布式计算在没有共享时钟的环境下，如何确定不同事件的先后关系呢？本文主要探讨一下分布式环境下的时钟问题。
Lamport Clock是一种逻辑时钟，事件之间的因果关系叫：Happened-before，用->表示。例如a->b，叫做a Happended-before b，即b是由a引起的。
若事件a、b满足以下任意条件，则记作a->b：
- a、b在同一进程内，并且a发生在b之前
- a代表某个进程的消息发送事件，b代表另外一个进程对该消息的接收事件
Happens-before关系满足传递性：(a->b && b->c) => a->c。
通过Happens-before关系，可以把系统中的所有事件构建起一个偏序集。
每个进程Pi维护一个本地计数器Ci，按照以下的规则更新Ci：
- 每次执行一个事件之前，Ci加1
- 当Pi发送消息m给Pj的时候，在消息m上附着上Ci
- 当接收进程Pj接收到Pi的发送的消息时，更新自己的Cj = max{Cj,Ci} + 1
根据算法，每个事件都会生成一个时间戳，事件a的时间戳记作C(a)，满足：
- a->b => C(a) < C(b)
- (C(a) < C(b) => a->b) = false
也就是说事件a、b满足Happends-before关系，则a的时间戳一定小于b的时间戳，但是如果a的时间戳小于b的时间戳，那么a、b之间不一定存在Happends-before关系。
Lamport clock可以保证存在因果关系事件的时间戳是递增的（不存在因果关系的事件的时间戳是任意的）。一般在日志处理，当需要按照因果关系排序时，会用到。
Lamport clock可以保证a->b => C(a) < C(b)，但是不能保证C(a)<C(b) => a->b。Lamport clock的问题是：事件a和事件b实际发生的先后顺序不能仅仅通过比较C(a)和C(b)来决定。Vector Clock就是用来解决这个问题的，即VC(a) < VC(b)可以推出事件a发生在事件b之前。
Vector Clock是一个向量，向量的每个分量为(node，count），node即为分布式系统的节点，count为对应节点上的版本，在处理事件前count会对将该值递增，当它需要和其它节点进行同步的时候也会把count带上。通过比较这些向量的大小，来确定事件发生的顺序。
假如一个向量的所有分享量的count值都小于或等于另一个向量，可以认为后者并前者更新，否则存在冲突。
VC(a) < VC(b) <=> (VC(a)[i] <= VC(b)[i]，对于任意i) && ()存在j满足VC(a)[j] < VC(b)[j])
为每个进程Pi维护一个向量VC，也就是Pi的Vector Clock，这个向量VC有如下属属性：
- VCi[i]是到目前为止进程Pi上发生的事件的个数
- VCi[k]是进程Pi知道的进程Pk发生的事件的个数(即Pi对Pj的知识)
每个进程的VC可以通过以下规则进行维护：
- 进程Pi每次执行一个事件之前，将VCi[i]加1
- 当Pi发送消息m给Pj的时候，在消息m上附着上VCi(进程Pi的向量时钟)
- 当接收进程Pj接收到Pi的发送的消息时，更新自己的VCj[k] = max{VCj[k],VCi[k]} ，对于所有的k
根据算法，每个事件都会生成一个Vector，事件a的时间戳记作VC(a)，满足：
- a->b => VC(a) < VC(b)
- VC(a) < VC(b) => a->b
也就是说事件a、b满足Happends-before关系，则a的Vector Clock一定小于b，同时如果a的Vector Clock小于b，那么a、b之间一定存在Happends-before关系。
通过Vector Clock可以直接判断出两个事件是否有因果关系，这个特性在支持多点写的分布式数据库中会用到，例如Dynamo。
Spanner提供TrueTime API，你可以认为这个就是一个全局时钟，就是从一台机器上获得的，只不是这个API的返回值不是一个具体的值，而是一个区间，保证真实的wall time在这个区间中。有了这个API加上一些wait机制，就可以给所有的事务进行定序。Spanner的这个做法没有利用任何的happens-before关系，和纯粹的Vector Clock是两个极端。
还有一种混合逻辑时钟Logical Physical Clocks，也是就逻辑时钟演变而来，但是时钟的值比较接近物理时钟，而且不依赖于物理时钟同步算法，它的时间戳截取也在本地，而且取出来是个时间值。