今天聊一下时间的话题。在分布式系统中，“时间” 是一个挺有趣，但是很难处理的东西。我把自己的理解简单整理下来。
不可靠的物理时钟
首先，单一节点的物理时钟是不可靠的。
物理时钟本身就有偏差，可是除此之外，可以引起节点物理时钟不准确的原因太多了，比如 clock jump。考虑到 NTP 协议，它基于 UDP 通信，可以从权威的时钟源获取信息，进行自动的时间同步，这就可能会发生 clock jump，它就是说，时钟始终会不断进行同步，而同步回来的时间，是有可能不等于当前时间的，那么系统就会设置当前时间到这个新同步回来的时间。即便没有这个原因，考虑到数据从网络传输的延迟，处理数据的延迟等等，物理时钟是非常不可靠的。
如果一个分布式系统，多个节点想要仅仅依赖于物理时钟来完成什么操作，那么只能祈祷运气足够好了。在 《从物理时钟到逻辑时钟》这篇文中，我已经介绍了对于物理时钟不可靠的问题，我们有一个解决的办法，就是引入 Lamport 逻辑时钟，或者使用向量时钟，这里就不赘述了。
超时
分布式系统中什么样的执行结果最难处理，成功还是失败？其实都不是，最难处理的结果是超时，因为执行超时了，但是系统却并不知道它：
- 是没执行，
- 是执行成功了，
- 还是执行失败了。
所谓超时，一个显然的问题是，超过多少时间才算超时？往往没有一个公式，更没有一个标准答案，我觉得《Designing Data-Intensive Applications》这本书里面对这一点总结得很好——对于超时时间的定义，其实就是一个 tradeoff，一个基于 failure detection delay 和 risk of premature timeouts 之间抉择的平衡。如果超时时间设置长了，就会减少超时判定的误杀，但是对于系统失败的识别就会延迟；反之，如果超时时间设置过短，那就会触发更多看起来是超时的 case，但是它们本身其实并没有真正超时。
通常来说，对于超时的处理，其实办法也不多。一种是放弃，一种是重试。就像消息投递，如果要保证 “至多投递一次”，那在投递超时后，就直接放弃；如果要保证 “至少投递一次”，那在投递超时后，就重试。如果要重试，那就需要引入保证幂等性的机制。
分布式事务 SAGA 对于超时的处理，其实也是遵照上面的原则，在系统内单步都成为事务的基础上，把流程视作一个状态机，无论单步操作是成功还是失败，都会根据清晰的预定义逻辑，触发相应的正向流程或者反向流程，可是唯独超时，多数情况下最有意义的事情就是重试，也只能重试，因为谁也不知道它究竟实际是成功了还是失败了。
说完操作超时，再来说一下节点超时。很多分布式系统中都会使用一种 lease（租约）的机制，比如一个集群中的 leader，作为 leader 会扮演不同的角色，但是必须要 renew 这个 lease，否则超过一定的时间，无论它给不给响应，它都会被开除出 leader 的角色，而 follower 会重新选举（或者其他方式）一个 leader。
比较难处理的是，如果这个节点本来是被 hang 住了，导致了超时，它也已经被踢下 leader 的角色，但是之后它 “活” 过来了（比如经过了一个超长时间的 GC），它还以为自己是 leader，继续去干 leader 干的事，变成了一个假 leader。这其实就是出现了脑裂，本质上是一个一致性的问题。这种情况比较难处理，因为即便有 heartbeat 不断检测，在每两个 heartbeat 的间隙，可能这种重要的变动就发生了。
要解决这种问题，需要使用 token fence 的方法，即让每次最关键的状态数据的更改，携带一个单调递增的 token，这种情况下这个假 leader 发起更改的 token，已经小于系统中最新的 token 了，接收这个数据更改的子系统应该拒掉这个请求。上面说的节点超时的情况我在《谈谈分布式锁》里面有详细说明。
计算机的两种时钟
有两种时钟是计算机普遍支持的，一种叫做 time-of-day clock，就是我们一般意义上的时钟，代表着相对于 1970 年 1 月 1 日的 epoch 时间，也就是 Java 里面 System.currentTimeMillis() 返回的。网络时间协议 NTP 就是用来同步计算机这个时间的。
不过，其实还有一种时钟，叫做 monotonic clock（单调时钟），在 Java 里面相应的接口是 System.nanoTime()。这个时钟有一个特点，就是它永不回头。对于 time-of-day clock 来说，时间是可能 “回头” 的，对于很多应用来说，时间回头是要命的。不过这个时钟给出的具体时间却是毫无意义，如果在不同的机器上调用 System.nanoTime()，会得到完全随机的结果。API 的名字是纳秒，可是这个时钟并不给出到纳秒的时间精度，它的作用是用来帮助计算间隔时间的：在同一个节点，第二次调用的时间减掉第一次调用的时间，这个结果（时间间隔）是严格递增（不回头）的。从这个意义上说，除去时间这个视角本身，这个时钟更像是一个单调的计数器。既然是单调的计数器，就可以用来帮助产生系统严格自增的 ID。
下面是 System.nanoTime() Javadoc 上面的解释：
Returns the current value of the most precise available system timer, in nanoseconds.
This method can only be used to measure elapsed time and is not related to any other notion of system or wall-clock time. The value returned represents nanoseconds since some fixed but arbitrary time (perhaps in the future, so values may be negative). This method provides nanosecond precision, but not necessarily nanosecond accuracy. No guarantees are made about how frequently values change. Differences in successive calls that span greater than approximately 292 years (263 nanoseconds) will not accurately compute elapsed time due to numerical overflow.
TrueTime
一般来说，我们都知道计算机的时钟有误差，可是这个误差是多少，差 1 毫秒还是 1 分钟，并没有任何严格保证。绝大多数接触到的时间 API 也是如此，可是，Google 数据库 Spanner 的 TrueTime API 却。它使用了 GPS 时钟和原子钟两种完全独立的机制来冗余某一个机制失败导致的时钟问题，增加 reliability。此外，它还有和 System.nanoTime() 一样的严格递增的特点。
它有三个核心 API，很有意思：
- TT.now() 它返回 [earliest, latest] 这样一个范围，表示当前时间就在这个范围内；
- TT.after(t) 它返回当前时间是不是肯定在 t 之后
- TT.before(t) 它返回当前时间是不是肯定在 t 之前
有了 TrueTime，这让分布式系统中，本来无法通过物理时钟解决的问题也变得可解决了。比如对于操作冲突的问题，现在的新办法就是等一个 buffer 时间，TrueTime 认为已经前一个操作的结束时间肯定已经过去了，再来启动后一个操作。当然，这个方法的缺点是 throughput，因为整个操作周期因为 buffer 时间的关系变长了。
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