分布式系统中，机器时钟不同步导致事件排序困难，NTP无法完全解决时钟漂移问题，可能引发更新丢失、日志因果颠倒等错误。文章探讨了逻辑时钟、向量时钟及混合逻辑时钟的用途与局限，并介绍Google Spanner等数据库如何通过全局时钟实现大规模事件排序，强调正确排序对复制、审计和调试的重要性。

在分布式系统中，多个节点的协作使事件顺序影响系统状态。由于物理时间无法准确判断事件顺序，引入了逻辑时钟，包括Lamport时钟和向量时钟。Lamport时钟满足基本条件但缺乏因果信息，而向量时钟能识别并发事件但开销较大。Chandy-Lamport算法用于获取一致的全局快照，强调因果关系的重要性超过物理时间。

MySQL 8.0引入多线程复制（MTR），改善复制延迟监控。通过二进制日志组提交（BGC）和事务依赖跟踪提高性能。组提交减少事务刷新次数，事务提交分为准备、同步和提交阶段，使用逻辑时钟和写集进行依赖跟踪。写集识别非冲突事务，实现更高并行性。MySQL 8.4移除部分系统变量，未来版本将使用WRITESET和LOGICAL_CLOCK。

在分布式系统中，时间处理复杂。物理时钟因网络延迟和同步误差不可靠，逻辑时钟如Lamport时钟可解决此问题。超时处理需在失败检测延迟和过早超时间权衡，分布式事务中常用重试解决。节点超时可能导致脑裂，可用token fence方法。计算机有time-of-day和monotonic两种时钟，后者用于计算时间间隔。Google的TrueTime API通过GPS和原子钟提高时钟可靠性。