分布式系统的优势就是可以将多个计算机结点一起协调工作，完成一个单机难以解决的大任务。如果这个任务是纯计算型的，而且可以拆分为若干个独立的计算，即一个计算结果不需要依附另一个计算结果的完成。那么便可以将这个大的计算任务进行拆分，分配到不同结点来完成，最后汇总结果。
上述任务并不涉及到同步问题，但是在分布式系统中，还有很多的任务需要多个结点间的协同工作，就好比在一个公司内不同的职员需要做不同的工作，大家为了完成一个任务可能需要相互配合来完成，彼此之间的任务具有依赖性，一个人的工作进度可能影响整个任务的完成。不同的职员就好比分布式系统中的结点，为了完成一个任务，不同的结点明确自己在什么时间应该做什么事，就是同步。在现实生活中，这个问题相对好解决，因为每个人无时无刻都知道准确的北京时间，大家可用同一个时间来约束彼此的工作行为，相互配合完成工作，但是在分布式系统中，问题便有些复杂，因为每个机器结点的时间并不一定是一致的，各自的误差不同导致经过时间的积累导致大家手中的时间不一致，会导致任务同步出错，甚至导致灾难性后果。
要解决同步问题，最先想到的就是和现实生活中一样，整个集群同步统一时钟（全局时钟），可以利用卫星，这种方式确实可行，但是成本开销比较大，而且很多环境中不一定能接收到卫星信号。
第二种方法就是计算机结点不利用外部的时间去对时，而是自己内部之间的时钟进行对时。
首先看两种算法：
Cristian算法有统一的服务器对时，所有的结点和这个内部服务器进行对时，但是不同的结点离服务器距离有一定差距，因为有传输时间，所以不够精确。
可以粗糙的用（t1-t0）/2来估计传输时间，来减去误差。
Berkeley算法没有统一外部服务器，内部自己来进行。
思想：多个机器求平均，这样误差相互抵消，机器越多越接近真实时间。
以上两种属于全局统一物理时钟，都是通过对时来完成。但是对时代价太高（对时频率需要很高，网络通信浏览大，不去进行昂贵的对时是我们追求的）于是想到逻辑时钟的概念。
首先介绍Happens-Before概念：因为很多应用的同步问题并不一定需要精确到同样的时间，可以仅仅是一个先后顺序的约束，只定义谁先谁后，去掉不必要的时钟同步，仅仅在需要同步的两台机器上进行同步就可以了，解决物理时钟不知道什么时候同步，频率难以控制的问题。
规则：
解释：HB1很好理解，对于单机来说只有一个执行的先后顺序；HB2的意思是接收消息的时候调时间。保证接受机器的时间不能小于发送机器发送时的时间；HB3指happens—before关系具有传递性。
举例：
图中abcdf有happens before关系，而a，e执行先后没有规定，都可以。
逻辑时钟就是基于happens before关系建立起来的。
逻辑时钟的一个实现：
顺序计数器 （lamport时钟）
举例：
（上图发送没问题，回来的过程有问题，需要按规则修改） 
ps：ab之间有happenbefore关系则a值小于b值（如H和E），但是如果a值小于b值则不一定a在b之前，比如图中C3 H1，但是H和C的先后顺序不确定。即数字大小并不能推出先后关系。
这就是逻辑时钟的问题，仅凭数字时间无法推测出时间发生的先后顺序，想像QQ群场景，AB发送消息，A先发B后发，按理应该C接受A、B这么一个顺序，但是用lamport时钟，A为3B为5，无论先A，改成4，然后B改成6还是先B改成6后A不变，最后都是6，没什么差别，这时顺序图都是一样的，无法保证接收AB的先后性（发送可以保证），也就是之前说的数字没法控制先后顺序。要想实现这种因果序列，则需要矢量时钟。可以用全局序（QQ场景可以统一server，然后各个节点去拉取，有服务器一般都可以大大简化系统设计难度。（选举的集中式比纯分布式简化很多，我的理解就像zab和paxos这种区别。）集中式也是被广泛运用的），如果没有服务器或不能做全局序（纯分布式lamport时钟实现代价太大），就要用其他方法。于是就有了第三类向量时钟。更深入的学习向量时钟，参考博文：分布式系统：向量时钟