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在“前缀一致性”的案例中，问题与答案之间存在一种显式声明，但在现实中，多数场景的因果关系更加复杂，也不可能要求全部做显式声明。
比如对于分布式数据库来说，它无法要求应用系统在每次变更操作时附带声明一下，这次变更是因为读取了哪些数据而导致的。
那么，在显式声明无法奏效的情况下，如何寻找因果关系呢？
不知道你有没有听过这句话，“你所经历的一切，造就了现在的你。”是不是有一点哲学的味道？一切对原因的推测都是主观的，之前发生的一切都可能是原因。
所以，更可靠的方式是将自然语意的因果关系转变为事件发生的先后顺序。
线性一致性（Linearizability）就是建立在事件的先后顺序之上的。在线性一致性下，整个系统表现得好像只有一个副本，所有操作被记录在一条时间线上，并且被原子化，这样任意两个事件都可以比较先后顺序。
这些事件一起构成的集合，在数学上称为具有“全序关系”的集合，而“全序”也称为“线性序”。我想，线性一致性大概就是因此得名。
但是，集群中的各个节点不能做到真正的时钟同步，这样节点有各自的时间线。那么，如何将操作记录在一条时间线上呢？这就需要一个绝对时间，也就是全局时钟。
从产品层面看，主流分布式数据库大多以实现线性一致性为目标，在设计之初或演进过程中纷纷引入了全局时钟，比如 Spanner、TiDB、OceanBase、GoldenDB 和巨杉等等。
工程实现上，多数产品采用单点授时（TSO），也就是从一台时间服务器获取时间，同时配有高可靠设计； 而 Spanner 以全球化部署为目标，因为 TSO 有部署范围上的限制，所以 Spanner 的实现方式是通过 GPS 和原子钟实现的全局时钟，也就是 TrueTime，它可以保证在全球范围内任意节点能同时获得的一个绝对时间，误差在 7 毫秒以内。
但是，对于线性一致性，学术界其实是有争议的。反对者的论据来自爱因斯坦的相对论的一个重要结论，“时间是相对的”。没有绝对时间，也就不存在全序的事件顺序，不同的观察者可能对于哪个事件先发生是无法达成一致的。因此，线性一致性是有局限性的。
当然，从工程角度看，因为我们的应用场景都在经典物理学适用范围内，所以线性一致性也是适用的。