分布式系统中的CAP原理和BASE理论

CAP是一致性(Consistency)、可用性(Availability)、分区容忍性(Partition tolerance)的缩写。CAP原理指的是这三个要素最多只能同时实现两点,不可能三者兼顾。因此在进行分布式架构设计时,必须做出取舍。而对于分布式数据系统,分区容忍性是基本要求,否则就失去了价值。因此设计分布式数据系统,就是在一致性和可用性之间取一个平衡。
    BASE理论指的是基本可用(Basically Available)、软状态(Soft State)、最终一致性(Eventual Consistency)。BASE理论是对CAP理论的延伸,核心思想是即使无法做到强一致性(Strong Consistency,CAP的一致性就是强一致性),但应用可以采用适合的方式达到最终一致性(Eventual Consitency)

关系数据库的ACID模型拥有高一致性+可用性,符合CAP原理:
    ·Atomicity原子性:一个事务中所有操作都必须全部完成,要么全部不完成。
    ·Consistency一致性. 在事务开始或结束时,数据库应该在一致状态。
    ·Isolation隔离层. 事务将假定只有它自己在操作数据库,彼此不知晓。
    ·Durability. 一旦事务完成,就不能返回。

BASE模型完全不同于ACID模型,牺牲高一致性,获得可用性或可靠性:    
    ·Basically Available基本可用。支持分区失败(e.g. sharding碎片划分数据库)
    ·Soft state软状态 状态可以有一段时间不同步,异步。
    ·Eventually consistent最终一致,最终数据是一致的就可以了,而不是时时高一致。

在分布式系统设计的场景中,系统组件对一致性要求是不同的,因此ACID和BASE又会结合使用

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