分布式CAP与BASE理论

参考：
CAP和BASE理论
 https://juejin.im/post/5d720e86f265da03cc08de74
https://github.com/changmingxie/tcc-transaction
《从Paxos到Zookeeper》

1. CAP理论

2000年7月，加州大学伯克利分校的Eric Brewer教授在ACM PODC会议上提出CAP猜想。2年后，麻省理工学院的Seth Gilbert和Nancy Lynch从理论上证明了CAP。之后，CAP理论正式成为分布式计算领域的公认定理。

CAP理论为：一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。

1.1 一致性（Consistency）

一致性指“all nodes see the same data at the same time”，即更新操作成功并返回客户端完成后，所有节点在同一时间的数据完全一致。

1.2 可用性（Availability）

可用性指“Reads and writes always succeed”，即服务一直可用，而且是正常响应时间。

1.3 分区容错性（Partition tolerance）

分区容错性指“the system continues to operate despite arbitrary message loss or failure of part of the system”，即分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。

2. CAP权衡

通过CAP理论，我们知道无法同时满足一致性、可用性和分区容错性这三个特性，那要舍弃哪个呢？

对于多数大型互联网应用的场景，主机众多、部署分散，而且现在的集群规模越来越大，所以节点故障、网络故障是常态，而且要保证服务可用性达到N个9，即保证P和A，舍弃C（退而求其次保证最终一致性）。虽然某些地方会影响客户体验，但没达到造成用户流程的严重程度。

对于涉及到钱财这样不能有一丝让步的场景，C必须保证。网络发生故障宁可停止服务，这是保证CA，舍弃P。貌似这几年国内银行业发生了不下10起事故，但影响面不大，报到也不多，广大群众知道的少。还有一种是保证CP，舍弃A。例如网络故障事只读不写。

孰优孰略，没有定论，只能根据场景定夺，适合的才是最好的。

需要明确的一点是，对于一个分布式系统而言，分区容错性可以说是一个基本的要求。很简单，既然是分布式系统，则系统上的组件必然部署到不同的节点，必然出现子网络。

3. BASE理论

Basical Available（基本可用）、Soft state（软状态）、Eventually consistent（最终一致性）

eBay的架构师Dan Pritchett源于对大规模分布式系统的实践总结，在ACM上发表文章提出BASE理论，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）。

BASE是指基本可用（Basically Available）、软状态（ Soft State）、最终一致性（ Eventual Consistency）。

3.1 基本可用（Basically Available）

基本可用是指分布式系统在出现故障的时候，允许损失部分可用性，即保证核心可用。
电商大促时，为了应对访问量激增，部分用户可能会被引导到降级页面，服务层也可能只提供降级服务。这就是损失部分可用性的体现。

两个体现：

响应时间上的损失；更长了
功能上的损失；降级页面

3.2 软状态（ Soft State）

软状态是指允许系统存在中间状态，而该中间状态不会影响系统整体可用性。分布式存储中一般一份数据至少会有三个副本，允许不同节点间副本同步的延时就是软状态的体现。mysql replication的异步复制也是一种体现。认为该中间状态不会影响系统的整体可用性。

3.3 最终一致性（ Eventual Consistency）

最终一致性是指系统中的所有数据副本经过一定时间后，最终能够达到一致的状态。弱一致性和强一致性相反，最终一致性是弱一致性的一种特殊情况。

4. ACID和BASE的区别与联系

ACID是传统数据库常用的设计理念，追求强一致性模型。BASE支持的是大型分布式系统，提出通过牺牲强一致性获得高可用性。

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。