分布式系统-数据一致性问题02（BASE定理）

ACID模型

传统关系数据库的ACID模型有以下特性

• 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隔离性. 事务将假定只有它自己在操作数据库，彼此不知晓。
• Durability持久性.一旦事务完成，就不能返回。

ACID 又成强一致性模型，而在当今大型分布式系统中，程序为了得当更高的性能，通常会放弃数据的强一致性，退而求其次选择使用BASE定理（反ACID模型）

BASE定理

由来自eBay的架构师Dan Pritchett在其文章BASE: An Acid Alternative注 中第一次明确提出的。BASE是对CAP中一致性和可用性权衡的结果，其来源于对大规模互联网系统分布式实践的总结，是基于CAP定理逐步演化而来的，其核心思想是即使无法做到强一致性(Strong consistency)，但每个应用都可以根据自身的业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性(Eventual consistency)。接下来我们着重对BASE中的三要素进行详细讲解。

核心概念:

• BASE是Basically Available（基本可用）：
  基本可用是指分布式系统在出现不可预知故障的时候，允许损失部分可用性——但请注意，这绝不等价于系统不可用。以下两个就是“基本可用”的典型例子。

  • 响应时间上的损失：正常情况下，一个在线搜索引擎需要在0.5秒之内返回给用户相应的查询结果，但由于出现故障（比如系统部分机房发生断电或断网故障），查询结果的响应时间增加到了1～2秒

  • 功能上的损失：正常情况下，在一个电子商务网站上进行购物，消费者几乎能够顺利地完成每一笔订单，但是在一些节日大促购物高峰的时候，由于消费者的购物行为激增，为了保护购物系统的稳定性，部分消费者可能会被引导到一个降级页面。

• Soft state（软状态）
  弱状态也称为软状态，和硬状态相对，是指允许系统中的数据存在中间状态，并认为该中间状态的存在不会影响系统的整体可用性，即允许系统在不同节点的数据副本之间进行数据同步的过程存在延时。

• Eventually consistent（最终一致性）
  最终一致性强调的是系统中所有的数据副本，在经过一段时间的同步后，最终能够达到一个一致的状态。因此，最终一致性的本质是需要系统保证最终数据能够达到一致，而不需要实时保证系统数据的强一致性。

根据以上几点可以看出BASE是对CAP理论的延伸, Redis等众多系统构建与这个理论之上

亚马逊首席技术官Werner Vogels在于2008年发表的一篇经典文章Eventually Consistent-
Revisited中，对最终一致性进行了非常详细的介绍。他认为最终一致性是一种特殊的弱一致性：系统能够保证在没有其他新的更新操作的情况下，数据最终一定能够达到一致的状态，因此所有客户端对系统的数据访问都能够获取到最新的值。同时，在没有发生故障的前提下，数据达到一致状态的时间延迟，取决于网络延迟、系统负载和数据复制方案设计等因素。

总结

实上，最终一致性并不是只有那些大型分布式系统才设计的特性，许多现代的关系型数据库都采用了最终一致性模型。在现代关系型数据库中，大多都会采用同步和异步方式来实现主备数据复制技术。在同步方式中，数据的复制过程通常是更新事务的一部分，因此在事务完成后，主备数据库的数据就会达到一致。而在异步方式中，备库的更新往往存在延时，这取决于事务日志在主备数据库之间传输的时间长短，如果传输时间过长或者甚至在日志传输过程中出现异常导致无法及时将事务应用到备库上，那么狠显然，从备库中读取的的数据将是旧的，因此就出现了不一致的情况。当然，无论是采用多次重试还是认为数据订正，关系型数据库还是能搞保证最终数据达到一致——这就是系统提供最终一致性保证的经典案例。