基础理论

先简单介绍下数据一致性的基础理论。

• 强一致
  当更新操作完成之后，任何多个后续进程或者线程的访问都会返回最新的更新过的值。这种是对用户最友好的，就是用户上一次写什么，下一次就保证能读到什么。根据 CAP 理论，这种实现需要牺牲可用性。

• 弱一致性
  系统并不保证续进程或者线程的访问都会返回最新的更新过的值。系统在数据写入成功之后，不承诺立即可以读到最新写入的值，也不会具体的承诺多久之后可以读到。

• 最终一致性
  弱一致性的特定形式。系统保证在没有后续更新的前提下，系统能最终返回上一次更新操作的值。在没有故障发生的前提下，不一致窗口的时间主要受通信延迟，系统负载和复制副本的个数影响。DNS 是一个典型的最终一致性系统。

ACID模型

ACID是传统数据库常用的设计理念，追求强一致性模型。
关系数据库的ACID模型拥有 高一致性 + 可用性 很难进行分区：

• 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。

ACID模型要求一个事物必须满足上面的四点，这是对关系型传统数据库的指导性依据。而非关系型数据库NoSql则不再依赖这一模型。

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

• Consistency(一致性), 数据一致更新，所有数据变动都是同步的
• Availability(可用性), 好的响应性能
• Partition tolerance(分区容错性) 可靠性

这三项中的两项。

传统选CA,互联网选AP
传统的关系型数据库会选择 CA
而 Nosql会关注AP。

BASE理论

BASE:Basically,Available,Soft state,Eventually consistent四个词组的首字母,它的意思是：基本可用+软状态+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）。

• 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。

• 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。

• 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。

BASE模型是传统ACID模型的反面，不同与ACID，BASE强调牺牲高一致性，从而获得可用性，数据允许在一段时间内的不一致，只要保证最终一致就可以了。

BASE模型反ACID模型，完全不同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，而不是时时一致。

BASE思想的主要实现有

• 1.按功能划分数据库
• 2.sharding碎片

BASE思想主要强调基本的可用性，如果你需要高可用性，也就是纯粹的高性能，那么就要以一致性或容错性为牺牲，BASE思想的方案在性能上还是有潜力可挖的。

现在NoSQL运动丰富了拓展了BASE思想，可按照具体情况定制特别方案，比如忽视一致性，获得高可用性等等，NOSQL应该有下面两个流派：

• 1. Key-Value存储，如Amaze Dynamo等，可根据CAP三原则灵活选择不同倾向的数据库产品。
• 2. 领域模型 + 分布式缓存 + 存储 （Qi4j和NoSQL运动），可根据CAP三原则结合自己项目定制灵活的分布式方案，难度高。

这两者共同点：都是关系数据库SQL以外的可选方案，逻辑随着数据分布，任何模型都可以自己持久化，将数据处理和数据存储分离，将读和写分离，存储可以是异步或同步，取决于对一致性的要求程度。

不同点：NOSQL之类的Key-Value存储产品是和关系数据库头碰头的产品BOX，可以适合非Java如PHP RUBY等领域，是一种可以拿来就用的产品，而领域模型 +分布式缓存 + 存储是一种复杂的架构解决方案，不是产品，但这种方式更灵活，更应该是架构师必须掌握的。

事务原理：ACID,CAP和BASE理论及分布式事务一致性案例
Base/ACID/CAP 有什么关系
分布式系列文章——从ACID到CAP/BASE
谈谈CAP，BASE, ACID