分布式系统的CAP&&BASE理论

CAP理论

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。

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。

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。

BASE理论

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。

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。

ACID和BASE代表了两种截然相反的设计哲学

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。