一文看懂 ACID/CAP/BASE

事务的4个基本要素–ACID

原子性（Atomicity）

一个事务中的所有操作要么全部成功，要么全部失败；没有中间状态

一致性（Consistency）

如A向B转账100元，要保证A扣除100元，B增加100元

隔离性（Isolate）

同一时间对同一个资源只有1个事务在操作
比如A在从银行卡中取钱，在A操作完成之前，B不可以向这张卡转账；

持久性（Durability）

事务操作结果 要持久化到数据库中，不可以回滚

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分布式系统3个核心需求–CAP定理

一致性（Consistency）

• 这里的一致性与数据库ACID中的“一致性”类似，但略有不同：
• ACID中的“一致性”指的是单个事务中的数据一致性；
• 分布式系统的“一致性”指的是 所有（备份）节点在同一时刻数据是一样的
• 对上层应用来说，对所有节点的访问到的数据是一样的

可用性（Availability）

• 指服务正常可用，而且每一个操作都会在一定时间内返回结果
• 不会出现响应超时或者操作失败的情况
• 另一种说法：只要收到用户请求，就必须给予响应，这时候才叫可用。

分区容错性（Parititon Tolerance）

• 大多数分布式系统存在多个子网络，每个子网络就叫做1个分区。分区容错的意思是：区间通信可能失败
• 比如，一台服务器在中国，一台在美国，这就是2个区，他们可能无法通信，这时候就需要分区容错
• 分布式系统都具备分区容错性

任何系统中只能满足CAP其中的2个，三者不可兼得

可以这样理解CAP

• 分布式系统必然具备分区容错性，每个节点（副本）都是一个分区。这时候可用性（A）和一致性（C）是矛盾的：
• 如果选择一致性，那么系统必须在所有节点数据一致之前锁住资源（禁止读写），待各节点数据一致后才可用，这叫CP
• 如果选择可用性，那么节点之间数据可能不一致，从不同节点读取到的结果不一样，违背了一致性，这叫AP
• 单点（无副本/分区）系统，必然满足一致性和可用性，即CA，但不具备分区容错性

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BASE理论

BASE，是指Basically Available（基本可用），Soft state（软状态），Eventually
consistency（最终一致性）。

BASE理论是对CAP的一致性和可用性权衡的结果。

Basically Available（基本可用）

• 分布式系统在发生故障时，允许损失部分可用性
• 例如，
• 性能上的损失：正常情况下响应时间为0.5s；当系统发生故障（如部分机房发生故障）时，响应时间增加到1-2s；
  * 功能上的损失：业务高峰时，为防止系统奔溃，会把用户请求引导到一个降级页面（显示“服务暂时不可用”等提示信息）；

Soft state（软状态）

• 也叫弱状态，与硬状态相对。即，允许数据存在中间状态
• 也就是说，允许不同副本的数据同步存在一定的延时；

Eventually consistency（最终一致性）

• 在一段时间后，所有副本节点的数据是一致的