CAP、ACID、BASE

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本文深入探讨了分布式领域的CAP理论，解释了任何分布式系统只能同时满足一致性、可用性和分区容错性中的两点，无法三点兼得。进一步阐述了在实际应用场景中，为追求可用性而牺牲一致性的BASE模型，并对比了关系数据库的ACID模型。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

分布式领域CAP理论：Consistency（一致性）、Availability（可用性）、Tolerance to network Partitions）分区容错性），任何分布式系统只可能同时满足二点，没法三者兼顾。架构师不要将精力浪费在如何设计能满足三者的完美分布式系统，而是应该进行取舍。
（[url]http://pt.alibaba-inc.com/wp/dev_related_728/brewers-cap-theorem.html[/url]）
（[url]http://www.kafka0102.com/2010/04/86.html[/url]）

关系数据库的ACID模型拥有高一致性和可靠性，丧失可用性。
ACID，即原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)。其中的一致性强调当程序员定义的事务完成时，数据库处于一致的状态。如对于转帐来说，事务完成时必须是A少了多少钱B就多了多少钱。

对于很多互联网应用来说，对于一致性要求可以降低，而可用性(Availability)的要求则更为明显。从而产生了弱一致性的理论BASE。 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。
BASE，即Basically Availble（基本可用）、Soft-state （软状态）、Eventual Consistency （最终一致性）。
（[url]http://www.dbthink.com/?p=483[/url]）