CAP与BASE理论解析-优快云博客

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分布式系统之所以叫分布式，是因为提供服务的各个节点分布在不同机器上，相互之间通过网络交互，那么必然存在出现网络故障的风险，这个网络断开的专业场景称之为网络分区，但不能因为这点网络问题就导致整个系统无法提供服务，网络因素成为了分布式事务的考量标准之一。因此，分布式事务需要更进一步的理论支持

CAP理论

CAP是 Consistency、Availiability、Partition tolerance三个词语的缩写，分别表示一致性、可用性、分区容忍性。

C - Consistency：

一致性是指写操作后的读操作可以读取到最新的数据状态，当数据分布在多个节点上，从任意节点读取到的数据都是最新的状态。

A - Availability ：

可用性是指任何事务操作都可以得到响应结果，且不会出现响应超时或响应错误。

P - Partition tolerance ：
通常分布式系统的各个节点部署在不同的子网，这就是网络分区，不可避免的会出现由于网络故障而导致节点之间通信失败。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，这就是分区容忍性。分布式系统中有某一个或者几个机器宕掉了，其他剩下的机器还能够正常运转满足系统需求，或者是机器之间有网络异常，将分布式系统分隔未独立的几个部分，各个部分还能维持分布式系统的运作，这样就具有较好的分区容忍性。

CAP组合方式

在所有分布式事务场景中不会同时具备CAP三个特性，因为在具备了P的前提下C和A是不能共存的。 在保证分区容忍性的前提下，一致性和可用性无法兼顾，如果要提高系统的可用性就要增加多个节点，如果要保证数据的一致性就要实现每个节点的数据一致，节点越多可用性越好，但是数据一致性会越差。

CAP有哪些组合方式呢？

1）AP：放弃一致性，追求分区容忍性和可用性。这是很多分布式系统设计时的选择。例如：上边的商品管理，完全可以实现AP，前提是只要用户可以接受所查询的到数据在一定时间内不是最新的即可。通常实现AP都会保证最终一致性，后面讲的BASE理论就是根据AP来扩展的，一些业务场景比如：订单退款，今日退款成功，明日账户到账，只要用户可以接受在一定时间内到账即可。

2）CP：放弃可用性，追求一致性和分区容错性 比如跨行转账，一次转账请求要等待双方银行系统都完成整个事务才算完成。

3）CA：放弃分区容忍性，即不进行分区，不考虑由于网络不通或节点挂掉的问题，则可以实现一致性和可用性。那么系统将不是一个标准的分布式系统，我们最常用的关系型数据库就满足了CA。

总结

CAP是一个已经被证实的理论：一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍性（Partition tolerance）这三项中的两项。它可以作为我们进行架构设计、技术选型的考量标准。对于多数大型互联网应用的场景，节点众多、部署分散，而且现在的集群规模越来越大，所以节点故障、网络故障是常态，而且要保证服务可用性达到N个9（99.99..%），并要达到良好的响应性能来提高用户体验，因此一般都会做出如下选择：保证P和A，舍弃C强一致，保证最终一致性。

BASE理论

1、理解强一致性和最终一致性

CAP理论告诉我们一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍性（Partition tolerance）这三项中的两项，其中AP在实际应用中较多，AP即舍弃一致性，保证可用性和分区容忍性，但是在实际生产中很多场景都要实现一致性，比如前边我们举的例子，主数据库向从数据库同步数据，即使不要一致性，但是最终也要将数据同步成功来保证数据一致，这种一致性和CAP中的一致性不同，CAP中的一致性要求在任何时间查询每个节点数据都必须一致，它强调的是强一致性，但是最终一致性是允许可以在一段时间内每个节点的数据不一致，但是经过一段时间每个节点的数据必须一致，它强调的是最终数据的一致性。

2、Base理论简介

BASE 是 Basically Available(基本可用)、Soft state(软状态)和 Eventually consistent (最终一致性)三个短语的缩写。BASE理论是对CAP中AP的一个扩展，通过牺牲强一致性来获得可用性，当出现故障允许部分不可用但要保证核心功能可用，允许数据在一段时间内是不一致的，但最终达到一致状态。满足 BASE理论的事务，我们称之为“柔性事务”。基本可用 : 分布式系统在出现故障时，允许损失部分可用功能，保证核心功能可用。如，电商网站交易付款出现问题了，商品依然可以正常浏览。软状态 : 由于不要求强一致性，所以BASE允许系统中存在中间状态（也叫软状态），这个状态不影响系统可用性，如订单的"支付中"、“数据同步中”等状态，待数据最终一致后状态改为“成功”状态。最终一致 : 最终一致是指经过一段时间后，所有节点数据都将会达到一致。如订单的"支付中"状态，最终会变为“支付成功”或者"支付失败"，使订单状态与实际交易结果达成一致，但需要一定时间的延迟、等待。