分布式架构涉及的问题(ACID、CAP、BASE)

最新推荐文章于 2024-10-14 23:29:35 发布

贝壳里的风

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分类专栏：后端文章标签： ACID CAP BASE

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本文介绍了事务的基本概念，包括ACID特性及其在并发场景下可能遇到的问题如脏读、不可重复读和幻读等。同时，文章还探讨了不同的事务隔离级别，并对CAP理论和BASE理论进行了详细的解释。

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楼主在阅读一些分布式架构书籍时，看到许多数据一致性问题的原理或者理论。

其中比较重要的有ACID，CAP，BASE，在下面做一个整理，如有不完善的地方欢迎各位补充呀。

一.ACID 隔离级别

什么是事务

事务是访问数据库的一个操作序列

1、原子性

即不可分割，事务要么全部被执行，要么全部不执行

2、一致性

事务的执行使得数据库从一种正确状态转换成另外一种正确状态（事务执行前是1000元，执行后还是1000元）

3、隔离性

不同事务相互隔离，且在事务正确提交之前，它可能的结果不会显示给其他事务

4、持久性

事务正确提交之后，其结果将永远保存在数据库之中，即保存在持久化介质中，不会丢失

并发下事务会产生的问题

1、脏读

所谓脏读，就是指事务A读到了事务B还没有提交的数据，比如银行取钱，事务A开启事务，此时切换到事务B，事务B开启事务-->取走100元，此时切换回事务A，事务A读取的肯定是数据库里面的原始数据，因为事务B取走了100块钱，并没有提交，数据库里面的账务余额肯定还是原始余额，这就是脏读。

2、不可重复读

所谓不可重复读，就是指在一个事务里面读取了两次某个数据，读出来的数据不一致。还是以银行取钱为例，事务A开启事务-->查出银行卡余额为1000元，此时切换到事务B事务B开启事务-->事务B取走100元-->提交，数据库里面余额变为900元，此时切换回事务A，事务A再查一次查出账户余额为900元，这样对事务A而言，在同一个事务内两次读取账户余额数据不一致，这就是不可重复读。

3、幻读

所谓幻读，就是指在一个事务里面的操作中发现了未被操作的数据。比如学生信息，事务A开启事务-->修改所有学生当天签到状况为false，此时切换到事务B，事务B开启事务-->事务B插入了一条学生数据，此时切换回事务A，事务A提交的时候发现了一条自己没有修改过的数据，这就是幻读，就好像发生了幻觉一样。幻读出现的前提是并发的事务中有事务发生了插入、删除操作。

事务隔离级别

1、DEFAULT

默认隔离级别，是重复读取；如果使用的MySQL，可以使用"select @@tx_isolation"来查看默认的事务隔离级别

2、READ_UNCOMMITTED

读未提交，即能够读取到没有被提交的数据

3、READ_COMMITED

读已提交，即能够读到那些已经提交的数据

4、REPEATABLE_READ

重复读取，即在数据读出来之后加锁，类似"select * from XXX for update"

5、SERLALIZABLE

串行化，最高的事务隔离级别，不管多少事务，挨个运行完一个事务的所有子事务之后才可以执行另外一个事务里面的所有子事务。

再必须强调一遍，不是事务隔离级别设置得越高越好，事务隔离级别设置得越高，意味着势必要花手段去加锁用以保证事务的正确性，那么效率就要降低

因此实际开发中往往要在效率和并发正确性之间做一个取舍

二.CAP（强一致性、弱一致性、最终一致性）和BASE理论（五种最终一致性） P13

一致性（Consistency），说的是每一个更新成功后，分布式系统中的所有节点，都能读到最新的信息。即所有节点相当于访问同一份内容，这样的系统就被认为是强一致性的。

可用性（Availability），是每一个请求，都能得到响应。请求只需要在一定时间内返回即可，结果可以是成功或者失败，也不需要确保返回的是最新版本的信息。

分区容错性（Partition tolerance），是说在网络中断，消息丢失的情况下，系统照样能够工作。这里的网络分区是指由于某种原因，网络被分成若干个孤立的区域，而区域之间互不相通。

例1

对于互联网应用，主机多，数据大，部署分散。所以节点故障，网络故障是常态。这种情况下，要保证A和P。舍弃C虽然会影响客户体验，但保证AP，才能不影响用户使用流程。

例2

对于金融领域，必须要保证C和A，舍弃P。所以金融领域的网络设备故障，可能会造成用户无法使用。

1. 什么是 Base 理论e 理论

BASE：全称：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，来自 ebay 的架构师提出。

其核心思想是：既是无法做到强一致性（Strong consistency），但每个应用都可以根据自身的业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性（Eventual consistency）。