ACID CAP和BASE

事务的特性:ACID

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• 原子性(Atomicity):

原子性意味着数据库中的事务执行是作为原子。即不可再分，整个语句要么执行成功，要么失败回滚.

• 一致性(Consistency):

一致性,指事务开始到事务结束的过程，数据库的完整性约束没有被破坏。满足算数逻辑 拿转账的例子说明:A向B转账500,则应该同时执行满足 A –500,B+500的算术逻辑.

• 隔离性(Isolation):

多个事务的执行是互不干扰的，当多个用户并发的访问数据库,一个用户的操作对其他用户的操作应该是不可干扰的,应当相互隔离
数据库中的隔离级别:
READ_UNCOMMITTED: 已提交读,与Read_uncommitted不同之处,解决了脏读的问题.
READ_COMMITED: 已提交读,与Read_uncommitted不同之处,解决了脏读的问题.
REPEATABLE_READ: 可重复读,解决了脏读的问题,但是依然可以重复读、幻读,mysql默认的隔离级别.
在mysql中可以使用select @@tx_isolation 与 set session transcation isolation level xxx来查看和修改事务的隔离级别
SERLALIZABLE: 可序列化,事务的最高隔离级别,不能脏读, 重复读和幻读,但会失效率降低,通常很少使用.

• 持久性(Durability):

当事务提交后,它对数据库的操作结果的改变是永久的,不可以逆转.

分布式CAP理论

CAP定理又称CAP原则，指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）,
Availability（可用性）,Partition tolerance（分区容错性），最多只能同时三个特性中的两个，三者不可能同时满足.

• Consistency (一致性):

数据在多个事务之后是否能够保持一致的特性.

• Availability (可用性):

服务必须保持一直可用的状态，并且应该在正常的时间内响应

• Partition Tolerance (分区容错性):

在分布式系统中某个单一的节点或者服务出现异常停止服务时，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务.

如何取舍

根据CAP的原则, 只能同时三个特性中的两个,在分布式系统中,应该首先满足Partition Tolerance，这是因为当每一节点出现故障时，必须保证这个系统的正常服务,当然此时是无法同时满足一致性和可用性的. 那么应当保留A还是P呢,当然具体的取舍规则应当参考特定的条件,通常的网站很多都采用AP,同时采用适合的方式达到最终一致性（Eventual Consitency.

BASE理论

BASE理论是对CAP理论的延伸，当分布式系统( 采用AP)无法做到强一致性，但可以使用适合的方式达到最终一致性（Eventual
Consitency.

BASE是指

• 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.
• 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。
• 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。