分布式理论协议与算法第三弹 BASE理论

浅浅的花香味﹌ 2023-09-23 21:50 34阅读 0赞

> 大部分人解释这 CAP 定律时，常常简单的表述为：“一致性、可用性、分区容错性三者你只能同时达到其中两个，不可能同时达到”。实际上这是一个非常具有误导性质的说法，而且在 CAP 理论诞生 12 年之后，CAP 之父也在 2012 年重写了之前的论文。
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> 当发生网络分区的时候，如果我们要继续服务，那么强一致性和可用性只能 2 选 1。也就是说当网络分区之后 P 是前提，决定了 P 之后才有 C 和 A 的选择。也就是说分区容错性（Partition tolerance）我们是必须要实现的。  
> 简而言之就是：CAP 理论中分区容错性 P 是一定要满足的，在此基础上，只能满足可用性 A 或者一致性 C。
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> 因此，分布式系统理论上不可能选择 CA 架构，只能选择 CP 或者 AP 架构。

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### 文章目录 ###

*   *  一、BASE 理论概述
     *   *   *  1、CAP 的三选二伪命题
             *  2、Base 理论简介
     *  二、BASE 理论的内容
     *   *   *  1、基本可用（Basically Available）
             *  2、软状态（Soft State）
             *  3、最终一致性（Eventually Consistent）
     *  三、BASE 理论总结

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## 一、BASE 理论概述 ##

#### 1、CAP 的三选二伪命题 ####

CAP 理论回顾：CAP 理论，也被称为 CAP 协议，指的是在一个分布式系统中，最多只能同时满足「一致性（Consistency）」、「可用性（Availability）」和「分区容错性（Partition tolerance）」这三项中的两项，不可能三者兼顾。

大部分人解释这 CAP 定律时，常常简单的表述为：“一致性、可用性、分区容错性三者你只能同时达到其中两个，不可能同时达到”。实际上这是一个非常具有误导性质的说法，而且在 CAP 理论诞生 12 年之后，CAP 之父也在 2012 年重写了之前的论文。

> 当发生网络分区的时候，如果我们要继续服务，那么强一致性和可用性只能 2 选 1。也就是说当网络分区之后 P 是前提，决定了 P 之后才有 C 和 A 的选择。也就是说分区容错性（Partition tolerance）我们是必须要实现的。  
> 简而言之就是：CAP 理论中分区容错性 P 是一定要满足的，在此基础上，只能满足可用性 A 或者一致性 C。

因此，分布式系统理论上不可能选择 CA 架构，只能选择 CP 或者 AP 架构。

#### 2、Base 理论简介 ####

BASE 理论是由 eBay 架构师提出的。BASE 是对 CAP 中一致性和可用性权衡的结果，其来源于对大规模互联网分布式系统实践的总结，是基于 CAP 定律逐步演化而来。其核心思想是即使无法做到强一致性，但每个应用都可以根据自身业务特点，才用适当的方式来使系统打到最终一致性。

BASE 理论 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。

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## 二、BASE 理论的内容 ##

#### 1、基本可用（Basically Available） ####

什么是基本可用呢？假设系统，出现了不可预知的故障，但还是能用，相比较正常的系统而言：

1.  响应时间上的损失：正常情况下的搜索引擎 0.5 秒即返回给用户结果，而基本可用的搜索引擎可以在 2 秒作用返回结果。
2.  功能上的损失：在一个电商网站上，正常情况下，用户可以顺利完成每一笔订单。但是到了大促期间，为了保护购物系统的稳定性，部分消费者可能会被引导到一个降级页面。

#### 2、软状态（Soft State） ####

什么是软状态呢？相对于原子性而言，要求多个节点的数据副本都是一致的，这是一种“硬状态”。

软状态指的是：允许系统中的数据存在中间状态，并认为该状态不影响系统的整体可用性，即允许系统在多个不同节点的数据副本存在数据延时。

#### 3、最终一致性（Eventually Consistent） ####

上面说软状态，然后不可能一直是软状态，必须有个时间期限。在期限过后，应当保证所有副本保持数据一致性，从而达到数据的最终一致性。这个时间期限取决于网络延时、系统负载、数据复制方案设计等等因素。

而在实际工程实践中，最终一致性分为5种：

*  因果一致性：如果节点 A 在更新完某个数据后通知了节点 B，那么节点 B 之后对该数据的访问和修改都是基于 A 更新后的值。于此同时，和节点 A 无因果关系的节点 C 的数据访问则没有这样的限制。
 *  读己之所写：节点 A 更新一个数据后，它自身总是能访问到自身更新过的最新值，而不会看到旧值。其实也算一种因果一致性。
 *  会话一致性：将对系统数据的访问过程框定在了一个会话当中：系统能保证在同一个有效的会话中实现 “读己之所写” 的一致性，也就是说，执行更新操作之后，客户端能够在同一个会话中始终读取到该数据项的最新值。
 *  单调读一致性：如果一个节点从系统中读取出一个数据项的某个值后，那么系统对于该节点后续的任何数据访问都不应该返回更旧的值。
 *  单调写一致性：一个系统要能够保证来自同一个节点的写操作被顺序的执行。

在实际的实践中，这 5 种系统往往会结合使用，以构建一个具有最终一致性的分布式系统。

实际上，不只是分布式系统使用最终一致性，关系型数据库在某个功能上，也是使用最终一致性的。比如备份，数据库的复制过程是需要时间的，这个复制过程中，业务读取到的值就是旧的。当然，最终还是达成了数据一致性。这也算是一个最终一致性的经典案例。

总体来说BASE理论面向的是大型高可用、可扩展的分布式系统。与传统 ACID 特性相反，不同于 ACID 的强一致性模型，BASE 提出通过牺牲强一致性来获得可用性，并允许数据段时间内的不一致，但是最终达到一致状态。同时，在实际分布式场景中，不同业务对数据的一致性要求不一样。因此在设计中，ACID 和 BASE 理论往往又会结合使用。

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## 三、BASE 理论总结 ##

总体来说 BASE 理论面向的是大型高可用、可扩展的分布式系统。与传统 ACID 特性相反，不同于 ACID 的强一致性模型，BASE 提出通过牺牲强一致性来获得可用性，并允许数据段时间内的不一致，但是最终达到一致状态。同时，在实际分布式场景中，不同业务对数据的一致性要求不一样。因此在设计中，ACID 和 BASE 理论往往又会结合使用。