5.分布式事务基础理论-BASE理论

BASE理论

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）和分区容错性（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错性，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结点数据都必须一致，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结点的数据不一致，但是经过一段时间每个结点的数据必须一致，它强调的是最终数据的一致性。

Base理论介绍

• 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，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。