分布式事务专题之3、BASE理论

    <h2 id="h2-u76EEu5F55"><a name="目录" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>目录</h2><h2 id="h2-1-"><a name="1. 理解强一致性和最终一致性" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>1. 理解强一致性和最终一致性</h2><p>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。</p>

2. 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”。

2.1. 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。

2.2. 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。

2.3. 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。

来源:http://www.itsoku.com/course/7/162
posted @ 2022-04-26 14:13  程序员小明1024  阅读(73)  评论(0编辑  收藏  举报