不同数据一致性模型有哪些应用？

基于 CAP 定理逐步演化，就提出了 Base 理论。

Base 理论

Base 是三个短语的简写，即基本可用（Basically Available）、软状态（Soft State）和最终一致性（Eventually Consistent）

 

Base理论的核心思想是最终一致性，即使无法做到强一致性（StrongConsistency），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（EventualCons...

基本可用

基本可用比较好理解，就是不追求CAP中的「任何时候，读写都是成功的」，而是系统能够基本运行，一直提供服务。基本可用强调了分布式系统在出现不可预知故障的时候，允许损失部分可用性，相比正常的系统，可能...

是响应时间延长，或者是服务被降级。

举个例子，在双十一秒杀活动中，如果抢购人数太多超过了系统的 QPS 峰值，可能会排队或者提示限流，这就是通过合理的手段保护系统的稳定性，保证主要的服务正常，保证基本可用。

软状态

最终一致性

软状态可以对应ACID事务中的原子性，在ACID的事务中，实现的是强制一致性，要么全做要么不做，所有用户看到的数据一致。其中的原子性（Atomicity）要求多个节点的数据副本都是一致的，强调...

原子性可以理解为一种“硬状态”，软状态则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。

数据的一致性。

数据不可能一直是软状态，必须在一个时间期限之后达到各个节点的一致性，在期限过后，应当保证所有副本保持数据一致性，也就是达到数据的最终一致性。

在系统设计中，最终一致性实现的时间取决于网络延时、系统负载、不同的存储选型、不同数据复制方案设计等因素。

因此问题的关键点在于节点间的交互要在事件的发生顺序上达成一致，而不是对于时间达成一致。

 

强一致性

当更新操作完成之后，任何多个后续进程的访问都会返回最新的更新过的值，这种是对用户最友好的，就是用户上一次写什么，下一次就保证能读到什么。根据 CAP 理论，这种实现需要牺牲可用性。

弱一致性

系统在数据写入成功之后，不承诺立即可以读到最新写入的值，也不会具体的承诺多久之后可以读到。用户读到某一操作对系统数据的更新需要一段时间，我们称这段时间为“不一致性窗口”。

最终一致性

最终一致性是弱一致性的特例，强调的是所有的数据副本，在经过一段时间的同步之后，最终都能够达到一个一致的状态。因此，最终一致性的本质是需要系统保证最终数据能够达到一致，而不需要实时保证系统数据的强一致性...

到达最终一致性的时间，就是不一致窗口时间，在没有故障发生的前提下，不一致窗口的时间主要受通信延迟，系统负载和复制副本的个数影响。最终一致性模型根据其提供的不同保证可以划分为更多的模型，包括因

果一致性和会话一致性等。

因果一致性

因果一致性要求有因果关系的操作顺序得到保证，非因果关系的操作顺序则无所谓。

会话一致性

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，约定了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，就是在你的一次访问中，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。

实际开发中有分布式的 Session 一致性问题，可以认为是会话一致性的一个应用。