猪齿鱼_学习_01_事务(二)_分布式理论
一、前言
本文承接上一节：猪齿鱼_学习_01_事务(一)_本地事务
上一节中，我们谈到了本地事务数据库断电时的故障恢复：
我们在执行事务的时候数据库首先会记录下这个事务的redo操作日志，然后才开始真正操作数据库，在操作之前首先会把日志文件写入磁盘，那么当突然断电的时候，即使操作没有完成，在重新启动数据库时候，数据库会根据当前数据的情况进行undo回滚或者是redo前滚，这样就保证了数据的强一致性。
分布式系统的核心就是处理各种异常情况，这也是分布式系统复杂的地方，因为分布式的网络环境很复杂，这种“断电”故障要比单机多很多，所以我们在做分布式系统的时候，最先考虑的就是这种情况。这些异常可能有 机器宕机、网络异常、消息丢失、消息乱序、数据错误、不可靠的TCP、存储数据丢失、其他异常等等...
二、CAP定理
CAP定理是由加州大学伯克利分校Eric Brewer教授提出来的，他指出WEB服务无法同时满足一下3个属性：
- 一致性(Consistency) ： 客户端知道一系列的操作都会同时发生(生效)
- 可用性(Availability) ： 每个操作都必须以可预期的响应结束
- 分区容错性(Partition tolerance) ： 即使出现单个组件无法可用,操作依然可以完成
具体地讲在分布式系统中，在任何数据库设计中，一个Web应用至多只能同时支持上面的两个属性。显然，任何横向扩展策略都要依赖于数据分区。因此，设计人员必须在一致性与可用性之间做出选择
三、BASE理论
在分布式系统中，我们往往追求的是可用性，它的重要程序比一致性要高，那么如何实现高可用性呢？ 前人已经给我们提出来了另外一个理论，就是BASE理论，它是用来对CAP定理进行进一步扩充的。BASE理论指的是：
- Basically Available（基本可用）
- Soft state（软状态）
- Eventually consistent（最终一致性）
BASE理论是对CAP中的一致性和可用性进行一个权衡的结果，理论的核心思想就是：我们无法做到强一致，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（Eventual consistency）。
四、酸碱平衡
ACID能够保证事务的强一致性，即数据是实时一致的。这在本地事务中是没有问题的，在分布式事务中，强一致性会极大影响分布式系统的性能，因此分布式系统中遵循BASE理论即可。但分布式系统的不同业务场景对一致性的要求也不同。如交易场景下，就要求强一致性，此时就需要遵循ACID理论，而在注册成功后发送短信验证码等场景下，并不需要实时一致，因此遵循BASE理论即可。因此要根据具体业务场景，在ACID和BASE之间寻求平衡。
五、2PC协议
由于BASE理论需要在一致性和可用性方面做出权衡，因此涌现了很多关于一致性的算法和协议。其中比较著名的有二阶提交协议（2 Phase Commitment Protocol），三阶提交协议（3 Phase Commitment Protocol）和Paxos算法。
三、参考资料
分布式理论系列：
3.分布式系统理论—— 从放弃到入门——bangerlee知乎专栏
