CAP 定理和BASE 理论

网友投稿 897 2022-11-18

CAP 定理和BASE 理论

CAP 定理和BASE 理论

CAP 定理和BASE 理论

1.1 简介

CAP 定理指的是在一个分布式系统中, Consistency(一致性)、 Availability(可用性)、Partition tolerance(分区容错性)。

在CAP中, C、 A二者不可兼得!

**一致性(C):**分布式系统中多个主机之间是否能够保持数据一致的特性。即,当系统数据发生更新操作后,各个主机中的数据仍然处于一致的状态。**可用性(A):**系统提供的服务必须一直处于可用的状态,即对于用户的每一个请求,系统总是可以在有限的时间内对用户做出响应。**分区容错性(P):**分布式系统在遇到任何网络分区故障时,仍能够保证对外提供满足一致性和可用性的服务。

对于分布式系统,网络环境相对是不可控的,出现网络分区是不可避免的,因此系统必须具备分区容错性。但其并不能同时保证一致性与可用性。

==CAP定理 原则对于一个分布式系统来说,只可能满足两项,即要么 CP 强一致性,要么 AP强可用性。==

1.2 BASE 理论

BASE 是 Basically Available(基本可用)、 Soft state(软状态)和 Eventually consistent(最终一致性)三个短语的简写。

BASE 理论是 分布式系统中,CAP 定理对于一致性与可用性权衡的结果。其核心思想是:即使无法做到强一致性,但每个系统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。而且满足基本可用条件,及存在软状态的可能性。

基本可用Basically Available:基本可用是指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。响应时间的损失、功能上的损失软状态Soft state:软状态,是指允许系统数据存在的中间状态,并认为该中间状态的存在不会影响系统的整体可用性,即允许系统主机间进行数据同步的过程存在一定延时。软状态,其实就是一种灰度状态,过渡状态。最终一致性Eventually consistent:最终一致性强调的是系统中所有的数据副本,在经过一段时间的同步后,最终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。

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