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分布式理论基础之BASE原则

分布式理论基础之BASE原则

作者: 秋慕云 | 来源:发表于2019-07-03 15:14 被阅读0次

一、 BASE理论的由来

BASE理论是由eBay架构师提出的,是对CAP中一致性和可用性权衡的结果,其来源于对大规模互联网分布式系统实践的总结,是基于CAP定律逐步演化而来。其核心思想是:即使无法做到强一致性,但每个应用都可以根据自身业务特点,采用适当的方式来使系统达到最终一致性。

二、BASE是什么?

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。

  • 基本可用(Basically Available):
    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。举例如下:
    1. 响应时间上的损失(可用,但查询比平时慢):正常情况下,搜索引擎会在0.5秒内返回查询结果给用户,但由于出现故障(比如系统部分机房发生断电或断网故障),查询结果的响应时间增加到了1~2秒。
    2. 功能上的损失:在正常情况下,用户可以在一个电商网站上顺利完成每一笔订单。但是到了大促期间,为了保护购物系统的稳定性,部分消费者可能会被引导到一个降级页面。比如:

  • 软状态(Soft state):
    软状态是指允许系统中的数据存在中间状态,并认为该中间状态的存在不会影响系统的整体可用性,即允许系统在不同的数据副本之间进行数据同步的过程存在延时。

  • 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。
    在实际工程实践中,最终一致性分为5种:

  1. 因果一致性(Causal consistency)
    因果一致性指的是:如果节点A在更新完某个数据后通知了节点B,那么节点B之后对该数据的访问和修改都是基于A更新后的值。于此同时,和节点A无因果关系的节点C的数据访问则没有这样的限制。
  2. 读己之所写(Read your writes)
    读己之所写指的是:节点A更新一个数据后,它自身总是能访问到自身更新过的最新值,而不会看到旧值。其实也算一种因果一致性。
  3. 会话一致性(Session consistency)
    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: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,也就是说,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。
  4. 单调读一致性(Monotonic read consistency)
    单调读一致性指的是:如果一个节点从系统中读取出一个数据项的某个值后,那么系统对于该节点后续的任何数据访问都不应该返回更旧的值。
  5. 单调写一致性(Monotonic write consistency)
    单调写一致性指的是:一个系统要能够保证来自同一个节点的写操作被顺序的执行。

参考文章:
分布式系列文章——从ACID到CAP/BASE
分布式理论(二) - BASE理论

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