前言
BASE理論是由eBay架構師提出的。BASE是對CAP中一致性和可用性權衡的結果，其來源於對大規模網際網路分散式系統實踐的總結，是基於CAP定律逐步演化而來。其核心思想是即使無法做到強一致性，但每個應用都可以根據自身業務特點，才用適當的方式來使系統打到最終一致性。
正文
1. CAP的3選2偽命題
實際上，不是為了P（分割槽容錯性），必須在C（一致性）和A（可用性）之間任選其一。分割槽的情況很少出現，CAP在大多時間能夠同時滿足C和A。
對於分割槽存在或者探知其影響的情況下，需要提供一種預備策略做出處理：
- 探知分割槽的發生；
- 進入顯示的分割槽模式，限制某些操作；
- 啟動恢復過程，恢復資料一致性，補償分割槽發生期間的錯誤。
2. BASE理論簡介
BASE理論是Basically Available(基本可用)，Soft State（軟狀態）和Eventually Consistent（最終一致性）三個短語的縮寫。
其核心思想是：
既是無法做到強一致性（Strong consistency），但每個應用都可以根據自身的業務特點，採用適當的方式來使系統達到最終一致性（Eventual consistency）。
3. BASE理論的內容
- 基本可用（Basically Available）
- 軟狀態（Soft State）
- 最終一致性（Eventually Consistent）
下面展開討論：
3.1. 基本可用
什麼是基本可用呢？假設系統，出現了不可預知的故障，但還是能用，相比較正常的系統而言：
-
響應時間上的損失：正常情況下的搜尋引擎0.5秒即返回給使用者結果，而基本可用的搜尋引擎可以在2秒作用返回結果。
-
功能上的損失：在一個電商網站上，正常情況下，使用者可以順利完成每一筆訂單。但是到了大促期間，為了保護購物系統的穩定性，部分消費者可能會被引導到一個降級頁面。
3.2. 軟狀態
什麼是軟狀態呢？相對於原子性而言，要求多個節點的資料副本都是一致的，這是一種“硬狀態”。
軟狀態指的是：允許系統中的資料存在中間狀態，並認為該狀態不影響系統的整體可用性，即允許系統在多個不同節點的資料副本存在資料延時。
3.3. 最終一致性
上面說軟狀態，然後不可能一直是軟狀態，必須有個時間期限。在期限過後，應當保證所有副本保持資料一致性，從而達到資料的最終一致性。這個時間期限取決於網路延時、系統負載、資料複製方案設計等等因素。
而在實際工程實踐中，最終一致性分為5種：
3.3.1. 因果一致性（Causal consistency）
因果一致性指的是：如果節點A在更新完某個資料後通知了節點B，那麼節點B之後對該資料的訪問和修改都是基於A更新後的值。於此同時，和節點A無因果關係的節點C的資料訪問則沒有這樣的限制。
3.3.2. 讀己之所寫（Read your writes）
讀己之所寫指的是：節點A更新一個資料後，它自身總是能訪問到自身更新過的最新值，而不會看到舊值。其實也算一種因果一致性。
3.3.3. 會話一致性（Session consistency）
會話一致性將對系統資料的訪問過程框定在了一個會話當中：系統能保證在同一個有效的會話中實現 “讀己之所寫” 的一致性，也就是說，執行更新操作之後，客戶端能夠在同一個會話中始終讀取到該資料項的最新值。
3.3.4. 單調讀一致性（Monotonic read consistency）
單調讀一致性指的是：如果一個節點從系統中讀取出一個資料項的某個值後，那麼系統對於該節點後續的任何資料訪問都不應該返回更舊的值。
3.3.5. 單調寫一致性（Monotonic write consistency）
單調寫一致性指的是：一個系統要能夠保證來自同一個節點的寫操作被順序的執行。
在實際的實踐中，這5種系統往往會結合使用，以構建一個具有最終一致性的分散式系統。
實際上，不只是分散式系統使用最終一致性，關係型資料庫在某個功能上，也是使用最終一致性的。比如備份，資料庫的複製過程是需要時間的，這個複製過程中，業務讀取到的值就是舊的。當然，最終還是達成了資料一致性。這也算是一個最終一致性的經典案例。
小結
總體來說BASE理論面向的是大型高可用、可擴充套件的分散式系統。與傳統ACID特性相反，不同於ACID的強一致性模型，BASE提出通過犧牲強一致性來獲得可用性，並允許資料段時間內的不一致，但是最終達到一致狀態。同時，在實際分散式場景中，不同業務對資料的一致性要求不一樣。因此在設計中，ACID和BASE理論往往又會結合使用。
相關連結
- 分散式理論(一) - CAP定理
- 分散式理論(二) - BASE理論
- 分散式理論(三) - 2PC協議
- 分散式理論(四) - 3PC協議
- 分散式理論(五) - 一致性演算法Paxos
- 分散式理論(六) - 一致性協議Raft
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