--- title: CAP 和 BASE date: 2021-11-08 08:15:33 categories: - 分布式 - 分布式综合 tags: - 分布式 - 一致性 - ACID - CAP - BASE permalink: /pages/f718828e/ --- # CAP 和 BASE ## 一致性 一致性（Consistency）指的是**多个数据副本是否能保持一致**的特性。 在一致性的条件下，分布式系统在执行写操作成功后，如果所有用户都能够读取到最新的值，该系统就被认为具有强一致性。 数据一致性又可以分为以下几点： - **强一致性** - 数据更新操作结果和操作响应总是一致的，即操作响应通知更新失败，那么数据一定没有被更新，而不是处于不确定状态。 - **弱一致性** - 系统在写入数据成功后，不承诺立即能读到最新的值，也不承诺什么时候能读到，但是过一段时间之后用户可以看到更新后的值。那么用户读不到最新数据的这段时间被称为“不一致窗口时间”。 - **最终一致性** - 最终一致性作为弱一致性中的特例，强调的是所有数据副本，在经过一段时间的同步后，最终能够到达一致的状态，不需要实时保证系统数据的强一致性。 ## ACID ACID 是数据库事务正确执行的四个基本要素的单词缩写： - **原子性（Atomicity）** - 原子是指不可分解为更小粒度的东西。事务的原子性意味着：**事务中的所有操作要么全部成功，要么全部失败**。 - 回滚可以用日志来实现，日志记录着事务所执行的修改操作，在回滚时反向执行这些修改操作即可。 - **一致性（Consistency）** - 数据库在事务执行前后都保持一致性状态。 - 在一致性状态下，所有事务对一个数据的读取结果都是相同的。 - **隔离性（Isolation）** - 同时运行的事务互不干扰。换句话说，一个事务所做的修改在最终提交以前，对其它事务是不可见的。 - **持久性（Durability）** - 一旦事务提交，则其所做的修改将会永远保存到数据库中。即使系统发生崩溃，事务执行的结果也不能丢失。 - 可以通过数据库备份和恢复来实现，在系统发生奔溃时，使用备份的数据库进行数据恢复。 一个支持事务（Transaction）的数据库系统，必需要具有这四种特性，否则在事务过程（Transaction processing）当中无法保证数据的正确性。 - 只有满足一致性，事务的执行结果才是正确的。 - 在无并发的情况下，事务串行执行，隔离性一定能够满足。此时只要能满足原子性，就一定能满足一致性。 - 在并发的情况下，多个事务并行执行，事务不仅要满足原子性，还需要满足隔离性，才能满足一致性。 - 事务满足持久化是为了能应对系统崩溃的情况。 ## CAP 定理 ### CAP 简介 1998 年，Brewer 提出了分布式系统领域大名鼎鼎的 CAP 定理。 CAP 定理提出：分布式系统有三个指标，这三个指标不能同时做到： - **一致性（Consistency）** - 在任何给定时间，网络中的所有节点都具有完全相同（最近）的值。 - **可用性（Availability）** - 对网络的每个请求都会返回响应，但不能保证返回的数据是最新的。 - **分区容错性（Partition Tolerance）** - 即使任意数量的节点出现故障，网络仍会继续运行。 CAP 就是取 Consistency、Availability、Partition Tolerance 的首字母而命名。 ![](https://raw.githubusercontent.com/dunwu/images/master/snap/202405160639643.png) 在分布式系统中，分区容错性是一个既定的事实：因为分布式系统总会出现各种各样的问题，如由于网络原因而导致节点失联；发生机器故障；机器重启或升级等等。因此，**CAP 定理实际上是要在可用性（A）和一致性（C）之间做权衡**。 ### AP 模式 对网络的每个请求都会收到响应，即使由于网络分区（故障节点）而无法保证数据一定是最新的。 选择 **AP 模式**，偏向于保证服务的高可用性。用户访问系统的时候，都能得到响应数据，不会出现响应错误；但是，当出现分区故障时，相同的读操作，访问不同的节点，得到响应数据可能不一样。 ### CP 模式 如果由于网络分区（故障节点）而无法保证特定信息是最新的，则系统将返回错误或超时。 选择 **CP 模式**，一旦因为消息丢失、延迟过高发生了网络分区，就会影响用户的体验和业务的可用性。因为为了防止数据不一致，系统将拒绝新数据的写入。 ### CAP 定理的应用 CAP 定理在分布式系统设计中，可以被应用与哪些方面？ 一个最具代表性的问题是：服务注册中心应该选择 AP 还是 CP？ 在微服务架构下，服务注册和服务发现机制中主要有三种角色： - **服务提供者**（RPC Server / Provider） - **服务消费者**（RPC Client / Consumer） - **服务注册中心**（Registry） **注册中心**负责协调服务注册和服务发现，显然它是核心中的核心。主流的注册中心有很多，如：ZooKeeper、Nacos、Eureka、Consul、etcd 等。在针对注册中心进行技术选型时，其 CAP 设计也是一个比较的维度。 - CP 模型代表：ZooKeeper、etcd。系统强调数据的一致性，当数据一致性无法保证时（如：正在选举主节点），系统拒绝请求。 - AP 模型代表：Nacos、Eureka。系统强调可用性，牺牲一定的一致性（即服务节点上的数据不保证是最新的），来保证整体服务可用。 对于服务注册中心而言，即使不同节点保存的服务注册信息存在差异，也不会造成灾难性的后果，仅仅是信息滞后而已。但是，如果为了追求数据一致性，使得服务发现短时间内不可用，负面影响更严重。所以，对于服务注册中心而言，可用性比一致性更重要，一般应该选择 AP 模型。 ### CAP 定理的误导 CAP 定理在分布式系统领域大名鼎鼎，以至于被很多人视为了真理。然而，CAP 定理真的正确吗？ 网络分区是一种故障，不管喜欢还是不喜欢，它都可能发生，所以无法选择或逃避分区的问题。在网络正常的时候，系统可以同时保证一致性（线性化）和可用性。而一旦发生了网络故障，必须要么选择一致性，要么选择可用性。因此，对 CAP 更准确的理解应该是：**当发生网络分区（P）的情况下，可用性（A）和一致性（C）二者只能选其一**。 CAP 定理所描述的模型实际上局限性很大，它只考虑了一种一致性模型和一种故障（网络分区故障），而没有考虑网络延迟、节点失效等情况。因此，它对于指导一个具体的分布式系统设计来说，没有太大的实际价值。 值得一提的是，在 CAP 定理提出十二年之后，其提出者也发表了一篇文章 [**CAP Twelve Years Later: How the “Rules” Have Changed**](https://www.infoq.com/articles/cap-twelve-years-later-how-the-rules-have-changed/)，来阐述 CAP 定理的局限性。 ## BASE 定理 BASE 是 **`基本可用（Basically Available）`**、**`软状态（Soft State）`** 和 **`最终一致性（Eventually Consistent）`** 三个短语的缩写。BASE 定理是对 CAP 定理中可用性（A）和一致性（C）权衡的结果。 BASE 定理的核心思想是：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。 - **基本可用（Basically Available）** - 分布式系统在出现故障的时候，**保证核心可用，允许损失部分可用性**。例如，电商在做促销时，为了保证购物系统的稳定性，部分消费者可能会被引导到一个降级的页面。 - **软状态（Soft State）** - 指允许系统中的数据存在中间状态，并认为该中间状态不会影响系统整体可用性，即**允许系统不同节点的数据副本之间进行同步的过程存在延时**。 - **最终一致性（Eventually Consistent）** - 强调的是所有数据副本，**在经过一段时间的同步后，最终能够到达一致的状态**，不需要实时保证系统数据的强一致性。 ## BASE vs. ACID BASE 定理的**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。 ACID 要求强一致性，通常运用在传统的数据库系统上。而 BASE 要求最终一致性，通过**牺牲强一致性来达到可用性**，通常运用在大型分布式系统中。 在实际的分布式场景中，不同业务单元和组件对一致性的要求是不同的，因此 ACID 和 BASE 往往会结合在一起使用。 ## 参考资料 - [**Brewer’s Conjecture and the Feasibility of Consistent, Available, Partition-Tolerant Web Services**](https://www.comp.nus.edu.sg/~gilbert/pubs/BrewersConjecture-SigAct.pdf)，[**解读**](https://juejin.cn/post/6844903936718012430) - 经典的 CAP 定理，即：在一个分布式系统中，当发生网络分区时，那么强一致性和可用性只能二选一。 - [**CAP Twelve Years Later: How the “Rules” Have Changed**](https://www.infoq.com/articles/cap-twelve-years-later-how-the-rules-have-changed/), [**解读**](https://www.zhihu.com/question/64778723/answer/224266038) - CAP 定理的新解读，并阐述 CAP 定理的一些常见误区。 - [**BASE: An Acid Alternative**](https://www.semanticscholar.org/paper/BASE%3A-An-Acid-Alternative-Pritchett/2e72e6c022dd33115304ecfcb6dad7ea609534a4)，[**译文**](https://www.cnblogs.com/savorboard/p/base-an-acid-alternative.html) - BASE 定理是对 CAP 中一致性和可用性的权衡，提出采用适当的方式来使系统达到最终一致性。