事务CAP、ACID、BASE、酸碱平衡

( 1 ) CAP特点：

大型分布式系统中要同时能够满足，分布式一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容忍性(Partitiontolerance)，是不存在的。在大多数情况下只能满足其中的2项，而实现系统的最终一致性(Base理论)。

a.一致性(Consistency):数据在分布式各个节点上都是一致的

b.可用性(Availability):分布式各个节点都能够正常处请求

c.分区容忍性(Partition Tolerance) :如果出现了网络故障、一部分节点无法通信，但是系统仍能够工作

 

( 2 ) ACID（酸）特点：

a.原子性(Atomicity)

一个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中间某个环节。

b.一致性(Consistency)

事务的数据一致性，指一个事务执行之前和执行之后数据库都必须处于一致性状态。例如A转账给B用户100元，那么只要A被扣了100，B就必须增加100，从而保证数据一致性。

c.隔离性(Isolation)

指两个不同事务操作相同数据，相互之间是独立的，不能互相使用中间状态，只能看到事务执行后的状态数据。

d.持久性(Durability)

指事务结束，则事务操作的数据就不能丢失。

 

( 3 ) Base（碱）理论：

　　CAP理论告诉我们一个悲惨但不得不接受的事实——我们只能在C、A、P中选择两个条件。而对于业务系统，往往需要选择牺牲一致性来换取系统的可用性和分区容错性。

　　备注：所谓的“牺牲一致性”并不是完全放弃数据一致性，而是牺牲强一致性换取弱一致性。

• BA：Basic Available 基本可用
  • 整个系统在某些不可抗力的情况下，仍然能够保证“可用性”，即一定时间内仍然能够返回一个明确的结果。只不过“基本可用”和“高可用”的区别是：
    • “一定时间”可以适当延长     例如：当举行大促时，响应时间可以适当延长
    • 给部分用户返回一个降级页面      例如：给部分用户直接返回一个降级页面，从而缓解服务器压力。但要注意，返回降级页面仍然是返回明确结果。
• S：Soft State：柔性状态 同一数据的不同副本的状态，可以不需要实时一致。
• E：Eventual Consisstency：最终一致性 同一数据的不同副本的状态，可以不需要实时一致，但一定要保证经过一定时间后仍然是一致的。

 

( 4）酸碱平衡理论：

　　即根据业务场景，在ACID和Base之间寻找平衡。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，

( 5）CAP如何选择：

　　可用性和分区容错性是业务系统必须要满足的两个条件，并且这两者是相辅相成的。业务系统之所以使用分布式系统，主要原因有两个：

• 提升整体性能  可用性对业务系统也尤为重要，例如：如果业务系统时常出现“系统异常”、响应时间过长等情况，这使得用户对系统的好感度大打折扣，在互联网行业竞争激烈的今天，相同领域的竞争者不甚枚举，系统的间歇性不可用会立马导致用户流向竞争对手。当业务量猛增，单个服务器已经无法满足我们的业务需求的时候，就需要使用分布式系统，使用多个节点提供相同的功能，从而整体上提升系统的性能，这就是使用分布式系统的第一个原因。
• 实现分区容错性 分区容错性是分布式系统的根本，如果分区容错性不能满足，那使用分布式系统将失去意义。例如： 单一节点 或 多个节点处于相同的网络环境下，那么会存在一定的风险，万一该机房断电、该地区发生自然灾害，那么业务系统就全面瘫痪了。为了防止这一问题，采用分布式系统，将多个子系统分布在不同的地域、不同的机房中，从而保证系统高可用性。