BASE理论之思考

一、什么是BASE理论?

BASE理论是对CAP中一致性和可用性权衡的结果,它的核心思想是: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。

BASE理论包含如下三个元素:

  • BA:基本可用;
  • S:软状态,状态可以在一段时间内不同步;
  • E:最终一致性,在一定的时间窗口内,最终数据达成一致即可。

1.什么是基本可用?

举例说明:
以曾经做过的OJ系统为例,OJ系统一般宕机的原因,主要是很多学员在相同的某个时间段统一提交。那么什么时候大多学员会统一提交呢?
一般刷题的时候,时间不确定,有的人喜欢上午刷题,有的人喜欢晚上刷题。基本上OJ是能够承载着不确定时间的提交。问题提到大多学员会在什么时候统一提交,答案是考试,考试有一定的时间规定,例如120分钟或150分钟等,超过时间规定范围视为放弃考试,一般考试会提交10分钟内交卷,而这个10分钟承载着大量的学员提交,而这个大量提交不亚于电商秒杀商品。大量的学员提交,会造成系统一度假死状态,即不能正常对外提供服务,通常我们的做法是弹性伸缩,所谓弹性伸缩就是每到考试的时候,服务器会自动根据学员提交的情况来决定是否创建更多的实例,通过创建更多的实例来平衡服务压力。但有些时候并不是创建更多的实例就能应对的,例如12306抢票,全国人民抢票回家,针对这样的场景,不仅仅是加机器来横向扩容保证服务可用,还得服务将降级处理,所谓服务降级分为两个层面,一个是延迟服务,另一个是暂停目前用不到的服务把资源给优先级高的服务,以此来达到服务基本可用的目的。

2.什么是软状态?

举例说明:
以批量导入大量的历史数据为例,成千上万的Excel文件,里面装有上亿的数据,针对这些数据,系统使用人员在导入数据的过程中,总希望导入一个能够马上得到实时反馈(成功了多少,失败了多少,失败的原因是什么),但从实际中来看,几百万条数据插入到数据库,肯定会消耗数据库资源,一定程度上降低数据库性能,使得其它应用服务受到一定程度上的影响。以我上家公司的解决办法就是延迟插入,首先用户在导入数据的时候,我们会马上提示,数据正在导入中,导入成功后会给该用户发送手机短信或者是邮件,但其实数据正在导入中并没有马上导入,而是进入到一个数据导入任务队列中,排队执行,先进先出,当执行到该任务时,数据任务导入队列会集中多个服务器进行数据导入,分批次导入,这样一来效率高的多。当然了,这样一来,用户不能马上看到数据,但这在一定程度上提高了系统整体可用性,避免因为数据导入而影响对外的正常服务,正好符合软状态,即数据状态可以在一段时间内不同步。

3.什么是最终一致性?

举例说明:
以很久以前我写的一个博客爬虫为例,博客爬虫分别是有三个,一个思否爬虫,一个是CSDN爬虫,最后是博客园爬虫,三个系统均是一个小的SpringBoot微服务,我的主服务仍然是博客系统,爬虫数据抓取并实时入库,会在一定程度上导致我的主博客系统访问缓慢,原因是因为爬虫应用抓取数据并实时入库,性能在数据库上,后来我想了一个办法将爬虫数据库放在阿里云的RDS上,每当晚上的23点到第二天的5点,这个时间段,爬虫会将爬虫数据库上面的数据迁移到我的主博客系统上。
以此来保证数据的最终一致性,也就是我不一定要数据马上入库能看到效果,我可以允许一定的延迟时间,只要最终某个时间段我能看到大量的数据即可,当时做这个的目的在于那个时候研究数据库SQL优化,在研究SQL优化层面,我需要造一批数据,但我不喜欢假数据,于是通过爬虫抓取一些真实的数据,这些真实的数据主要为我个人服务,一方面作为学习的素材,另外一方面可以基于真实的内容做一些数据分析。

二、为什么会产生BASE理论?

新的理论的产生总是为了改进和完善旧有的理论,但本质上仍然变化不大(这也是左耳朵耗子为什么着重说要注重基本功,也包括我的导师以及老J也曾说过多次)。
例如:
从单体应用到分布式微服务应用、从CAP理论到BASE理论、从前后端不分离到前后分离等,就很好的说明了这一点。

posted @ 2021-06-06 13:06  挑战者V  阅读(86)  评论(0编辑  收藏  举报