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分布式系统的BASE理论

BASE理论

eBay的架构师Dan Pritchett源于对大规模分布式系统的实践总结,在ACM上发表文章提出BASE理论,BASE理论是对CAP理论的延伸,核心思想是即使无法做到强一致性(Strong Consistency,CAP的一致性就是强一致性),但应用可以采用适合的方式达到最终一致性(Eventual Consitency)。

BASE是指基本可用(Basically Available)、软状态( Soft State)、最终一致性( Eventual Consistency)。

基本可用(Basically Available)

基本可用是指分布式系统在出现故障的时候,允许损失部分可用性,即保证核心可用。

电商大促时,为了应对访问量激增,部分用户可能会被引导到降级页面,服务层也可能只提供降级服务。这就是损失部分可用性的体现。

软状态( Soft State)

软状态是指允许系统存在中间状态,而该中间状态不会影响系统整体可用性。分布式存储中一般一份数据至少会有三个副本,允许不同节点间副本同步的延时就是软状态的体现。mysql replication的异步复制也是一种体现。

最终一致性( Eventual Consistency)

最终一致性是指系统中的所有数据副本经过一定时间后,最终能够达到一致的状态。弱一致性和强一致性相反,最终一致性是弱一致性的一种特殊情况。

ACID和BASE的区别与联系

ACID是传统数据库常用的设计理念,追求强一致性模型。BASE支持的是大型分布式系统,提出通过牺牲强一致性获得高可用性。

ACID和BASE代表了两种截然相反的设计哲学

在分布式系统设计的场景中,系统组件对一致性要求是不同的,因此ACID和BASE又会结合使用。

参考资料

CAP和BASE理论

(全文完)
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