CAP/BASE 理论

CAP

概念

• 一致性
  当一个系统在数据一致的状态下执行更新操作后，应该保证系统的数据仍然处于一致的状态。
• 可用性
  每次请求都能获取到正确的响应，但是不保证获取的数据为最新数据。
• 分区容错性(必需保证)
  分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍然需要能够保证对外提供满足一致性和可用性的服务

三选二

• CA
  放弃P的同时也就意味着放弃了系统的扩展性，也就是分布式节点受限，没办法部署子节点，这是违背分布式系统设计的初衷的。
• CP
  每个请求都需要在Server之间强一致，而P（分区）会导致同步时间无限延长(也就是等待数据同步完才能正常访问服务)，如此CP也是可以保证的,zookeeper
• AP
  要高可用并允许分区，则需放弃一致性。一旦分区发生，节点之间可能会失去联系，为了高可用，每个节点只能用本地数据提供服务，而这样会导致全局数据的不一致性。现在众多的NoSQL都属于此类，如redis,mongdb等。

BASE

• 最终一致性
  data replications 经过一段时间达到一致性。
• 基本可用
  在分布式系统出现故障，允许损失部分可用性（服务降级、页面降级）。
• 软状态
  允许分布式系统出现中间状态。而且中间状态不影响系统的可用性。
  允许系统服务的副本间在数据同步时存在延时