分布式系统最终一致性理论——BASE

BASE理论

BASE理论是Basically Available(基本可用),Soft State(软状态)和Eventually Consistent(最终一致性)三个短语的缩写,由eBay架构师提出的,BASE是对CAP中一致性和可用性权衡的结果,其来源于对大规模互联网分布式系统实践的总结,是基于CAP定律逐步演化而来。

其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,才用适当的方式来使系统打到最终一致性

BASE思想的主要实现有:

  • 按功能划分数据库
  • sharding碎片

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,例如:

响应时间上的损失——正常情况下的搜索引擎0.5秒即返回给用户结果,而基本可用的搜索引擎可以在1秒作用返回结果。

功能上的损失——正常情况下用户可以顺利完成每一笔订单,但是到了大促期间,为了保护购物系统的稳定性,部分消费者可能会被引导到一个降级页面。

软状态( Soft State)

软状态是指允许系统存在中间状态,并认为该状态不影响系统的整体可用性,即允许系统在多个不同节点的数据副本存在数据延时。

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。这个时间期限取决于网络延时,系统负载,数据复制方案设计等等因素。

在实际工程实践中,最终一致性分为5种:

  • 因果一致性(Causal consistency):如果节点A在更新完某个数据后通知了节点B,那么节点B之后对该数据的访问和修改都是基于A更新后的值。于此同时,和节点A无因果关系的节点C的数据访问则没有这样的限制。
  • 读己之所写(Read your writes):节点A更新一个数据后,它自身总是能访问到自身更新过的最新值,而不会看到旧值。其实也算一种因果一致性。
  • 会话一致性(Session consistency):会话一致性将对系统数据的访问过程框定在了一个会话当中:系统能保证在同一个有效的会话中实现 “读己之所写” 的一致性,也就是说,执行更新操作之后,客户端能够在同一个会话中始终读取到该数据项的最新值。
  • 单调读一致性(Monotonic read consistency):如果一个节点从系统中读取出一个数据项的某个值后,那么系统对于该节点后续的任何数据访问都不应该返回更旧的值。
  • 单调写一致性(Monotonic write consistency):一个系统要能够保证来自同一个节点的写操作被顺序的执行。

实践中,往往5个系统进行排列组合,当然,不只是分布式系统使用最终一致性,关系型数据库在某个功能上,也是使用最终一致性的,比如备份,数据库的复制过程是需要时间的,这个复制过程中,业务读取到的值就是旧的。当然,最终还是达成了数据一致性。这也算是一个最终一致性的经典案例

一致性关系

ACID和BASE的对比

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。

总体来说BASE理论与传统ACID特性相反,通过牺牲强一致性来获得可用性,并允许数据段时间内的不一致,但是最终达到一致状态。

在实际分布式场景中,不同业务对数据的一致性要求不一样,因此在设计中,ACID和BASE理论往往又会结合使用。

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