面试题：分布式CAP定理与BASE理论

一、什么是CAP定理？

CAP是Consistency、Availablity和Partition-tolerance的缩写。

1、一致性（C：Consistency）

一致性指的是多个数据副本是否能保持一致的特性，在一致性的条件下，系统在执行数据更新操作之后能够从一致性状态转移到另一个一致性状态。

对系统的一个数据更新成功之后，如果所有用户都能够读取到最新的值，该系统就被认为具有强一致性。

2、可用性（A：Availability）

可用性指分布式系统在面对各种异常时可以提供正常服务的能力，可以用系统可用时间占总时间的比值来衡量，4 个 9 的可用性表示系统 99.99% 的时间是可用的。

在可用性条件下，要求系统提供的服务一直处于可用的状态，对于用户的每一个操作请求总是能够在有限的时间内返回结果。

3、分区容错性（P：Partition Tolerance）

网络分区指分布式系统中的节点被划分为多个区域，每个区域内部可以通信，但是区域之间无法通信。

在分区容错性条件下，分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍然需要能对外提供一致性和可用性的服务，除非是整个网络环境都发生了故障。

其实在分布式系统中，分区容错性必不可少，因为需要总是假设网络是不可靠的。因此，CAP 理论实际上是要在可用性和一致性之间做权衡。

可用性和一致性往往是冲突的，很难使它们同时满足。在多个节点之间进行数据同步时

• 为了保证一致性（CP），不能访问未同步完成的节点，也就失去了部分可用性；
• 为了保证可用性（AP），允许读取所有节点的数据，但是数据可能不一致。

 二、什么是BASE理论？

BASE 是基本可用（Basically Available）、软状态（Soft State）和最终一致性（Eventually Consistent）三个短语的缩写。

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。
 

 1、基本可用（BA：Basically Available）

指分布式系统在出现故障的时候，保证核心可用，允许损失部分可用性。

例如，电商在做促销时，为了保证购物系统的稳定性，部分消费者可能会被引导到一个降级的页面。

 2、软状态（S：Soft State）

 指允许系统中的数据存在中间状态，并认为该中间状态不会影响系统整体可用性，即允许系统不同节点的数据副本之间进行同步的过程存在时延。

 3、最终一致性（E：Eventually Consistent）

最终一致性强调的是系统中所有的数据副本，在经过一段时间的同步后，最终能达到一致的状态。

ACID 要求强一致性，通常运用在传统的数据库系统上。而 BASE 要求最终一致性，通过牺牲强一致性来达到可用性，通常运用在大型分布式系统中。

 三、常见产品

Ereka

ereka是SpringCloud系列用来做服务注册和发现的组件，作为服务发现的一个实现，在设计的时候就更考虑了可用性，保证了AP。

Zookeeper

Zookeeper在实现上牺牲了可用性，保证了一致性（单调一致性）和分区容错性，也即：CP。所以这也是SpringCloud抛弃了zookeeper而选择Ereka的原因。

四、总结

对于分布式系统的项目，使用中没有强制要求一定是CAP中要达到某几种，具体根据各自业务场景所需来制定相应的策略而选择适合的产品服务等。例如：支付订单场景中，由于分布式本身就在数据一致性上面很难保证，从A服务到B服务的订单数据有可能由于服务宕机或其他原因而造成数据不一致性。因此此类场景会酌情考虑：AP，不强制保证数据一致性，但保证数据最终一致性。

参考：1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/141376066  2.https://blog.csdn.net/u013568373/article/details/91466900