分布式系统CAP和Base

1、分布式系统

1.1 简介

    由多台计算机和通信的软件组件通过计算机网络连接（本地网络或广域网）组成。分布式系统是建立在网络之上的软件系统。正是因为软件的特性，所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性。因此，网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件（特别是操作系统），而不是硬件。分布式系统可以应用在在不同的平台上如：Pc、工作站、局域网和广域网上等。

1.2 分布式系统和集群

    分布式：每个服务节点上面部署不同的服务模块（工程），他们之间通过Rpc/Rmi之间通信和调用，对外提供服务和组内协作。

    集群：不同的多台服务器上面部署相同的服务模块，通过分布式调度软件进行统一的调度，对外提供服务和访问。

2、CAP和Base

2.1 CAP理论

    CAP指的是：一致性（C）Consistency、可用性（A）Avaliability、分区容错性（P）Partition tolerance。这是分布式系统中著名的CAP定理。这三个特性在任何分布式系统中不能同时满足，最多同时满足两个。

2.1.1 一致性

   即更新操作成功并返回客户端完成后，所有节点在同一时间的数据完全一致。

2.1.2 可用性

    可用性是指系统提供的服务必须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。这里的重点是"有限时间内"和"返回结果"。

    "有限时间内"是指，对于用户的一个操作请求，系统必须能够在指定的时间内返回对应的处理结果，如果超过了这个时间范围，那么系统就被认为是不可用的。另外，"有限的时间内"是指系统设计之初就设计好的运行指标，通常不同系统之间有很大的不同，无论如何，对于用户请求，系统必须存在一个合理的响应时间，否则用户便会对系统感到失望。

    "返回结果"是可用性的另一个非常重要的指标，它要求系统在完成对用户请求的处理后，返回一个正常的响应结果。正常的响应结果通常能够明确地反映出队请求的处理结果，即成功或失败，而不是一个让用户感到困惑的返回结果。

2.1.3 分区容错性

    分区容错性约束了一个分布式系统具有如下特性：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，除非是整个网络环境都发生了故障。

    网络分区是指在分布式系统中，不同的节点分布在不同的子网络（机房或异地网络） 中，由于一些特殊的原因导致这些子网络出现网络不连通的状况，但各个子网络的内部网络是正常的，从而导致整个系统的网络环境被切分成了若干个孤立的区域。 需要注意的是，组成一个分布式系统的每个节点的加入与退出都可以看作是一个特殊的网络分区。

2.1.4 取舍

    既然一个分布式系统无法同时满足一致性、可用性、分区容错性三个特点，所以我们就需要抛弃一样：

用一张表格说明一下：

选    择	说    明
CA	如果希望能够避免系统出现分区容错性问题，一种较为简单的做法是将所有的数据（或者仅仅是哪些与事 务相关的数据）都放在一个分布式节点上。这样做虽然无法100%保证系统不会出错，但至少不会碰到由 于网络分区带来的负面影响。但同时需要注意的是，放弃P的同时也就意味着放弃了系统的可扩展性
AP	这里所说的放弃一致性，实际上指的是放弃数据的强一致性，而保留数据的最终一致性。这样的系统无法 保证数据保持实时的一致性，但是能够承诺的是，数据最终会达到一个一致的状态。
CP	一旦系统遇到网络分区或其他故障或为了保证一致性时，放弃可用性，那么受到影响的服务需要等待一定 的时间，因此在等待期间系统无法对外提供正常的服务，即不可用

    需要明确的一点是，对于一个分布式系统而言，分区容错性是一个最基本的要求。因为既然是一个分布式系统，那么分布式系统中的组件必然需要被部署到不同的节点，否则也就无所谓分布式系统了，因此必然出现子网络。而对于分布式系统而言，网络问题又是一个必定会出现的异常情况，因此分区容错性也就成为了一个分布式系统必然需要面对和解决的问题。因此系统架构师往往需要把精力花在如何根据业务特点在C（一致性）和A（可用性）之间寻求平衡。

2.1.5 示例：

2.1.5.1 CA

      假设DB的更新操作是同时写北京和广州的DB都成功才返回成功
      在没有出现网络故障的时候，满足CA原则，C 即我的任何一个写入，更新操作成功并返回客户端完成后,分布式的所有节点在同一时间的数据完全一致， A 即我的读写操作都能够成功，但是当出现网络故障时，我不能同时保证CA，即P条件无法满足

 2.1.5.2 AP 

      假设DB的更新操作是只写本地机房成功就返回，通过binlog/oplog回放方式同步至侧边机房
      这种操作保证了在出现网络故障时,双边机房都是可以提供服务的，且读写操作都能成功，意味着他满足了AP ，但是它不满足C，因为更新操作返回成功后，双边机房的DB看到的数据会存在短暂不一致，且在网络故障时，不一致的时间差会很大（仅能保证最终一致性）

2.1.5.3 CP
      假设DB的更新操作是同时写北京和广州的DB都成功才返回成功且网络故障时提供降级服务
      降级服务，如停止写入，只提供读取功能，这样能保证数据是一致的，且网络故障时能提供服务，满足CP原则，但是他无法满足可用性原则

2.1.5.4 思维导图

2.2 BASE理论

    BASE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。BASE理论是对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系统分布式实践的总结， 是基于CAP定理逐步演化而来的。BASE理论的核心思想是：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。

2.2.1 基本可用

    基本可用是指分布式系统在出现不可预知故障的时候，允许损失部分可用性----注意，这绝不等价于系统不可用。比如：

（1）响应时间上的损失。正常情况下，一个在线搜索引擎需要在0.5秒之内返回给用户相应的查询结果，但由于出现故障，查询结果的响应时间增加了1~2秒。

（2）系统功能上的损失：正常情况下，在一个电子商务网站上进行购物的时候，消费者几乎能够顺利完成每一笔订单，但是在一些节日大促购物高峰的时候，由于消费者的购物行为激增，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，如下：

2.2.2 软状态

    软状态指允许系统中的数据存在中间状态，并认为该中间状态的存在不会影响系统的整体可用性，即允许系统在不同节点的数据副本之间进行数据同步的过程存在延时。

2.2.3 最终一致性

    最终一致性强调的是所有的数据副本，在经过一段时间的同步之后，最终都能够达到一个一致的状态。因此，最终一致性的本质是需要系统保证最终数据能够达到一致，而不需要实时保证系统数据的强一致性。

2.2.3 总结

    总的来说，BASE理论面向的是大型高可用可扩展的分布式系统，和传统的事物ACID特性是相反的，它完全不同于ACID的强一致性模型，而是通过牺牲强一致性来获得可用性，并允许数据在一段时间内是不一致的，但最终达到一致状态。但同时，在实际的分布式场景中，不同业务单元和组件对数据一致性的要求是不同的，因此在具体的分布式系统架构设计过程中，ACID特性和BASE理论往往又会结合在一起。

3、eureka、zookeeper、nacos区别

参考文章：https://blog.csdn.net/xixingzhe2/article/details/129442394