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分布式理论(二) - BASE理论

前言

BASE理论是由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。

正文

1. CAP的3选2伪命题

实际上,不是为了P(分区容错性),必须在C(一致性)和A(可用性)之间任选其一。分区的情况很少出现,CAP在大多时间能够同时满足C和A。

对于分区存在或者探知其影响的情况下,需要提供一种预备策略做出处理:

  • 探知分区的发生;
  • 进入显示的分区模式,限制某些操作;
  • 启动恢复过程,恢复数据一致性,补偿分区发生期间的错误。

2. BASE理论简介

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。

其核心思想是:

既是无法做到强一致性(Strong consistency),但每个应用都可以根据自身的业务特点,采用适当的方式来使系统达到最终一致性(Eventual consistency)。

3. BASE理论的内容

  • 基本可用(Basically Available)
  • 软状态(Soft State)
  • 最终一致性(Eventually Consistent)

下面展开讨论:

3.1. 基本可用

什么是基本可用呢?假设系统,出现了不可预知的故障,但还是能用,相比较正常的系统而言:

  1. 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2秒作用返回结果。

  2. 功能上的损失:在一个电商网站上,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。

3.2. 软状态

什么是软状态呢?相对于原子性而言,要求多个节点的数据副本都是一致的,这是一种“硬状态”。

软状态指的是:允许系统中的数据存在中间状态,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。

3.3. 最终一致性

上面说软状态,然后不可能一直是软状态,必须有个时间期限。在期限过后,应当保证所有副本保持数据一致性,从而达到数据的最终一致性。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。

而在实际工程实践中,最终一致性分为5种:

3.3.1. 因果一致性(Causal consistency)

因果一致性指的是: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。

3.3.2. 读己之所写(Read your writes)

读己之所写指的是: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。

3.3.3. 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。

3.3.4. 单调读一致性(Monotonic read consistency)

单调读一致性指的是: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。

3.3.5. 单调写一致性(Monotonic write consistency)

单调写一致性指的是: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。

在实际的实践中,这5种系统往往会结合使用,以构建一个具有最终一致性的分布式系统。

实际上,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。

小结

总体来说BASE理论面向的是大型高可用、可扩展的分布式系统。与传统ACID特性相反,不同于ACID的强一致性模型,BASE提出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。同时,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。


相关链接

  1. 分布式理论(一) - CAP定理
  2. 分布式理论(二) - BASE理论
  3. 分布式理论(三) - 2PC协议
  4. 分布式理论(四) - 3PC协议
  5. 分布式理论(五) - 一致性算法Paxos
  6. 分布式理论(六) - 一致性协议Raft

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