BASE理論是什么

本篇內容主要講解“BASE理論是什么”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“BASE理論是什么”吧!

概述

BASE理論是Basically Available(基本可用)，Soft State（軟狀態）和Eventually Consistent（最終一致性）三個短語的縮寫。BASE 理論是對 CAP 中一致性和可用性權衡的結果，其核心思想是：既是無法做到強一致性（Strong consistency），但每個應用都可以根據自身的業務特點，采用適當的方式來使系統達到最終一致性（Eventual consistency),BASE理論是CAP理論中AP的延伸。

BASE理論它的核心就是基本可用（Basically Available）和最終一致性（Eventually consistent）。而軟狀態描述的是實現服務可用性的時候系統數據的一種過渡狀態，也就是說不同節點間，數據副本存在短暫的不一 致。軟狀態是一種中間過渡狀態。

基本可用

當分布式系統在出現不可預知的故障時，允許損失部分功能的可 用性，保障核心功能的可用性。

流量削峰

12306 訂票系統基出售不同區域的票，將訪問請求錯開，削弱請求峰值。在春運期間，深圳出發的火車票在 8 點開售，北京出發的火車票在9點開售。分布式消息隊列的一個主要功能就是削峰。

延遲響應

正常情況下的搜索引擎0.5秒即返回給用戶結果，而基本可用的搜索引擎可以在2秒作用返回結果。通過犧牲響應時間的可用性，保證核心功能的運行

體驗降級

用小圖片來替代原始圖片，通過降低圖片的清晰度和大小，提升系統的處理能力。淘寶在雙十一早期會關閉購物歷史記錄查詢能力

過載保護

接收到的請求放在指定的隊列中排隊處理，如果請求等 待時間超時了（假設是 100ms），這個時候直接拒絕超時請求；再比如隊列滿了之后，就 清除隊列中一定數量的排隊請求，保護系統不過載，實現系統的基本可用

最終一致性

不可能一直是軟狀態，必須有個時間期限。在期限過后，應當保證所有副本保持數據一致性，從而達到數據的最終一致性。這個時間期限取決于網絡延時、系統負載、數據復制方案設計等等因素。最終一致性分為5種：

因果一致性（Causal consistency）

因果一致性指的是：如果節點A在更新完某個數據后通知了節點B，那么節點B之后對該數據的訪問和修改都是基于A更新后的值。于此同時，和節點A無因果關系的節點C的數據訪問則沒有這樣的限制。

讀己之所寫（Read your writes）

讀己之所寫指的是：節點A更新一個數據后，它自身總是能訪問到自身更新過的最新值，而不會看到舊值。其實也算一種因果一致性。

會話一致性（Session consistency）

會話一致性將對系統數據的訪問過程框定在了一個會話當中：系統能保證在同一個有效的會話中實現 “讀己之所寫” 的一致性，也就是說，執行更新操作之后，客戶端能夠在同一個會話中始終讀取到該數據項的最新值。

單調讀一致性（Monotonic read consistency）

單調讀一致性指的是：如果一個節點從系統中讀取出一個數據項的某個值后，那么系統對于該節點后續的任何數據訪問都不應該返回更舊的值。

單調寫一致性（Monotonic write consistency）

單調寫一致性指的是：一個系統要能夠保證來自同一個節點的寫操作被順序的執行。

在實際的實踐中，這5種系統往往會結合使用，以構建一個具有最終一致性的分布式系統。

實際上，不只是分布式系統使用最終一致性，關系型數據庫在某個功能上，也是使用最終一致性的。比如備份，數據庫的復制過程是需要時間的，這個復制過程中，業務讀取到的值就是舊的。當然，最終還是達成了數據一致性。這也算是一個最終一致性的經典案例。幾乎所有的互聯網系統采用的都是最終一致性，只有在實在無法使用最終一致性，才使用強一致性或事務，比如，對于決定系統運行的敏感元數據，需要考慮采用強一致性，對于與錢 有關的支付系統或金融系統的數據，需要考慮采用事務。

到此，相信大家對“BASE理論是什么”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！