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分布式理论----CAP理论与Base理论
CAP 理论 【1】CAP 理论指出对于一个分布式计算系统来说，不可能同时满足以下三点： 1）一致性：在分布式环境中，一致性是指数据在多个副本之间是否能够保持一致的特性，等同于所有节点访问同一份最新的数据副本 3）分区容错性：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。 【5】故而市面上常说的CAP理论，其实是最终一致性，可用性，与分区容错性。 1）基本可用：在分布式系统出现故障，允许损失部分可用性（服务降级、页面降级）。 2）软状态：允许分布式系统出现中间状态。而且中间状态不影响系统的可用性。 【2】BASE 理论是对 CAP 中的一致性和可用性进行一个权衡的结果，理论的核心思想就是：我们无法做到强一致，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。
49730编辑于 2022-10-30 - 来自专栏一行舟
分布式理论
随着计算机科学和互联网的发展，分布式场景变得越来越常见，能否处理好分布式场景下的问题，成为衡量一个工程师是否合格的标准。 本文我们介绍下分布式系统相关的理论知识，这些理论是我们理解和处理分布式问题的基础。 CAP理论 CAP理论是在1998年由计算机科学家Eric Brewer提出的。介绍下CAP理论。 CAP理论的原理是：一个系统最多可以同时满足以上三个条件中的两个，不可能三个同时满足。 Eventual consistency在实践中往往还需要注意几点： 会话一致性，在单次会话中如果数据已经更新，不能再读到旧数据 节点有效性，一个节点上的数据如果已经更新，不能再读到旧数据 Base理论更适合大型分布式系统的整体设计 TCC TCC是典型的柔性分布式事务的理论，通过补偿机制，保证数据的最终一致性。TCC的三个阶段： Try阶段：预执行操作，对业务系统做检测及资源预留。 Confirm阶段：确认执行具体操作。
60220编辑于 2022-08-25 - 来自专栏IT大咖说
分布式理论
◆ 分布式系统的一致性 ◆ CAP理论 ? CAP理论又被称作布鲁尔定理，是指一个分布式系统（相互连接并共享数据的节点的集合）中，当涉及读写操作时，只能保证一致性、可用性和分区容错性三者中的两个，另外一个必须被牺牲。 虽然CAP理论只能选择其中两个，放在分布式环境下，我们必定会选择P（分区容忍），因为网络不是100%可靠的。 因此，分布式系统理论上只能选择CP（一致性+分区容忍性）或者AP（可用性+分区容忍性），在一致性C和可用性A之间做这种选择。 ◆ BASE理论 ? BA：基本可用，分布式系统在出现故障时，允许损失部分可用性，即保证核心可用。 S：软状态，允许系统存在中间状态，而该中间状态不会影响系统整体可用性，这里的中间状态就是CAP理论中的数据不一致。
60930发布于 2021-04-23 - 来自专栏C/C++基础
分布式理论须知
，但是你做的很多事情都是符合分布式理论的。 通过本篇文章的介绍，希望让你对分布式相关理论知识有个大致了解。理论指导实践，理论知识了然于胸，实践起来才会胸有成足。 当你了解了相关的分布式理论知识，回过头再看自己在日常开发工作中所干的事情，你会不禁感叹，原来我的实现方案是符合分布式理论的。 2.BASE 理论 在 CAP 定理的背景下，大部分分布式系统都偏向业务逻辑，面向用户，那么可用性相对一致性显得更加重要。如何构建一个高可用的分布式系统，BASE 理论给出了答案。 3.一致性算法 BASE 理论适用于业务系统，对于系统的一些核心组件，还是需要做到强一致。此时便需要依赖一致性算法，来保证分布式系统的元数据在多个节点上是一致的。
72830编辑于 2022-06-27 - 来自专栏博客园迁移
分布式事务的CAP理论 与BASE理论
CAP理论 一个经典的分布式系统理论。 CAP理论告诉我们：一个分布式系统不可能同时满足一致性（C：Consistency）、可用性（A：Availability）和分区容错性（P：Partition tolerance）这三个基本需求，最多只能同时满足其中两项 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。 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。
68710发布于 2018-08-27 - 来自专栏Linyb极客之路
分布式系统基础理论之CAP理论
2年后，麻省理工学院的 Seth Gilbert 和 Nancy Lynch 从理论上证明了 CAP。之后，CAP 理论正式成为分布式计算领域的公认定理。 CAP理论定义 1.CAP定理 一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。 现在，A和B是分布式系统的两个部分，V是分布式系统的数据存储的两个子数据库。 在满足一致性的时候，N1和N2中的数据是一样的，V0=V0。 在分布式系统中，首先必须要满足P（分布式系统一定要考虑part failure），所以C，A需要根据具体场景进行折衷。 C的折衷 强一致性 任何时刻，任何用户能读取到最近一次成功更新的数据。 弱一致性 用户无法在确定时间内读到最新更新的值 A的折衷 部分数据可用 部分时间所有数据不可用 参考资料 分布式系统的CAP理论 http://www.hollischuang.com/archives
80820发布于 2018-07-26 - 来自专栏涓流
分布式理论与分布式事务
基础理论 CAP CAP理论又称为布鲁尔定理， 它指出对于一个分布式计算系统来说，不可能同时满足以下三点： 一致性（Consistency） （等同于所有节点访问同一份最新的数据副本） 可用性（Availability 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。 ，实现分布式一致性。 参考资料 分布式事务框架Fescar 分布式事务 TCC分布式事务 事务基础与分布式事务 分布式理论BASE 2PC协议 3PC协议 TCC型分布式事务原理和实现 用MQ来保证分布式事务的最终一致性 腾讯 KM-万字长文总结分布式事务
79010编辑于 2022-06-28 - 来自专栏小坤探游架构笔记
分布式理论基础
在这一篇中主要讲述分布式基础理论知识,其中包含CAP定理,ACID以,BASE理论以及一致性协议分析.有了CAP定理的基础,能够帮助我们在根据业务特点进行分区容错一致性模型设计中提供解决问题的方向以及架构设计方案的设计与落地实现 .同时需要区分数据库ACID的AC与我们的分布式AC存在的联系与差异,其次,在分布式网络中,为避免节点故障抑或是网络延迟等问题导致系统服务出现大量的不可用问题,那么对于BASE理论实现的技术方案有哪些. 最后讲述分布式系统中数据的一致性问题. ACID理论 事务的ACID 原子性(Atomicity) 是指一个数据库操作的事务不可分割的工作单位,要么操作成功,要么操作失败. BASE理论 BASE理论定义 BASE是Basically Available(基本可用),Soft Sate(软状态)以及Eventual Consistency(最终一致性)三个短语的缩写.
2K52发布于 2020-06-16 - 来自专栏网络
分布式系统CAP理论
往期精选 在讨论常见架构前，先简单了解一下CAP理论： CAP是Consistency、Availablity和Partition-tolerance的缩写。 CAP理论指出：CAP三者只能取其二，不可兼得。其实这一点很好理解： >首先，单机都只能保证CP。 >有两个或以上节点时，当网络分区发生时，集群中两个节点不能相互通信（也就是说不能保证可用性A）。 这里，先介绍一下类Dynamo系统用于控制分布式存储系统中的一致性级别的策略--NWR： *N：同一份数据的副本个数 *W：写操作需要确保成功的副本个数 *R：读操作需要读取的副本个数 当W+R>N时， 五、总结 基本上，上面讨论的几种方式已经涵盖了大多数的分布式存储系统了。我们可以看到，这些个方案总是需要通过牺牲一部分去换取另一部分，总没法达到100%的CAP。
1.1K70发布于 2018-01-15 - 来自专栏CSDNToQQCode
分布式的CAP理论
在理论计算机科学中，CAP 定理（CAP theorem）指出对于一个分布式系统来说，当设计读写操作时，只能能同时满足以下三点中的两个： 一致性（Consistence） : 所有节点访问同一份最新的数据副本 分区容错性（Partition tolerance） : 分布式系统出现网络分区的时候，仍然能够对外提供服务。 并且网络是不靠谱的，所以我们必须要满足分区容错性，所以在分布式理论上不可能选择 CA 架构，只能选择 CP 或者 AP 架构。
37320编辑于 2022-11-29 - 来自专栏对线JAVA面试
分布式系统 CAP 理论
CAP 理论是一个被说烂了也听烂了的话题，但是还是选择花点时间做整理，做些横向拓展，加点自己的感受，认认真真讨论一下。 一致性 这哥们说，分布式系统所有数据备份，在「同一时刻」，必须是「同样的」。 有人说：CAP理论作者太教条！只要各地的分布式机器保持一个量级，且把无法通信的机器踢下去，那就是 CAP！ 又有人说：那不行，如果网络抖动，你踢的太多，数据分片达不到要求也不行！ 要建一个永远不发生多相关故障的网络，对于分布式系统来说是不切实际的。所以设计者必须在一致性（C）和可用性（A）之间做选择。 当然以上都是教条的按照 CAP 理论进行的讨论，其实在现实中不需要如此纠结。
47910编辑于 2022-10-27 - 来自专栏用户4352451的专栏
分布式系统-----BASE理论
分布式系统-----BASE理论 CAP理论是分布式系统的基石, 那么base理论就是分布式系统的台阶了，在基石上凿的台阶。 BASE理论基本观点 1. 基本可用（Basically Available） 分布式系统，在出现故障的时候，允许损失部分可用性。 也就是分布式系统故障，不是我们日常看待的比较细维度的鼓掌，比较你的服务GC问题导致系统超时的，由于你的疏忽导致业务故障的。都不是一个层次的。 前面在剖析 CAP 理论时，提到了其实和 BASE 相关的两点：CAP 理论是忽略延时的，而实际应用中延时是无法避免的。 这一点其实就是 BASE 理论延伸的地方，分区期间牺牲一致性，但分区故障恢复后，系统应该达到最终一致性。 CAP 是分布式系统设计理论，BASE 是 CAP 理论中 AP 方案的延伸。
60010编辑于 2022-05-05 - 来自专栏IT云清
分布式相关概念：ACID特性,CAP理论,BASE理论
2.CAP理论 CAP理论，指的是在一个分布式系统中，不可能同时满足Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性）这三个基本需求 3、分区容错性： 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。 组成分布式系统的每个节点的加入与退出都可以看成是一个特殊的网络分区。 3.BASE理论 BASE理论是指：Basically Available（基本可用）、Soft-state（ 软状态/柔性事务）、Eventual Consistency（最终一致性）。 1、基本可用： 指分布式系统在出现故障的时候，允许损失部分可用性，保证核心可用。但不等价于不可用。
99140发布于 2019-01-22 - 来自专栏技术成长
除了CAP理论和BASE理论，其他关于分布式事务的经典理论
除了CAP理论和BASE理论外，还有一些其他经典理论与分布式事务有关。2PC（Two-Phase Commit）2PC是一种最经典的分布式事务协议。它包含两个阶段：准备阶段和提交阶段。 PaxosPaxos是一种经典的一致性算法，可用于实现分布式事务。Paxos采用基于消息传递的方式，在一个由多个节点组成的系统中，通过消息交换来达成一致性。 Raft将分布式系统中的节点分为领导者、跟随者和候选者三种角色，并通过领导者选举和日志复制来实现一致性。在Raft中，领导者负责接收客户端的请求，并通过一系列的消息交互来确保一致性。 这些经典理论都是为了解决分布式环境下的一致性和事务问题而提出的，每种理论都有其优劣和适用场景，可以根据具体的需求选择合适的理论实现。
40571编辑于 2023-11-13 - 来自专栏wayn的程序开发
分布式系统常见理论讲解
为了解决这些问题，分布式系统设计出现了一些经典的理论和方法，如 CAP 理论、BASE 理论、一致性等。 CAP 理论 CAP 理论是指一个分布式系统不可能同时满足以下三个特性： 一致性（Consistency）：所有节点访问同一份最新的数据副本 可用性（Availability）：每次请求都能获取到非错的响应 ，不保证获取的数据为最新数据 分区容错性（Partition tolerance）：系统在网络分区或故障时仍能继续提供服务 CAP 理论的含义是，在一个分布式系统中，当发生网络分区或故障时，只能在一致性和可用性之间做出权衡 BASE 理论 BASE 理论是对 CAP 理论的延伸和补充，它是对大规模分布式系统实践的总结，其核心思想是即使无法做到强一致性（CAP 的一致性是强一致性），但应用可以采用适当的方式来使系统达到最终一致性 BASE 理论是对传统事务 ACID 特性（原子性、一致性、隔离性、持久性）的反思和妥协，在牺牲强一致性的前提下，追求更高的可用性和扩展性。
48520编辑于 2023-08-28 - 来自专栏Java编程技术
浅谈分布式领域CAP理论
一、前言 CAP是分布式系统的重要理论，在大型分布式系统中一致性（Consistency），高可用性（High-Availability），分区可容忍性（Partition-tolerance）是设计者都希望能同时达到的 ，但是根据CAP理论一个系统最多能实现3中其2。 本文不去探讨CAP理论的结论的正确性，而是去试图概述这三个特性是什么。
47020发布于 2018-09-06 - 来自专栏仙士可博客
分布式学习四:ACID理论
其他 在单机数据库中,我们可以很容易的实现ACID特性,但是在分布式中,每个节点都有着各种各样的异常情况,尽管会出现宕机,网络不通等各种问题,但是ACID事务特性是必须要实现的 在CAP定理中,ACID 事务实现往往将舍弃可用性,和BASE理论是2种 数据一致性处理方法 本文为仙士可原创文章,转载无需和我联系,但请注明来自仙士可博客www.php20.cn
79440编辑于 2022-03-01 - 来自专栏Java进阶
分布式相关基础理论
分布式环境下面临的问题： 网络通信：网络本身的不可靠性，因此会涉及到一些网络通信问题 三态：分布式架构里面，除了成功、失败、超时 分布式事务 ：ACID特性 中心化和去中心化：冷备或者热备 经典的CAP /BASE理论 CAP C（一致性 Consistency）: 所有节点上的数据，时刻保持一致 A可用性（Availability）：每个请求都能够收到一个响应，无论响应成功或者失败 P分区容错 于是就有了：CP / AP CAP理论仅适用于原子读写的Nosql场景，不适用于数据库系统 BASE 基于CAP理论，CAP理论并不适用于数据库事务（因为更新一些错误的数据而导致数据出现紊乱，无论什么样的数据库高可用方案都是 徒劳） ，虽然XA事务可以保证数据库在分布式系统下的ACID特性，但是会带来性能方面的影响； eBay尝试了一种完全不同的套路，放宽了对事务ACID的要求。 提出了BASE理论 Basically available （基本可用）： 数据库采用分片模式， 把100W的用户数据分布在5个实例上。
62480发布于 2018-05-18 分布式事务理论基础
2、理论基础 接下来我们就进入分布式事务理论基础的学习。 解决分布式事务问题，需要一些分布式系统的基础知识作为理论指导。 2.2 BASE理论 我们已经学习了CAP 的定理，我们知道在分布式系统下，因为分区不可避免，所以你不得不在一致性和可用性之间做出一个选择，但是这两个特性啊，其实都非常的重要，我一个都不想放弃，那我该怎么办呢 好那么 BASE 理论正好可以解决这个问题. BASE 理论它是对CAP 的一种解决的思路。 而我们希望的就是这个分布式事务里边的每个子事务，大家最终状态一定要一致，要么都成功，要么都失败。 那我们基于base理论怎么样去解决这分布式事务呢？ 第一种解决方案其实就是基于AP的模式。 你看我们是不是就基于base的这种理论来实现了分布式事务的一种解决的一个思想了？
35510编辑于 2023-10-17- 来自专栏迁移内容
分布式理论协议与算法 第三弹 BASE理论
简而言之就是：CAP 理论中分区容错性 P 是一定要满足的，在此基础上，只能满足可用性 A 或者一致性 C。 因此，分布式系统理论上不可能选择 CA 架构，只能选择 CP 或者 AP 架构。 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。 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。 ---- 三、BASE 理论总结 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。 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。
64410编辑于 2023-01-13
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