#分布式BASE理论

BASE是Basically Available(基本可用）、Soft state(软状态）和Eventually consistent(最终一致性）三个短语的简写。

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系统分布式实践的总结，是基于CAP定理逐步演化而来的，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的业务特点，采用适当的方法来使系统达到最终一致性。

两个对冲理念：ACID和BASE

ACID是传统数据库常用的设计理念，追求强一致性模型。

BASE支持的是大型分布式系统，提出通过牺牲强一致性获得高可用性。

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#Basically Available(基本可用)

实际上就是两个妥协。

● 对响应上时间的妥协：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（比如系统部分机房发生断电或断网故障），查询结果的响应时间增加到了1~2秒。 ● 对功能损失的妥协：正常情况下，在一个电子商务网站（比如淘宝）上购物，消费者几乎能够顺利地完成每一笔订单。但在一些节日大促购物高峰的时候（比如双十一、双十二），由于消费者的购物行为激增，为了保护系统的稳定性（或者保证一致性），部分消费者可能会被引导到一个降级页面

#Soft state（软状态）

● 原子性（硬状态） -> 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（弱状态） -> 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迟。

#Eventually consistent（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。