分布式事务及其CAP和base理论

今天药忘吃喽~ 2022-12-26 08:28 123阅读 0赞

## 分布式事务的概念 ##

1.  首先来说一下本地事务，它是指我们单体应用单个数据库中的事务，在计算机系统中，更多的是通过关系型数据库来控制事务，这是利用数据库本身的事务特性来实现的，因此叫数据库事务，由于应用主要靠关系数据库来控制事务，所以基于关系型数据库的事务又被称为本地事务。
2.  相对于本地事务来说，分布式系统会把一个应用系统拆分为可独立部署的多个服务，因此需要**服务与服务之间远程协作才能完成事务操作**，这种分布式系统环境下由不同的服务之间通过网络远程协作完成事务称之为分布式事务，例如用户注册送积分事务、创建订单减库存事务，银行转账事务等都是分布式事务。
3.  总的来说，无论是多个服务之间远程协作访问同一个数据库，还是单体应用访问多个数据库，只要是有一个出现了分布式部署，就会产生分布式事务。

## CAP理论 ##

CAP定理告诉我们，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），最多只能同时满足其中两项。

*  一致性（Consistency）：对于任何从客户端发送到分布式系统的数据读取请求，要么读到最新的数据要么失败。换句话说，一致性是站在分布式系统的角度，对访问本系统的客户端的一种承诺：要么我给您返回一个错误，要么我给你返回绝对一致的最新数据，不难看出，其强调的是数据正确。

> 举例来说：用户注册送积分事务，其中包含2个操作一个是用户服务的用户信息注册，另外一个积分服务的积分数据修改，如果用户注册成功，那么用户在积分服务中查看积分的时候，积分数据一定是最新的即是赠送后的，绝对不可能是旧数据。

*  可用性(A：Availability) ：对于任何求从客户端发达到分布式系统的数据读取请求，都一定会收到数据，不会收到错误，但不保证客户端收到的数据一定是最新的数据。换句话说，可用性是站在分布式系统的角度，对访问本系统的客户的另一种承诺：我一定会给您返回数据，不会给你返回错误，但不保证数据最新，强调的是不出错。
 *  分区容错性（Partition tolerance）分区容错性约束了一个分布式系统需要具有如下特性：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。换句话说，分区容忍性是站在分布式系统的角度，对访问本系统的客户端的再一种承诺：我会一直运行，不管我的内部出现何种数据同步问题，强调的是不挂掉，能够对外提供服务。

结论：从CAP定理中我们可以看出，一个分布式系统不可能同时满足一致性、可用性和分区容错性这三个需求。另一方面，需要明确的一点是，对于一个分布式系统而言，**分区容错性可以说是一个最基本的要求（必须要满足的）**。为什么这样说，其实很简单，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。因此系统架构设计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。

## 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结论，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（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）

> 通过牺牲强一致性来获得可用性，当出现故障允许部分不可用但要保证核心功能可用，允许数据在一段时间内是不一致的，但最终达到一致状态。满足BASE理论的事务，我们称之为“柔性事务”。

*  基本可用:分布式系统在出现故障时，允许损失部分可用功能，保证核心功能可用。如，电商网站交易付款出现问题了，商品依然可以正常浏览。
 *  软状态:由于不要求强一致性，所以BASE允许系统中存在中间状态（也叫软状态），这个状态不影响系统可用性，可以存着延迟，如订单的"支付中"、“数据同步中”等状态，待数据最终一致后状态改为“成功”状态
 *  最终一致:最终一致是指经过一段时间后，所有节点数据都将会达到一致。如订单的"支付中"状态，最终会变为“支付成功”或者"支付失败"，使订单状态与实际交易结果达成一致，但需要一定时间的延迟、等待。

结论：  
ACID 要求强一致性，通常运用在传统的数据库系统上。而 BASE 要求最终一致性，通过牺牲强一致性来达到可用性，通常运用在大型分布式系统中。  
在实际的分布式场景中，不同业务单元和组件对一致性的要求是不同的，因此 ACID 和 BASE 往往会结合在一起使用