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一、学短语
BASE 全称是由三个短语缩写组成（不是四个）BA + S + E：
- Basically Available ：基本可用
- Soft State ：软状态
- Eventually Consistent ：最终一致性
BASE理论(来自互联网).png
二、了解背景
在分布式系统中，受单机资源能力上限的约束，当数据规模扩大时不得不选择水平扩展，而任何水平扩展策略都是基于数据分区的。当我们不得不分区，而分区之后又无法避免网络异常的状况下，就不得不接受分区容错性（P）。回忆上一节《CAP 定理（CAP theorem）》 中介绍的分布式系统的痛点，对于共享数据系统，数据一致性（C）、系统可用性（A） 和 分区容容错性（P） 只能同时保证两个。
在三者只能选其二的无奈之下，分区容错性（P）又必须接受，剩下的就只能二选一，要么弱化一致性来保证系统的可用性，要么保证一致性而接受异常时系统的不可用。
三、BASE 理论的提出
eBay 的架构师 Dan Pritchett 08年发表论文《Base: An Acid Alternative》，论文前半部分以 CAP 定理为理论基础，来探讨数据库 ACID 特性的缺陷，核心逻辑是这样：
- 首先面对数据量增大的情况对数据库进行分区是必要的
- 当数据库分区后，基于 CAP 定理则只能在可用性和一致性之间选择其中一个
- 数据库系统的 ACID 特性要求的是强制一致性，这就导致有些情况下的系统的可用性很难保障
- 但忽视可用性又是不行的
为解决这种困境，他提出了 BASE 理论，强调要接受数据库非稳定一致性的状态（可能存在中间状态），这样才能极大的提升数据库的可扩展性；同时也说明 BASE 中的可用性是通过支持部分故障而不是整个系统故障来实现的。相信至此你对基本可用以及软状态的本意就有那么点感觉了。
对于一致性，论文的后半部分引用现实中的一些案例来指出，要因地制宜地采取策略达成一致性，如引入缓存提升性能会导致有限时间的状态不一致，引入持久化消息队列总能保障最终一致性。
四、理论认知的演进
从 2008 年 BASE 理论被提出后，后人不断对其讨论解读，不再仅限于数据库的 ACID 范畴（ 关于 ACID 原则可查看前文《ACID原则-大道至简》），而且逐渐演进为用以下话术来描述：
4.1 基本可用(Basically Available)
当系统遇到某些不可抗力的异常时，仍然能够保障“可用性”，会在限定时间内返回一个明确的结果，主要体现在以下 2 方面：
- 时效性的变化：响应时间可以适当延长
- 功能完整性的变化：功能降级，但被降级的功能要尽量少，且即使降级返回的结果也必须是明确的，不能让用户困惑
4.2 软状态(Soft State)
允许系统中的数据存在中间状态，并认为该中间状态的存在不会影响系统的整体可用性，允许系统内节点之间的数据同步存在延时，客户端会读到各副本数据达到一致前的中间状态。
4.3 最终一致性(Eventually Consistent)
BASE 论文中对于最终一致性的解释简明清晰，稍稍遗憾的是读完之后的感觉是味道鲜美但没有饱腹感。无独有偶，在同年 12 月 AWS 的 CTO Werner Vogels 也写了一篇很经典的 《Eventually Consistent - Revisited》，对最终一致性做了更详尽的描述，可谓鞭辟入里，让人顿开茅塞。当下主流的高质量的言论也多是复刻、摘录此文（咱也是😊）。
五、深入理解最终一致性
Werner Vogels 老前辈分别从客户端和服务端两个不同的视角来解读最终一致性：
- 客户端视角关注：如何观察数据更新
- 服务器端视角关注：更新如何在服务端的系统内流动，以及系统又能为更新提供哪些保证
5.1 设定示例环境
-
一个存储系统
一个提供了持久性和可用性的保证的大规模分布式的存储系统，从客户端的视角来看他是一个充满科技的黑匣子
-
客户端 A、B、C
这三个个客户端彼此是独立的，都能读写存储系统。
5.2 客户端视角的一致性
当客户端 A 对数据进行了更新，从客户端的视角来看一致性分为 3 种情况，差异就在于如何以及何时看到客户端 A 对存储系统中数据所做的更新：
-
强一致性
存储系统保证，三个客户端的任何后续访问都将返回更新后的值
-
弱一致性
存储系统不保证，后续访问会得到更新后的值。 需要符合一定条件才能获取更新后的值。 从客户端 A 更新操作结束，到所有客户端都能访问到更新，这中间存在一个不一致窗口期
-
最终一致性
是一种特殊的弱一致性形式；存储系统保证，若没有新的更新，最终所有访问都将返回最后一次更新的值。若没有发生故障，则可以根据通信延迟、系统负载以及同步方案中涉及的副本数等因素，综合考量确定不一致窗口的最大大小。
强一致很容易理解，而最终一致性受多种因素的影响，本质也是要适配各种场景的使用诉求，就衍生出一些重要的变体模型：
| 一致性变种 | 解释说明 |
|---|---|
| 因果一致性 | 如果客户端 A 通知客户端 B 它更新了一项数据，后续客户端 B 的访问会返回更新后的值，并且保证写入将取代之前的写入。与客户端 A 没有因果关系的客户端 C 的访问是遵循一般的最终一致性规则 |
| 读己之所写（Read-Your-Writes） 一致性 | 这是一种重要的模型，客户端 A 更新一个数据项之后总会得到更新后的值，永远不会得到旧值。这是因果一致性的一种特例。 |
| 会话（Session）—致性 | 这是上个模型的实践版本，其中是一个客户端在一个会话上下文中访问存储系统。 只要这个会话存在，系统保证读你所写一致性。 如果会话因为一些特定场景失效，则一个新的会话需要被创建，并且一致性保证不会跨会话 |
| 单调（Monotonic）读一致性 | 如果一个客户端读取到了一个更新后的值，任何后续访问都不会得到之前的值 |
| 单调写一致性 | 系统保证来自同一个客户端的写操作顺序执行 |
以上一致性变种模型中的部分模型还可以组合使用，需因地制宜，这样看起来还是有点意思哈，有没有？
5.2 服务端视角的一致性
从服务端来看，如何尽快地将更新后的数据同步到整个系统，减小达到最终一致性的时间窗口，则可提高系统的可用性并提升用户体验。
探讨这个问题，要看分布式数据系统以下几个要素的数值：
- N ： 存储数据副本的节点的数量
- W ： 更新成功所需确认已成功完成更新的副本数量
- R ： 一次数据对象读取要访问的副本的数量
当这几个要素的值以不同的方式组合后，除了一致性的效果不同，整体呈现的三维（可用性、性能、一致性）也不同：
| 组合逻辑 | 效果 | 示例 |
|---|---|---|
| W+R>N | 强一致性 | 写的节点和读的节点重叠，例如，典型的一主一备同步复制的关系型数据库（N=2, W=2, R=1），不管读的是主库还是备库的数据，都是一致的 |
| W+R≤N | 弱一致性 | 对于一主一备异步复制的关系型数据库（N=2,W=1,R=1），如果读的是备库，则可能无法读取主库已经更新过的数据，表现为弱一致性 |
设置不同的 N、W、R 值，在可用性、性能、一致性之间取舍，以适配不同的场景诉求，如：
-
N≥3
一般为了保证高可用而如此设置
-
N=3(W=2 R=2)
仅关注容错的系统通常使用配置
-
N很大且 R = 1
提供非常高的读取性能：复制超出容错所需的数据副本，单节点读取就返回结果
-
N=W 且 R=1
提升读性能，但要写入多个节点，写性能变低；任何一个写节点失效，都会导致写失败，因此可用性会降低
-
N=R 且 W=1
提升写性能，只需要一个节点写入成功即可，读全部节点能尽量保证读到新数据，但读性能不高；写故障的情况下也无法保证持久性，也无法保障读到新数据。
六、总结
总的来说，BASE 理论主要面向的是大型、高可用、可扩展的分布式存储系统，它完全不同于 ACID 的强一致性模型，而是强调通过牺牲强一致性来换取可用性。
分布式存储系统通常通过主备（primary-backup）提升可靠性，主备之间采用同步或异步模式实现各副本数据一致；同步模式数据一致，但性能较差；异步模式通常通过 log 传输的方式，会有延迟，而其不一致性窗口就取决于 log 传送的周期；在异步模式下如果主服务在 log 送达之前宕机，主从切换后读取的将会是旧值。
刚好遇到过一个MySQL同步机制的 BUG，MySQL 主库处理更新事务的 commit 太慢，canal 监听到主库更新的binlog之后，后续逻辑再查询主库居然是旧值 ，这个问题的发现和定位还是费了一番功夫的，已整理成有趣的剧本方便阅读了解：
大规模可靠的分布式系统中的数据不一致是客观的，是否可以接受取决于客户端应用程序。开发人员需要意识到一致性保证是由存储系统提供的，并且在设计、开发应用程序时需要将其不一致的可能性考虑在内。
最后说一句(请关注，莫错过)
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分布式事务-理论先行合集
- CAP定理（CAP theorem）
- ACID原则-大道至简
- 溯本清源解吃透BASE理论
- 二阶段提交（进行中）
- 三阶段提交（进行中）
- 二阶段提交变种-TCC模型（进行中）
- 二阶段提交变种-AT模型（进行中）
- ...
参考并感谢
Base: An Acid Alternative
Eventually Consistent - Revisited
