一站式了解BASE理论

引言😵

由于CAP理论的严格性,我们急需一种构建高可用,可扩展的分布式互联网应用的指导原则,于是出现了BASE理论。BASE理论强调系统的可用性和最终一致性,而不是强一致性。下面让我们一起了解一下。

Basically Available(基本可用)😯

定义:在分布式系统中,即使发生不可预知的故障,系统也要保证核心功能仍然可用,即使不是全部功能都能正常运行,提升系统的容错能力和可用性。

实现方式

  • 负载均衡:通过将请求分发到多个服务器,避免单点故障,确保部分服务器可用时,系统仍能响应请求。
  • 服务降级:当系统资源紧张或出现故障时,关闭部分非核心功能,保证核心功能的可用性。
  • 数据备份:通过数据冗余备份,当主节点故障时,可以快速切换到备用节点,保证数据的可用性。
  • 削峰减流:使用消息队列集群来抵挡突发的流量冲击,按照一定速率给数据库消费。

使用场景

  • 电商网站:在促销活动期间,即使部分服务器压力过大,仍然保证用户可以浏览商品和下单。
  • 社交网络:即使部分服务器出现故障,仍然保证用户可以查看和发布动态。
  • 在线游戏:即使部分服务器不稳定,仍然保证用户可以进行游戏。

Soft State(软状态)😪

定义:系统中的数据可以存在中间状态,不要求所有数据时刻保持一致性

简单来说,就是数据可能暂时不一致,状态可能会随着时间变化而自动更新,且不要求系统立即同步所有节点的数据。这里就代表了牺牲强一致性。

实现方式

  • 异步复制:主节点将数据变更异步复制到备用节点,允许数据在一段时间内存在不一致。
  • 最终一致性协议:使用如Paxos、Raft等一致性协议,保证数据在经过一段时间的同步后,最终达到一致的状态。

使用场景

  • 电商网站:用户下单后,订单状态的更新可能存在延迟,但最终会更新为已支付或已发货状态。
  • 社交网络:用户发布动态后,动态的显示可能存在延迟,但最终会显示在所有用户的timeline中。
  • 在线游戏:玩家的等级和装备信息可能存在延迟,但最终会同步到所有客户端。

Eventually Consistent(最终一致)😗

定义: 所有对系统的更新操作,在经过一段时间后,最终会使得所有副本达到一致状态。

实现方式

  • 读时修复:在读取数据时,检测数据是否一致,如果不一致则进行修复。
  • 写时修复:在写入数据时,同时更新所有副本,保证数据的一致性。
  • 异步修复:定期检测数据是否一致,如果不一致则进行修复。

使用场景

  • DNS:域名解析记录在全球各地的DNS服务器上同步,最终达到一致。
  • CDN:内容分发网络将内容缓存到全球各地的节点上,最终达到一致。
  • 分布式缓存:缓存数据在多个节点上同步,最终达到一致

总结❤️

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