CAP和BASE的理論是什么

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CAP

CAP原則又稱CAP定理，指的是在一個分布式系統中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分區容錯性（Partition tolerance）。CAP 原則指的是，這三個要素最多只能同時實現兩點，不可能三者兼顧。

一致性

在分布式環境下，一致性是指數據在多個副本之間能否保持一致的特性。在一致性的需求下，當一個系統在數據一致的狀態下執行更新操作后，應該保證系統的數據仍然處于一直的狀態。

對于一個將數據副本分布在不同分布式節點上的系統來說，如果對節點A的數據進行了更新操作并且更新成功后，卻沒有使得節點B上的數據得到相應的更新，于是在對節點B的數據進行讀取操作時，獲取的依然是老數據（或稱為臟數據。在分布式系統中，一個數據項的更新操作執行成功后，所有的用戶都可以讀取到其最新的值，那么這樣的系統就被認為具有強一致性。

可用性

可用性是指系統提供的服務必須一直處于可用的狀態，對于用戶的每一個操作請求總是能夠在有限的時間內返回結果。

有限時間內

對于用戶的一個操作請求，系統必須能夠在指定的時間內返回對應的處理結果，如果超過了這個時間范圍，那么系統就被認為是不可用的。另外，"有限的時間內"是指系統設計之初就設計好的運行指標，通常不同系統之間有很大的不同，無論如何，對于用戶請求，系統必須存在一個合理的響應時間，否則用戶便會對系統感到失望。

返回結果

"返回結果"是可用性的另一個非常重要的指標，它要求系統在完成對用戶請求的處理后，返回一個正常的響應結果。正常的響應結果通常能夠明確地反映出隊請求的處理結果，即成功或失敗，而不是一個讓用戶感到困惑的返回結果。

分區容錯性

分區容錯性約束了一個分布式系統具有如下特性：分布式系統在遇到任何網絡分區故障的時候，仍然需要能夠保證對外提供滿足一致性和可用性的服務，除非是整個網絡環境都發生了故障。

對于一個分布式系統分區容錯性（P）是必須滿足的。所以一般分布式系統實現CP或者AP

BASE

BASE是Basically Available（基本可用）、Soft state（軟狀態）和Eventually consistent（最終一致性）三個短語的縮寫。BASE理論是對CAP中一致性和可用性權衡的結果。BASE理論的核心思想是：即使無法做到強一致性，但每個應用都可以根據自身業務特點，采用適當的方式來使系統達到最終一致性。

基本可用

基本可用是指分布式系統在出現不可預知故障的時候，允許損失部分可用性。注意，這絕不等價于系統不可用。比如：

1. 響應時間上的損失。正常情況下，一個在線搜索引擎需要在0.5秒之內返回給用戶相應的查詢結果，但由于出現故障，查詢結果的響應時間增加了1~2秒

2. 系統功能上的損失：正常情況下，在一個電子商務網站上進行購物的時候，消費者幾乎能夠順利完成每一筆訂單，但是在一些節日大促購物高峰的時候，由于消費者的購物行為激增，為了保護購物系統的穩定性，部分消費者可能會被引導到一個降級頁面。

軟狀態

軟狀態指允許系統中的數據存在中間狀態，并認為該中間狀態的存在不會影響系統的整體可用性，即允許系統在不同節點的數據副本之間進行數據同步的過程存在延時。

最終一致性

最終一致性強調的是所有的數據副本，在經過一段時間的同步之后，最終都能夠達到一個一致的狀態。因此，最終一致性的本質是需要系統保證最終數據能夠達到一致，而不需要實時保證系統數據的強一致性。

總的來說，BASE理論面向的是大型高可用可擴展的分布式系統，和傳統的事物ACID特性是相反的，它完全不同于ACID的強一致性模型，而是通過犧牲強一致性來獲得可用性，并允許數據在一段時間內是不一致的，但最終達到一致狀態。但同時，在實際的分布式場景中，不同業務單元和組件對數據一致性的要求是不同的，因此在具體的分布式系統架構設計過程中，ACID特性和BASE理論往往又會結合在一起。

zookeeper的CAP

在此ZooKeeper保證的是CP。zookeeper可用性是無法保證的

1. 不能保證每次服務請求的可用性。任何時刻對ZooKeeper的訪問請求能得到一致的數據結果，同時系統對網絡分割具備容錯性；但是它不能保證每次服務請求的可用性。所以說，ZooKeeper不能保證服務可用性。

2. 進行leader選舉時集群都是不可用。在使用ZooKeeper獲取服務列表時，當master節點因為網絡故障與其他節點失去聯系時，剩余節點會重新進行leader選舉。問題在于，選舉leader的時間太長，30 ~ 120s, 且選舉期間整個zk集群都是不可用的，這就導致在選舉期間注冊服務癱瘓，雖然服務能夠最終恢復，但是漫長的選舉時間導致的注冊長期不可用是不能容忍的。所以說，ZooKeeper不能保證服務可用性。

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