分布式之聊聊ACID和BASE理论
之前我们在《》文中介绍了分布式系统的CAP理论，在实际场景下，一般P是肯定存在的，因此分布式策略一般就是变成了CP和AP选择。那么ACID和BASE理论又是什么呢？
ACID由原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)组成。ACID理论是对事务特性的抽象和总结，一般可用理解为实现了ACID就实现了事务。分布式事务就是对某个操作要么所有节点都成功，要么失败。不允许存在部分成功、部分失败。常用的分布式事务协议有二阶段提交、三阶段提交协议和TCC协议。
二阶段提交协议
为了保证节点的一致性，二阶段协议（也叫2PC）引入了协调者来管理所有节点，并保证这些节点正确提交操作结果，若提交失败则放弃事务。具体分为：投票和提交两个过程。
投票为第一阶段，协调者会向事务的参与者发起执行操作的CanCommit请求并等待参与者响应，参与者收到请求后会执行请求的事务操作，记录日志信息但不提交。参与者执行成功会向协调者发送YES消息，不成功则发送NO消息，终止事务操作。当所有参与者回复了操作结果，则进入提交阶段，在提交阶段，协调者会根据结果发送DoCommit或Abort命令。
如果协调者收到全是YES，则向参与者发送DoCommit消息，参与者完成剩余的提交工作并向协调者回复HaveCommitted消息。
如果协调者收到包含NO的消息，则向所有参与者回复Abort消息。此时参与者会回滚之前的操作，然后向协调者回复HaveCommitted消息。
从上面过程可用看出，二阶段提交中协调者可能存在单点故障问题。此外，假如发生了局部网络异常，可能会造成只有部分节点提交事务，最终造成节点数据不一致问题。
三阶段提交协议
三阶段提交协议（也叫3PC）对二阶段协议进行改进，在第三阶段引入了超时机制和准备阶段。也就是3PC分为了三个阶段：CanCommit，PreCommit，DoCommit过程。
第一阶段 CanCommit，这一阶段协调者向所有节点发送请求操作，然后等待响应。参与者收到请求后回复自己是否（YES/NO）可执行事务。
第二阶段PreCommit，协调者根据参与者回复情况，决定是否执行PreCommit操作。如果所有参与者上一阶段都是回复YES，则协调者提交PreCommit请求，此时参与者收到请求后开始执行事务操作，并将Undo和Redo记录到事务日志中。如果执行成功，则回复ACK响应。如果上一阶段由协调者回复了NO，则这一阶段就中断事务，向参与者节点发送Abort命令。
第三节点DoCommit，这一阶段进入提交或中断过程。如果上一阶段所有参与者回复了ACK，则协调者发送DoCommit命令，参与者正式提交事务并返回ACK响应。如果上一阶段发送的是Abort命令，则进入中断过程，此时参与者收到Abort后根据事务日志的undo信息执行回滚操作并向协调者回复ACK。
如果在这个阶段长时间没有收到协调者的响应，则超时自动提交事务。
TCC协议
TCC分为三个操作Try（预留)、Confirm（确认）、Cancel（撤销）阶段。
首先进入预留阶段(Try)，协调者向参与者发送Try消息，若参与者没有问题则回复YES。然后进入确认阶段(Confirm)，若参与者正常执行，则返回YES。若预留阶段出错，则进入撤销阶段，此时协调者发送Cancel，取消此次事务。
BASE 理论
BASE理论的核心是基本可用（Basically Available)和最终一致性（Eventually consistent），中间存在过渡的软状态（Soft state）。简单的说就是保证BA（服务的可用）的前提下只能选择E（最终一致性），中间存在一个过渡状态S（软状态）。BASE理论是CAP理论在实践过程中演化而来的。
比如，在双十一促销的时候，面对大流量场景，一般对某些非核心的功能进行降级或停止部分服务。在春节12306抢票的时候，有时候也会分时间段进行释放车票，这也是为了保证高可用。在分布式系统中的限流策略也是为了保证高可用性，这些都是BASE理论的使用场景。
总 结
ACID理论追求强一致性，BASE理论追求可用性而最终一致性，它们都符合CAP理论。Raft算法和Paxos等强一致性算法也是采用了二阶段提交协议，只是在投票阶段，只要大部分节点确认即可。