分布式基础-BASE理论
一个可用的复杂的系统总是从可用的简单系统进化而来。反过来这句话也正确:
从零开始设计的复杂的系统从来都用不了，也没办法让它变的可用。
--John Gal 《系统学》 1975
前言
我们聊到关系型数据库，常谈的是事务，谈的是事务特性ACID。根据CAP，我们分布式共享数据的系统，要实现CP，就需要牺牲可用性；如果实现AP，则牺牲了一致性。对于大型应用来说，我们除非涉及到资金等严格要求一致性的场景，大部分我们都选择AP，即保留可用性和分区容错性，但是我们也不一定完全牺牲掉一致性，我们可以对一致性做个柔性的变动，不要求立刻一致，可以在一定时间内达到一致即可，使用BASE理论可以达到这个目的。
一 BASE理论
BASE理论是由eBay工程师提出，是对可用性和一致性的权衡。BASE是由 Basically Available(基本可用)，Soft state（软状态）,和 Eventually consistent（最终一致性）三个短语的缩写。
Basically Available(基本可用)
算作完全可用和完全不可用中的一种折中，互联网上的应用，如果是完全不可用的，那这个系统就没存在必要了；而在互联网上，用户量等有时候难以预见，就造成了用户超出系统设计的标准，想一直保持完全可用就很难，所以折中下，我们可以通过延迟响应，流量削峰等手段来保障系统的核心功能的正常，从而实现基本可用。
Eventually consistent(最终一致性)我们希望获取的数据就是正确的，这像一句废话，如果获取到的数据是不确定正确与否，那我们拿这些错误的数据干嘛。但是由于这样那样的问题，我们不能随时都保障数据的一致，所以我们有了数据的中间状态，即软状态，经过一定时间后，数据最终回归于最终一致，这些短暂的数据不一致性，对用户的影响很小，比如你更新一条微博动态，可能有的地方用户可以看到你这条微博消息，另外的用户看不到这条微博消息，这个影响不大，只要最终所有用户都可以看到你这条微博消息就可以了。
最终一致性的系统不承诺写入数据成功后，立刻就从系统中读出最新的数据，也不承诺具体多久之后可以读到最新的数据，而是尽可能保障特定时间级别之后的数据可用，这取决于很多因素，比如网络快慢，比如副本的多少等。如果我们设置过DNS域名就知道，DNS域名我们配置A记录后，域名和IP的关系不是立刻生效的，过多久也不好说，这就是个最新一致性的系统。
Soft state(软状态)软状态故名思意就是可以变动的状态，强调的是数据状态处于一种临界状态。相对于软状态，就是硬状态，就是数据的状态是确定的。对于满足ACID的数据状态是硬状态。最终一致性的系统中，数据的读出来的不一定是最新的，我理解就是一种软状态即一种短暂的临时状态。
二 如何保障基本可用
一个正常的系统，不可用的情况，除了网络和硬件的原因外，多半是由于过载引起的。过载的流量可能是短暂的，如果我们不加以控制，就可能会压垮系统，就要求我们要对流量进行控制来保障系统的可用性。
2.1 削峰填谷
如果流量的数据我们可以控制，比如我们在做个抢购，不同的商品我们可以错开抢购时间减少系统的压力；这样就避免了大量的流量突发到系统中，从而压垮系统；
如果我们无法控制流量，那我们可以将数据保存到队列中的方式。我们系统可以根据自己处理能力，来消费队列数据，从而达到削峰填谷的目的。
2.2 延迟响应
刚才的削峰填谷利用到了队列，对用户的请求不直接处理，而是缓存起来，慢慢处理，处理完毕后再返回，这对用户来说响应被延迟了，但是系统却可以处理更多的用户请求，这也是保证系统基本可用的一种手段。
2.3 服务降级
服务降级体现了基本可用的基本所在，在超系统负载的大流量过来之后，我们牺牲系统非必要的功能，比如降低日志级别，比如显示分辨率更低的图片等手段，来降低系统的资源消耗，保证核心能力的正常运行，这也是保证系统基本可用手段。
2.4 过载保护
如果以上手段，还是无法应对现在的流量，只能进行过载保护，系统根据自己的能力抛弃超时的请求，或者随机抛弃一些请求，直接返回错误。这是比较狠的，比较粗暴直接的手段来保证系统的可用。
三 最终一致性
存在最终一致性的系统，显然是存在多个副本的，通过多个副本来保证系统的可用性。在网络中不同的节点存在同一个副本，那就会存在副本数据的不一致问题，因为网络复制必然会存在延迟，当然我们可以等所有的副本数据都同步完成后再进行返回给客户端，但是那样系统的性能必然比较低，而且一旦一个副本所在的节点断开了，系统就无法响应了，可用性都难以保证了。
所以在一致性要求不严格的情况下，我们多采用最终一致性，那最终又是通过上面手段来保证的那，是如果修复不同的副本数据那。
3.1 写时修复
其实这是能想到的最直接的方式，在多个副本写的时候，如果其中一个写失败了，就缓存起来，系统自动通过重试的手段进行修复。在我看来，写时修复，更快达到最终一致性，因为修复动作离写操作最近。而且写时修复不需要进行数据对比，所以性能最好。
3.2 读时修复
我们在写数据的时候不关心失败还是成功，只是在读数据的时候，我们可以同时读多个节点的同一份数据，然后根据一定的规则，比如以超过半数的数据值为准的办法，来决定返回的值，如果我们写的时候也按照一定规则的话（比如写要超过半数的节点），我们就可以任务这个数据值是正确的，以这个值为准修复刚才不是这个值的节点。比如 Cassandra 的 Read Repair 模式下，读时候发现数据不一致的时候会自动修复。
3.3 异步修复
通过定时不同节点比对的方式，来对照数据是否需要修复，如果需要修复，则进行同步。这种修复方式，由于涉及到数据的比对，所以性能不是很好。
四 总结
BASE理论是ACID在复杂的互联网环节的一种妥协，通过弹性的基本可用来实现最终一致性。也是现在众多NoSQL系统的设计的理论基础。