分布式CAP、BASE理论务必了解一下

本文主要是介绍分布式CAP、BASE理论务必了解一下，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

分布式系统理论是计算机科学中的一个重要分支，它关注如何设计和实现能够跨多个物理或逻辑位置运行的系统。在分布式系统中，CAP定理和BASE理论是两个非常著名的理论，它们分别描述了分布式系统设计中的一些基本约束和原则。

CAP定理，又称布鲁尔定理，由计算机科学家Eric Brewer在2000年提出，并由科学家Seth Gilbert和Nancy Lynch在2002年进一步形式化。CAP定理指出，任何分布式系统不可能同时满足以下三个特性：

一致性（Consistency）：在分布式系统中，当一个数据更新操作完成时，所有的节点都必须能够读取到这个最新的数据。也就是说，如果一个节点更新了数据，其他节点在下一次读取时必须能够看到这个更新。
可用性（Availability）：系统能够保证每个请求都能在有限的时间内得到响应，无论是读请求还是写请求。
分区容错性（Partition Tolerance）：系统能够在网络分区（即网络中的一部分节点无法与另一部分节点通信）的情况下继续运行。

CAP定理的核心观点是，分布式系统在任何时候最多只能同时满足上述三个特性中的两个。例如，如果一个系统设计为高可用性（A）和分区容错性（P），那么它就无法保证强一致性（C）。这是因为在网络分区的情况下，系统必须选择在可用性和一致性之间做出权衡。

国内做分布式数据库产品TiDB 的 PingCAP 公司，CAP 就是这个意思，

BASE理论是相对于ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务模型提出的，主要用于描述分布式系统中的事务处理。BASE代表以下四个概念：

基本可用（Basically Available）：分布式系统在出现故障时，保证核心功能可用，但允许部分功能不可用。
软状态（Soft State）：系统的状态是不稳定的，可以在没有外部输入的情况下发生变化。这意味着系统的状态可能会随着时间推移而变化，而不需要外部触发。
最终一致性（Eventual Consistency）：系统不保证立即的一致性，但保证如果系统停止更新，那么最终会达到一个一致的状态。也就是说，系统允许在一段时间内存在数据不一致的情况，但最终会通过某种机制解决这些不一致。
分区容错性（Partition Tolerance）：与CAP定理中的分区容错性相同，系统能够在网络分区的情况下继续运行。

BASE理论强调的是系统的可用性和容错性，而不是立即的一致性。在BASE模型下，系统设计者通常会接受在某些情况下数据的不一致性，以换取系统的高可用性和容错性。