分布式事务:CAP与BASE,解读分布式系统的一致性与可用性
![](/theme/default/default/images/main/eye-open.png)
我们非常重视原创文章,为尊重知识产权并避免潜在的版权问题,我们在此提供文章的摘要供您初步了解。如果您想要查阅更为详尽的内容,访问作者的公众号页面获取完整文章。
![](/theme/default/default/images/main/icon-jing.png)
摘要:分布式事务:CAP与BASE,解读分布式系统的一致性与可用性
今日目标:了解分布式事务及理解CAP定理和BASE理论。
1. 分布式事务介绍
分布式事务扩展于传统的单机事务,需在多个服务或数据库间保持事务一致性。与本地事务的ACID原则(原子性、一致性、隔离性和持久性)不同,分布式事务面临更复杂的挑战,尤其是在保证跨服务和数据库的事务原子性时。
2. 分布式事务理论基础
2.1. CAP定理
由Eric Brewer提出,CAP定理认为分布式系统无法同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance)。在分区容错性为前提的情况下,系统通常需在一致性和可用性之间做出权衡。
2.1.1. Consistency(一致性)介绍
一致性要求用户访问任意节点时得到的数据必须一致,这可能需要节点间进行数据同步。
2.1.2. Availability(可用性)介绍
可用性指用户访问任意健康节点都能得到及时响应,即服务必须保持响应状态。
2.1.3. Partition tolerance(分区容错性)
分区容错性是系统在网络分区发生时仍能提供服务的能力。
2.1.4. CAP不能同时共存
CAP定理指出,分布式系统在网络分区发生时必须在一致性和可用性之间选择其一。
3. BASE理论
BASE理论是CAP理论的补充,强调的是在分布式系统中通过基本可用性(Basically Available)、软状态(Soft State)和最终一致性(Eventually Consistent)来实现高可用性和性能。
4. 解决分布式事务的思路
分布式事务的核心问题在于如何保证子事务一致性。AP模式与CP模式分别提供了弱一致和强一致的解决方案,但不论选择哪种,都需要事务协调者(TC)来协调各个分支事务的状态。
想要了解更多内容?
![](/theme/default/default/images/main/icon-jing.png)
![](https://cdn.easycorp.cn/rongpm/upload/202312/f_39217d624bb2b42ce8f6322ebd7e573a.png)
![](https://cdn.easycorp.cn/rongpm/upload/202312/f_39217d624bb2b42ce8f6322ebd7e573a.png)