分布式事务：CAP与BASE，解读分布式系统的一致性与可用性

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。