分布式事务：CAP与BASE理论摘要

今日目标

本文旨在帮助读者了解分布式事务的概念，深入理解CAP定理与BASE理论。

1. 分布式事务介绍

1.1 本地事务

本地事务是传统单机事务，遵循ACID原则：原子性、一致性、隔离性和持久性，以保证事务的正确执行。

1.2 分布式事务

分布式事务涉及跨多个服务或数据库的操作，比如跨数据源、跨微服务或综合情况。在微服务架构中，复杂业务通常需跨多个数据库和服务协同完成。分布式事务旨在保证业务的原子性，但传统ACID原则难以满足，需要额外解决方案。

2. 分布式事务理论基础

2.1 CAP定理

CAP定理由Eric Brewer提出，表明分布式系统的三大指标（一致性、可用性、分区容错性）不可同时满足。分区容错性在分布式系统中不可避免，因此需在一致性和可用性间权衡。

2.1.1 Consistency（一致性）

一致性要求用户访问分布式系统的任意节点时，数据保持一致。但同步操作可能导致系统阻塞而影响可用性。

2.1.2 Availability（可用性）

可用性要求用户访问任意健康节点时都能得到响应。为保证可用性，可能会牺牲数据一致性。

2.1.3 Partition tolerance（分区容错性）

分区容错性是分布式系统在网络故障时仍需对外提供服务的能力。在分区发生时，系统必须在一致性和可用性之间做选择。

2.1.4 CAP不能同时共存

由于分区容错性无法避免，分布式系统只能在一致性和可用性之间实现一个目标。

3. BASE理论

BASE理论是CAP定理的延伸，强调分布式系统在权衡一致性和可用性时的设计思想，包括基本可用、软状态和最终一致性。相比传统ACID原则，BASE理论更适合大规模互联网应用，允许短期不一致以换取系统高可用性和性能。

4. 解决分布式事务的思路

解决分布式事务的核心是协调各子事务的一致性问题。两种解决思路：

• AP模式：允许子事务分别执行，结果可能短暂不一致，通过补偿措施实现最终一致性。
• CP模式：子事务同时提交或回滚，实现强一致性，但事务等待期间系统处于弱可用状态。

无论采用哪种模式，都需要事务协调者（TC）在子系统之间协调事务状态，以实现全局事务管理。