什么是BASE理论？

问题简答

BASE 理论是由 eBay 架构师提出，BASE 理论是对 CAP 理论的延伸，是一种分布式系统设计的理论，它的核心思想是放弃强一致性(CAP的一致性，指的是强一致性)，追求最终一致性。

BASE 理论三要素是基本可用（Basically Available)、软状态（Soft State）和最终一致性（Eventually Consistent）。

在 BASE 理论中，”基本可用”（Basically Available）指的是系统在出现故障或部分失效的情况下仍然可以保证基本的可用性。这意味着虽然系统可能无法保证100%的可用性，但是它仍然会尽力保证在任何时候都能够提供基本的服务。

“基本可用”通常被认为是一种弱一致性模型，因为它允许系统在出现故障时不完全一致。这与传统的ACID事务模型不同，ACID模型要求数据必须在所有时刻保持一致性。

在实际应用中，”基本可用”通常是指系统的部分功能在出现故障时可能会暂时失效，但是其他的功能仍然可以正常工作。比如，在一个电商网站上，如果出现某个功能（如支付）的故障，用户可能无法完成购买，但是其他功能（如浏览商品）仍然可以正常使用。这种情况下，网站仍然可以被认为是基本可用的。

提示：系统基本可用，肯定是有一些牺牲的，通常是响应时间变长了或者有些功能暂时用不了，例如有时候支付的时候，出现您的订单处理中，请稍后，就是系统牺牲了强一致性、快速响应，慢慢给你处理，目的是为了更高的性能和吞吐量。

在BASE理论中，软状态指的是系统允许短暂的不一致性，即在某些时刻，系统可能会处于一种中间状态，不满足ACID属性的全部特性，但仍然可以保证基本可用性。

在某些场景下，为了满足高可用性和可伸缩性的需求，可以牺牲一定的一致性，例如数据的异步复制和缓存，这些操作可能会导致某些时刻数据不一致。但是在很短的时间内，数据最终会达到一致状态。

因此，软状态是一种妥协的选择，它可以在保证基本可用性的同时，尽量满足一致性的要求。

最终一致性（Eventual Consistency）是 BASE 理论中的一项关键概念，它指的是系统中的数据副本会在一定时间内最终达到一致的状态，即在没有新的更新时，所有的数据副本最终会达到相同的值。这个过程可能是异步的，因为各个节点之间的网络通信延迟和故障可能导致某些节点更新的延迟。

在实际应用中，最终一致性通常会牺牲一部分数据的实时性，换取系统的可用性和扩展性，因此需要根据应用的需求进行权衡。