分布式事务系列02--分布式事务定义，理论基础--CAP，BASE，酸碱平衡

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一、什么是分布式事务？

二、CAP理论

三、BASE理论

酸碱平衡----ACID VS BASE

一、什么是分布式事务？

目前的数据库仅支持单库事务，并不支持跨库事务。而随着微服务架构的普及，一个大型业务系统往往由若干个子系统构成，这些子系统又拥有各自独立的数据库。往往一个业务流程需要由多个子系统共同完成，而且这些操作可能需要在一个事务中完成。在微服务系统中，这些业务场景是普遍存在的。此时，我们就需要在数据库之上通过某种手段，实现支持跨数据库的事务支持，这也就是大家常说的“分布式事务”。

这里举一个分布式事务的典型例子——用户下单过程。
当我们的系统采用了微服务架构后，一个电商系统往往被拆分成如下几个子系统：商品系统、订单系统、支付系统、积分系统等。整个下单的过程如下：

1、用户通过商品系统浏览商品，他看中了某一项商品，便点击下单
2、此时订单系统会生成一条订单
3、订单创建成功后，支付系统提供支付功能
4、当支付完成后，由积分系统为该用户增加积分

上述步骤2、3、4需要在一个事务中完成。对于传统单体应用而言，实现事务非常简单，只需将这三个步骤放在一个方法A中，再用Spring的@Transactional注解标识该方法即可。Spring通过数据库的事务支持，保证这些步骤要么全都执行完成，要么全都不执行。但在这个微服务架构中，这三个步骤涉及三个系统，涉及三个数据库，此时我们必须在数据库和应用系统之间，通过某项黑科技，实现分布式事务的支持。

二、CAP理论

CAP理论说的是：在一个分布式系统中，最多只能满足C、A、P中的两个需求。

CAP的含义：

C：Consistency 一致性
同一数据的多个副本是否实时相同。
A：Availability 可用性
可用性：一定时间内 & 系统返回一个明确的结果则称为该系统可用。
P：Partition tolerance 分区容错性
将同一服务分布在多个系统中，从而保证某一个系统宕机，仍然有其他系统提供相同的服务。

CAP理论告诉我们，在分布式系统中，C、A、P三个条件中我们最多只能选择两个。那么问题来了，究竟选择哪两个条件较为合适呢？

对于一个业务系统来说，可用性和分区容错性是必须要满足的两个条件，并且这两者是相辅相成的。业务系统之所以使用分布式系统，主要原因有两个：

提升整体性能：当业务量猛增，单个服务器已经无法满足我们的业务需求的时候，就需要使用分布式系统，使用多个节点提供相同的功能，从而整体上提升系统的性能，这就是使用分布式系统的第一个原因。

实现分区容错性：单一节点或多个节点处于相同的网络环境下，那么会存在一定的风险，万一该机房断电、该地区发生自然灾害，那么业务系统就全面瘫痪了。为了防止这一问题，采用分布式系统，将多个子系统分布在不同的地域、不同的机房中，从而保证系统高可用性。

这说明分区容错性是分布式系统的根本，如果分区容错性不能满足，那使用分布式系统将失去意义。

此外，可用性对业务系统也尤为重要。在大谈用户体验的今天，如果业务系统时常出现“系统异常”、响应时间过长等情况，这使得用户对系统的好感度大打折扣，在互联网行业竞争激烈的今天，相同领域的竞争者不甚枚举，系统的间歇性不可用会立马导致用户流向竞争对手。因此，我们只能通过牺牲一致性来换取系统的可用性和分区容错性。这也就是下面要介绍的BASE理论。

三、BASE理论

CAP理论告诉我们一个悲惨但不得不接受的事实——我们只能在C、A、P中选择两个条件。而对于业务系统而言，我们往往选择牺牲一致性来换取系统的可用性和分区容错性。不过这里要指出的是，所谓的“牺牲一致性”并不是完全放弃数据一致性，而是牺牲强一致性换取弱一致性。下面来介绍下BASE理论。

BA：Basic Available 基本可用
整个系统在某些不可抗力的情况下，仍然能够保证“可用性”，即一定时间内仍然能够返回一个明确的结果。只不过“基本可用”和“高可用”的区别是：
（1）“一定时间”可以适当延长
当举行大促时，响应时间可以适当延长
（2）给部分用户返回一个降级页面
给部分用户直接返回一个降级页面，从而缓解服务器压力。但要注意，返回降级页面仍然是返回明确结果。
S：Soft State：柔性状态
同一数据的不同副本的状态，可以不需要实时一致。
E：Eventual Consisstency：最终一致性
同一数据的不同副本的状态，可以不需要实时一致，但一定要保证经过一定时间后仍然是一致的。

酸碱平衡----ACID VS BASE

ACID能够保证事务的强一致性，即数据是实时一致的。这在本地事务中是没有问题的，在分布式事务中，强一致性会极大影响分布式系统的性能，因此分布式系统中遵循BASE理论即可。但分布式系统的不同业务场景对一致性的要求也不同。如交易场景下，就要求强一致性，此时就需要遵循ACID理论，而在注册成功后发送短信验证码等场景下，并不需要实时一致，因此遵循BASE理论即可。因此要根据具体业务场景，在ACID和BASE之间寻求平衡。