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前言

本人大数据专业初入大三刚刚接触并开始学习Nosql数据库原理，当然初入一些算法和原理还不是很熟练掌握，有待提升自己的编程结合能力。在此领域本人有诸多不明确疑问，可能文章会有些许错误，望大家在评论区指正，本篇文章错误将会不断更正维护。

一、CAP

1.CAP原理

CAP是指分布式系统中Consistency（一致性）、Availibility（可用性）、Partition tolerance（分区容错性）三个特性。

根据学习资料了解

C（一致性）：是指分布式系统中所有节点都能对某个数据达成共识。具体到NoSQL系统中表示，主要关注数据的多个副本内容是否相同，多篇论文也称之为Atomic（原子性），以便和ACID中的术语相贴切。简单的来说，就是保持其他节点与该节点保存的副本文件内容一致。当然在多副本的情况下，就要在数据写入、读取等过程设计一致性策略。

A（可用性）：是指系统能够对用户的操作给予反馈。这里的可用性通常是指系统的反馈的及时程度，符合大多数软件系统对用户的反馈效果。当然还有一些操作系统将不给予反馈，需要操作者自己处理查询。

P（分区容错性）：也可称之为分区保护性。可以这么理解：当该集群有一节点发生故障导致信息不可传递或者部分消息丢包，此时系统分为了多个区域，该区域下该节点失能但却对该分区功能影响不大，仍可以继续工作，继续提供服务。

CAP理论认为分布式系统只能兼顾其中两个特性，既该集群只有CA、CP、AP者三种情况。兼顾CA则系统不能采用多副本，兼顾CP则必须容忍系统响应迟缓，兼顾AP则需要容忍系统内多副本数据可能出现不一致的情况。

2.CAP原理实用性

在实践中，一般会根据实际情况进行权衡，支持用户进行策略选择。CAP不仅仅可理解为用在分布式软件的设计原则上，在不同的层面、子系统或模块中，都可以根据CAP原理制定局部策略。不仅适用于大数据、Nosql领域，也适用于网站的分布式架构设计和业务流程设计等方面。

二、BASE和最终一致性

1.选择策略

根据CAP原理可知无法实现兼顾C、A、P三个原理的完美方案。因此在Nosql数据库的设计就会遇到采取策略的问题，比如稳二保一等。为了解决难题，便提出了BASE原则。

（1）Basically Available（基本可用）：允许分布式系统中部分节点或功能出现故障的情况下，系统的核心部分或其他数据仍然可用。

（2）Soft-state（软状态/柔性事务）： 允许系统中出现“中间状态”，在Nosql中可以体现为允许多个副本存在暂时的不一致情况。

（3）Eventual Consistency（最终一致性）：允许系统的状态或者多个副本之间存在暂时的不一致，但随着时间的推移，总会变得一致。

2.最终一致

最终一致性可以看作是BASE理论的核心，即通过弱化一致性要求，实现更好的伸缩性、可靠性和响应能力。Nosql和关系型数据库在一致性上的取舍差异，也体现出二者不能像代替的特点。

总结

稳扎稳打

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