大数据MongoDB之NoSQL的CAP定理和BASE原则是什么？

文章目录

  1.CAP定理是什么？
  2.BASE原则
  3.BASE vs ACID

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1. CAP定理是什么？

在计算机科学中, CAP定理（CAP theorem）, 又被称做布鲁尔定理（Brewer's theorem）, 它指出对于一个分布式计算系统来讲，不可能同时知足如下三点:

• 一致性(Consistency) (全部节点在同一时间具备相同的数据)
• 可用性(Availability) (保证每一个请求无论成功或者失败都有响应)
• 分隔容错(Partition tolerance) (系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运做)

CAP理论的核心是：一个分布式系统不可能同时很好的知足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时较好的知足两个。

所以，根据 CAP 原理将 NoSQL 数据库分红了知足 CA 原则、知足 CP 原则和知足 AP 原则三 大类：

• CA - 单点集群，知足一致性，可用性的系统，一般在可扩展性上不太强大。
• CP - 知足一致性，分隔容错的系统，一般性能不是特别高。
• AP - 知足可用性，分隔容错的系统，一般可能对一致性要求低一些。

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2. BASE原则

BASE BASE：Basically Available, Soft-state, Eventually Consistent。 由 Eric Brewer 定义。

CAP理论的核心是：一个分布式系统不可能同时很好的知足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时较好的知足两个。

BASE是NoSQL数据库一般对可用性及一致性的弱要求原则:

Basically Availble --基本可用 Soft-state --软状态/柔性事务。 "Soft state" 能够理解为"无链接"的, 而 "Hard state" 是"面向链接"的 Eventual Consistency --最终一致性 最终一致性， 也是是 ACID 的最终目的。

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3. BASE vs ACID

BASE	ACID
基本可用(Basically Available)	原子性(Atomicity)
软状态/柔性事务(Soft state)	一致性(Consistency)
最终一致性 (Eventual consistency)	隔离性(Isolation)
-	持久性 (Durable)