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对于CP来说，放弃可用性，追求一致性和分区容错性，我们的zookeeper其实就是追求的强一致。
对于AP来说，放弃一致性（这里说的一致性是强一致性），追求分区容错性和可用性，这是很多分布式系统设计时的选择，后面的BASE也是根据AP来扩展。-济南python培训负责整理
BASE 是 Basically Available（基本可用）、Soft state（软状态）和 Eventually consistent （最终一致性）三个短语的缩写。是对CAP中AP的一个扩展
基本可用：分布式系统在出现故障时，允许损失部分可用功能，保证核心功能可用。
软状态：允许系统中存在中间状态，这个状态不影响系统可用性，这里指的是CAP中的不一致。
最终一致：最终一致是指经过一段时间后，所有节点数据都将会达到一致。
BASE解决了CAP中理论没有网络延迟，在BASE中用软状态和最终一致，保证了延迟后的一致性。BASE和 ACID 是相反的，它完全不同于ACID的强一致性模型，而是通过牺牲强一致性来获得可用性，并允许数据在一段时间内是不一致的，但最终达到一致状态。
以上就是济南python培训给大家做的内容详解，更多关于python的学习，请继续关注济南python培训
对于AP来说，放弃一致性（这里说的一致性是强一致性），追求分区容错性和可用性，这是很多分布式系统设计时的选择，后面的BASE也是根据AP来扩展。-济南python培训负责整理
顺便一提，CAP理论中是忽略网络延迟，也就是当事务提交时，从节点A复制到节点B,但是在现实中这个是明显不可能的，所以总会有一定的时间是不一致。同时CAP中选择两个，比如你选择了CP,并不是叫你放弃A.因为P出现的概率实在是太小了，大部分的时间你仍然需要保证CA.就算分区出现了你也要为后来的A做准备，比如通过一些日志的手段，是其他机器回复至可用。
BASE 是 Basically Available（基本可用）、Soft state（软状态）和 Eventually consistent （最终一致性）三个短语的缩写。是对CAP中AP的一个扩展
基本可用：分布式系统在出现故障时，允许损失部分可用功能，保证核心功能可用。
软状态：允许系统中存在中间状态，这个状态不影响系统可用性，这里指的是CAP中的不一致。
最终一致：最终一致是指经过一段时间后，所有节点数据都将会达到一致。
BASE解决了CAP中理论没有网络延迟，在BASE中用软状态和最终一致，保证了延迟后的一致性。BASE和 ACID 是相反的，它完全不同于ACID的强一致性模型，而是通过牺牲强一致性来获得可用性，并允许数据在一段时间内是不一致的，但最终达到一致状态。
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2024-04-03
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