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这次和大家讲讲分布式事务的 BASE 理论，保证通俗易懂。为了阅读顺畅，开始之前先请大家记住几个名词：
BASE——Basically Available（基本可用），Soft state（软状态），Eventually consistent（最终一致性）
2PC——两阶段提交
不用懂，先记住就好了。你负责记住，我负责让你懂。
正文开始：
深夜，我嗒嗒嗒的敲着键盘，我在屏幕上敲下了这么一段话：
“2008 年 Dan Pritchett 提出一个与两阶段提交截然不同的分布式事务理论: BASE（Basically Available，Soft state，Eventually consistent）理论。BASE 理论打破了传统解决分布式事务的思维，放弃 ACID 特性以换取系统的可用性，BASE 理论强调基本可用、软状态、最终一致，而不像 ACID 坚持强一致性。BASE 理论是一种处理分布式事务的思想，没有具体的操作步骤，要理解 BASE 理论需要结合具体的例子。”
敲完这段话以后，我顿了下，完全停下了打字。思考了很久，我决定把准备了四五天的，各种为了讲清楚 BASE 理论的应用实例全部删掉。
因为我很想谈谈自身的一些经历。也许，那些折腾和熬人的经历能更清楚的告诉大家，为什么会有 BASE 理论这套东西出来。
前些年，互联网行业里对架构师这个岗位的标准还不是很清晰。所以，很多架构师的工作往往就是一些技术被公司认可的资深工程师负责。
彼时，正巧我也是这类人员之一，故也得到了一个从零开始架设一套广告投放平台的机会。
我很喜欢钻研技术，对这种机会自然很看重。
那时候，架构并无如今这么复杂，一开始就是前面搞几个 Web 应用，后面共享个数据库。大致像这样：
当然，上面的架构其实做了很多简化，省略了很多细节。比如，为了提高性能做的缓存，为了提高吞吐做的负载均衡统统没有在上图给出。因为这些和本章话题无关，暂时咱们就忽略这些东西，只看核心部分。
这套架构初期运行还是没什么问题的，再加上一些缓存机制，初期一些性能问题都通过调整缓存提升缓存的碰撞率应付了过去。
可是，随着广告投放量的增大，广告的访问量也在暴涨。这些暴涨的访问量引发了性能问题。当时，由于前端有负载均衡，应用层倒是没出现什么问题……
问题出在后面的数据库上
这套架构数据库用的是 MySQL，本身也只有一台主库在对外服务，另外一台备库采用了 MySQL 自己的全同步机制做实时备份。
当广告访问量暴涨的时候，因为业务需要，很多数据需要在数据库中做实时插入，这就导致了大量的磁盘 IO 产生。这些大量的磁盘 IO 造成了数据库本身性能的急剧下降。
悲催的是，整套广告平台的所有功能又都是共享一个数据库的，所以随着数据库本身的性能下降，平台的所有功能都受到了影响。
由于问题主要在于大量广告流量的写入，所以，靠读写分离的方案去缓解问题这条路就走不通了。
只好先升级硬件了。在经过了几轮硬件升级和数据库调优之后，单数据库再也无法支撑不断上涨的流量了。没办法，要考虑搞数据库切分了。
那时候，我个人是很恐惧数据库切分的。
原因不仅仅在于需要在应用层多写很多复杂的逻辑，其根本原因是当时流行的 2PC（两阶段提交）方案，这个方案本身能保证在数据库切分的情况下，原来的事务依然保留着自身的 ACID 性质。即:
但也正因为这 4 个特性，2PC 才让我顾虑重重。
顾虑1：首先，数据库拆分了，那么根据事务的原子性，事务自身必须是一体的，那么事务涉及到的不同的数据库就必须都访问一遍，而这本身就意味着很高的通信成本。
再加上，为了保持一致性，事务失败后，还必须恢复各个数据库原来的状态，这就必须让已经成功执行过本地事务的数据库全部回滚。
而稍微懂点数据库的人都知道，这个成本有多大。
更可怕的是，本身事务的隔离性还可能加上锁。一旦一个热点数据区域被大量访问，最差情况就可能出现串行访问。而这对此套平台，包括我自己都将是个悲剧。
顾虑2：数据库的拆分会造成整个平台的可用性下降。
假设我现在有一台数据库，它的可用性是 99.9%。如果因为分库，数据库从一台变成两台，那么平台的可用性就会变成：
平台的可用性 = 99.9% * 99.9% = 99.8%
从 99.9% 变成了 99.8%，这意味着可用性下降了 0.1%，每个月的不可用时间会增加 43 分钟之多。
一边是硬件升级已经到顶，单机数据库也优化到了极限，再不做数据库拆分，平台可能随时瘫痪。一边是没有好的策略，可能拆分数据库后，每个月都有宕机的风险，同时性能也可能会出现剧烈的下降。
我被逼入了死角。
这种痛苦的纠结折磨了我大概一周，直到我看到了 CAP 定理。当 CAP 定理说分布式系统在分区容错的时候，只能一致性和可用性二选一时，我高兴的蹦了起来。
原来，可用性和一致性是不能兼得的。
为何我会那么高兴？因为逼我入死角的可不仅是技术上的问题了，我还承受着来自于业务方和领导的压力。每天一上班，我就需要面对业务各方的抱怨，以及领导一轮又一轮的催促。
有了 CAP 定理的支持，我知道我最终是要面临选择的。既然在这个世界上做分布式架构的所有人都要面临选择，那我又怎么可能独善其身呢？
在对单机数据库引发的各种问题做了一次彻底的各种归因以后，我下了决心：
一定要搞定拆分数据库并给出良好方案。
只是，2PC 这个拦路虎，它成为了我的大敌。通过 CAP 定理，我非常肯定，只要我选了 2PC 方案，可用性就一定会出现严重的问题，这个方案也肯定不可能拿出来丢人现眼的。
我唯一的方向就是去牺牲一些一致性，往可用性方向走。可是，怎么走呢？
也许是老天眷顾，也许是大家都承受着和我一样夜不能寐的压力，很快，BASE 理论在国内传开了。
BASE 理论让我知道了，这个世上能排到前几名的技术大公司也一样会出问题，也一样会对这些问题进行妥协。而且 BASE 理论的思想让我的思路一下子就打开了，苦思而不得的问题开始有了头绪。
我要开始着手制定技术方案了。
BASE 思想中的 BA（Basically Available）基本可用，是鼓励通过预先的架构设计或者前期规划，尽量在分布式的系统中，把以前可能影响全平台的严重问题，变成只会影响平台中的一部分数据或者功能的非严重问题。
有了这个思想之后，我就对广告平台中的很多重要的数据表进行了拆分，并将这些表的数据分散到了不同的数据库中。
比如，有个广告流量详情表，每当用户点击广告或者广告展示出来的时候，为了保证不丢失，这些数据都是实时插入到这个表里的。
我对这张表是怎么切分的呢？
当有人点击广告了，他的点击记录会被传到我的应用层，然后我会在应用层根据广告 ID 做哈希，再根据哈希结果的不同，分别存到不同的数据库中去。
假如这三个数据库中的一个出现了问题，则只会有三分之一的数据受到影响。这就实现了 BASE 理论中的 BA——基本可用了。基本可用其实也真的就是表达的这么一回事：
通过一些架构设计，即使平台中某部分组件出现了问题，也不会导致整个平台不可用。
好了，既然采取了数据库拆分的策略，又根据 BASE 理论中的 BA 思想拆分了一些重要的表，那么，到了现在，可能也无从后悔，只能继续沿着 BASE 这条路，一条路走到黑了。
接下来，需要着手解决性能问题了。2PC 方案……算了……它疯狂的一致性性格会要了我的狗命的。
那么极端点，我们不搞事务可不可以呢？
还用前面说的那套广告平台举例。
当时，从业务上，要求广告的访问数据都要保证及时入库不能丢，因为丢了就可能造成计费的损失，而这些损失全是钱。所以，每当用户点击广告或者广告展示出来的时候，为了保证不丢失，这些数据都是实时入库的。
又根据业务需求，当广告流量入库时，还需要往广告预算表和媒体流水表里同时根据这笔流量进行记账，以供后续财务计算。
如果完全不考虑事务，则拆分库后，操作可能会是这个样子。
这三个操作可能会并行发往不同的数据库执行。由于三个操作之间没有事务的约束，所以，一个操作出问题了，另外的操作并不会受到影响。
而这却也引发了另外一个问题，数据状态不一致。
如果在上面的业务中，插入广告流量表的操作失败了，但其余两张表插入成功了，业务就会面临一个很尴尬的情况：他们算出的财务报表没有依据。财务流水中找不到产生了这笔流水的依据。
而这种不一致的状态由于已经被持久化到了数据库中，就会导致这种不一致的状态永久存在了数据库中。这业务能接受吗？但凡有点职业精神的程序员能接受吗？
要有折中的办法！！！
现在再回过头来看看 2PC 的问题。假设 2PC 的实现是一步步执行的（当然，不管是一步一步还是异步并发，他们总是要确保大家要么一起成功要么一起失败的。
所以，即使并发操作，也不会节省多少性能，因为短板在执行最慢的那条语句上。如果执行我们上面的事务需要几步呢？
假如现在要执行事务 A：
如果中间有失败的，协调器还需要做额外的操作：
“天哪，这么多步操作啊！！！”
这简直是让人窒息的操作步骤了。如果有一种方法既能节省步骤又能节省事务执行时间该有多好啊。
嗯……我只能说当时的自己实在是长得丑却想的美。
世上尚不存在这种方法的。但是，世上还存在另外的解决此类事情的方式：
异步处理，时间分摊
我们分析下关于插入广告流量这块儿的业务。你会发现一个神奇的现象，即广告流量表中的数据才是核心，而预算表和流水表统统都是广告流量表中数据的一种缓存而已。
如果，嗯，我是说如果有这么一种办法，即我们先把广告流量数据插入数据库，成功以后，再把以广告流量数据作为根基的附属操作（这里是插入预算表和流水表）放到一个地方持久化。然后，我们再从那个存放附属操作的地方把操作信息取出来，专门对这些操作信息进行处理。
而这种处理方式可能会非常灵活，要么可以对这些操作信息进行批量处理，要么可以对他们异步的在后台处理。处理这些操作信息成功以后，再把以前持久化好的操作信息给删除。
整个方法实施下来，相当于把应该在 A 时刻在前台阻塞着花 3 秒处理业务的操作，变成了在 A 时刻前台花 1 秒，然后在 B 时刻后台花 2 秒处理业务的操作，这不也可以变相的达到我们想节省步骤和事务执行时间的目标了吗？
这真的是一个好的思路啊，还记得当时的自己想到这个思路的时候，忍不住在内心大喊了起来：“那个存附属操作信息的地方就是 MQ 啊。用 MQ，MQ 就能做这件事情。”
那么就一起来看下 MQ 是如何帮我解决这个大难题的吧，针对上面的广告流量详情的业务，我们用了 MQ 之后会有如下的步骤：
如果发给 MQ 消息失败：
OK，那么这改进后的方法是怎么提升性能的呢？
这个方法本质上，在应用层其实就执行了一条语句而已，剩下的完全可以根据业务需求的不同，选择处理 MQ 中的消息的方式。比如，处理消息既可以异步慢慢处理，也可以推迟一段时间后处理，更可以凌晨定时处理。
可以看到，使用 MQ 方案后，对广告流量这个业务需求而言，其实，出现了一个中间状态：广告流量表有数据，但是以这条数据为基准的预算表和流水表暂时还没有数据。
中间这个状态此时是不满足业务需求的。而这种状态，在 BASE 理论中就被称为：
软状态（Soft state）
至于广告流量表当时没有及时插入到预算表和流水表中的数据呢，它们最终也将会随着后续对 MQ 消息的处理而被补充完整的。
而对于这种当时不符合业务需求的软状态，通过一些后续内部的自动化操作把数据状态补充完整从而最终满足业务需求的情况，在 BASE 理论中就被称为了：
最终一致性（Eventually consistent）
由此，我通过不断利用 BASE 理论中的软状态和最终一致性的思路，最终补上了平台数据库切分需要的最后一块拼图——平台性能大提升。
我蜕变了！！！
以上就是 BASE 理论是如何把我救于水火的经历，不知道你从此又会对 BASE 理论理解了多少呢？
再重复一次，BASE 理论本质上只是一种架构思想，它告诉人们世界上还存在着这么一些事情：
能通过巧妙地设计，通过局部轻微的损失减少全局严重的损失；
能通过一些解耦、异步、推迟执行、批量执行等技巧，构造出一种中间状态，从而提高系统的整体性能；
平台是为业务服务的，业务的核心是数据状态，而数据状态无论中间变成什么样，最终还要恢复到它应该处于的正确状态。
这就是BASE理论的基本可用、软状态和最终一致性了。
为了写这篇，又熬了好几个夜，如果觉得写的不赖，愿意让更多人看到，期待你的点赞和转发。
（完）
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