前言

前面我們介紹了ACID事務處理模型，
意思是當我們在處理一個事務時，會符合ACID這四個特性來處理事務，
但事務處理模型其實不只ACID一種，部分資料的存取並不需要如此嚴格的ACID機制，
因此誕生了鼎鼎大名的BASE事務處理模型。
我們將會介紹BASE事務處理模型所關注的事情。

事務處理模型

事務處理模型，指的就是當我們TX開始到結束，處理資料時會符合哪些規則。
如果以簡單的區分，將會這樣區分

• ACID 是一種強一致性的事務處理模型
• BASE 是一種弱一致性的事務處理模型

BASE:

基本介紹BASE

• B-asically A-vailable: 服務基本上保持可用。系統在出現部分故障或異常情況時，仍然能夠保持基本的可用性，並繼續提供服務。
  即使一部分節點失效或發生網絡分區，系統也應該繼續處理請求，儘管可能提供的是有限的功能。
• S-oft State: 軟狀態。軟狀態這個詞我看了n次還是無法完全理解，直到看到Hard-State的意思，Hard-State同等於Strong Consistency，反之Soft-State就是非大家都統一。重點在於可以允許某些時間每個節點有些不一致。
• E-ventual consistency: 最終一致性。雖然有了S-oft State，但不是永遠都不一致，最後還是要一致，有點Soft State的補充說明。

可以看到重點其實就是軟狀態(S-oft State)，這裡就必須開始引入網路系統的概念(並非單指分散式系統)了，
資料的處理已經不是在同一個process上做處理，可能是同一台電腦(node)，不同個process上，同時處理資料傳遞，
亦或是多台電腦(node)，同時處理同一份資料的傳遞。
舉個例子:
讀寫分離是一種系統架構，一個master寫，多個slave讀，中間使用wal log來做資料同步，
關鍵就是在同步這件事情有時間差。所以master與slave之間一定會發生軟狀態，雖然會發生軟狀態，
但最後還是有最終一致性(E-ventual consistency)。

至於為什麼ACID不會是BASE事務處理模型的資料庫需要考量的問題呢?
我們可以一條一條來檢視
原子性(Atomicity): tx到rollback可以順利回到原始狀態。而在BASE模型中，強調可用性和性能，因此可能允許事務的一部分操作成功，而另一部分失敗，而不會要求回滾整個事務。
一致性(Consistency): BASE模型下的一致性要求比較寬鬆，所以並不太在意table定義的約束。
隔離性(Isolation): BASE 模型通常更強調可用性和性能，並且可能允許一定程度的隔離欠佳。
持久性（Durability）: BASE 模型部分允許一些操作的結果暫時不被持久化，以提高性能。這可能導致在某些情況下，資料的持久性不如ACID模型那麼強。雖然BASE 模型不使用WAL，但在實際應用中，可以實現某種形式的數據持久性保護機制，以確保資料不會輕易丟失。這可能包括定期的數據備份、複製資料到不同的節點以實現冗余，以及使用異步寫入等方式來提高資料的持久性。

再來看看這張圖

一開始可能會覺得怪怪的，後面覺得還不錯?這個感覺就對了。
忠實呈現了軟狀態(S-oft State)與最終一致性(E-ventual consistency)。

分散式系統特性

請不要和事務處理模型搞混，上面講的是TX開始到結束，處理資料時會符合哪些規則。
而這裡講的是系統的特性，想表達的是只當你要設計一個分散式系統時，每個節點上的資料如何同步，強一致性與可用性等等該如何權衡。

CAP定理

這裡強調的是
"在分散式系統中，不可能同時滿足上面三個性質，最多只能同時滿足兩個。"

• C-onsistency: (Strong Consistency): 強一致性(每次讀到都最新)。
• A-vailability: 服務基本上保持可用。系統在出現部分故障或異常情況時，仍然能夠保持基本的可用性，並繼續提供服務。(不保證都最新 e.g. 斷路器模式(Circuit Breaker)
• P-artition Tolerance: 分區容錯。就算腦裂(Split-brain)可正常運作(n/2+1認證)與可復原 e.g. 斷線， 掉隊的大兵回歸部隊......

remark: CAP的Consistency是指強一致性(多個節點間無不一致的時候)，和ACID的Consistency一致性(每次新增的紀錄都符合table的約束)不同。

最多只能同時滿足兩個， C3取2=3 所以有三種選擇
C-onsistency A-vailability: 強一致性且不返回錯誤=>只有單機才可能不腦裂或斷線。
C-onsistency P-artition Tolerance: 強一致性且腦裂可正常運作=>為了保持強一致性，所以掉線就卡死或需要重來
A-vailability P-artition Tolerance: 服務基本上保持可用且腦裂可正常運作=>結果可能不是最新的(NoSQL強調的就是Availablity，也就是系統保證運作，但是可能返回的結果不是最新的)

結語

這裡介紹了另外一種思考思維，TX不一定要維持ACID，還有BASE可以考慮。
當要設計分散式系統資料如何同步時，CAP只有C3取2。
CAP只有C3取2，聽起來似乎簡單，
但通常非技術人員的spec都會是C3取3，
這時我們就必須想辦法盡量貼近需求，這就是CRUD仔的價值所在啦!