• Basically Available（基本可用）
  • Soft State（软状态）
  • Eventually Consistent（最终一致性）

    1. 基本可用

    假设系统，出现了不可预知的故障，但还是能用，相比较正常的系统而言：响应时间上的损失：正常情况下的搜索引擎0.5秒即返回给用户结果，而基本可用的搜索引擎可以在2秒作用返回结果。功能上的损失：在一个电商网站上，正常情况下，用户可以顺利完成每一笔订单。但是到了大促期间，为了保护购物系统的稳定性，部分消费者可能会被引导到一个降级页面。

    2. 软状态

    相对于原子性而言，要求多个节点的数据副本都是一致的，这是一种“硬状态”。软状态指的是：允许系统中的数据存在中间状态，并认为该状态不影响系统的整体可用性，即允许系统在多个不同节点的数据副本存在数据延时。

    3. 最终一致性

    上面说软状态，然后不可能一直是软状态，必须有个时间期限。在期限过后，应当保证所有副本保持数据一致性，从而达到数据的最终一致性。这个时间期限取决于网络延时、系统负载、数据复制方案设计等等因素。
    最终一致性分为5种：

    3.1. Causal consistency（因果一致性）

    因果一致性指的是：如果节点A在更新完某个数据后通知了节点B，那么节点B之后对该数据的访问和修改都是基于A更新后的值。于此同时，和节点A无因果关系的节点C的数据访问则没有这样的限制。

    3.2. Read your writes（读己之所写）

    读己之所写指的是：节点A更新一个数据后，它自身总是能访问到自身更新过的最新值，而不会看到旧值。其实也算一种因果一致性。

    3.3. Session consistency（会话一致性）

    会话一致性将对系统数据的访问过程框定在了一个会话当中：系统能保证在同一个有效的会话中实现 “读己之所写” 的一致性，也就是说，执行更新操作之后，客户端能够在同一个会话中始终读取到该数据项的最新值。

    3.4. Monotonic read consistency（单调读一致性）

    单调读一致性指的是：如果一个节点从系统中读取出一个数据项的某个值后，那么系统对于该节点后续的任何数据访问都不应该返回更旧的值。

    3.5. Monotonic write consistency（单调写一致性）

    单调写一致性指的是：一个系统要能够保证来自同一个节点的写操作被顺序的执行。
    在实际的实践中，这5种系统往往会结合使用，以构建一个具有最终一致性的分布式系统。
    实际上，不只是分布式系统使用最终一致性，关系型数据库在某个功能上，也是使用最终一致性的。比如备份，数据库的复制过程是需要时间的，这个复制过程中，业务读取到的值就是旧的。当然，最终还是达成了数据一致性。这也算是一个最终一致性的经典案例。

    4. 小结

    总体来说BASE理论面向的是大型高可用、可扩展的分布式系统。与传统ACID特性相反，不同于ACID的强一致性模型，BASE提出通过牺牲强一致性来获得可用性，并允许数据段时间内的不一致，但是最终达到一致状态。同时，在实际分布式场景中，不同业务对数据的一致性要求不一样。因此在设计中，ACID和BASE理论往往又会结合使用。