1.CAP理论
Consistency (一致性)：
“all nodes see the same data at the same time”,即更新操作成功并返回客户端后，所有节点在同一时间的数据
完全一致，这就是分布式的一致性。一致性的问题在并发系统中不可避免，对于客户端来说，一致性指的是并发访问
时更新过的数据如何获取的问题。从服务端来看，则是更新如何复制分布到整个系统，以保证数据最终一致。
Availability (可用性):
可用性指“Reads and writes always succeed”，即服务一直可用，而且是正常响应时间。好的可用性主要是指系
统能够很好的为用户服务，不出现用户操作失败或者访问超时等用户体验不好的情况。
Partition Tolerance（分区容错性）:
即分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。分区容错性要求
能够使应用虽然是一个分布式系统，而看上去却好像是在一个可以运转正常的整体。比如现在的分布式系统中有某一个或者几个机器宕掉了，其他剩下的机器还能够正常运转满足系统需求，对于用户而言并没有什么体验上的影响。
如果你你是一个分布式系统，那么你必须要满足一点：分区容错性
2. Base理论
BASE是
- Basically Available（基本可用）、
- Soft state（软状态）
- Eventually consistent（最终一致性）
三个短语的缩写。
BASE理论是对CAP中一致性和可用性权衡的结果，其来源于对大规模互联网系统分布式实践的总结， 是基于
CAP定理逐步演化而来的。
BASE理论的核心思想是：即使无法做到强一致性，但每个应用都可以根据自身业务特
点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性。
接下来看一下BASE中的三要素：
1、基本可用
基本可用是指分布式系统在出现不可预知故障的时候，允许损失部分可用性一-注意，这绝不等价于系统不可用。比如：
（1）响应时间上的损失。正常情况下，一个在线搜索引擎需要在0.5秒之内返回给用户相应的查询结果，但由于出现故障，查询结果的响应时间增加了1~2秒
（2）系统功能上的损失：正常情况下，在一个电子商务网站上进行购物的时候，消费者几乎能够顺利完成每一笔订单，但是在一些节日大促购物高峰的时候，由于消费者的购物行为激增，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
软状态指允许系统中的数据存在中间状态，并认为该中间状态的存在不会影响系统的整体可用性，即允许系统在不同节点的数据副本之间进行数据同步的过程存在延时
3、最终一致性
最终一致性强调的是所有的数据副本，在经过一段时间的同步之后，最终都能够达到一个一致的状态。因此，最终致性的本质是需要系统保证最终数据能够达到一致，而不需要实时保证系统数据的强一致性。总的来说BASE理论面向的是大型高可用可扩展的分布式系统，和传统的事物ACID特性是相反的，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。但同时，在实际的分布式场景中，不同业务单元和组件对数据一致性的要求是不同的，因此在具体的分布式系统架构设计过程中，ACID特性和BASE理论往往又会结合在一起。
一句话：CAP就是告诉你：想要满足C、A、P就是做梦，BASE才是你最终的归宿
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