一、CAP
1.1 CAP理论
第一版：any distributed System cannot guaranty C,A and P simultaneously.
对于一个分布式计算系统，不可能同时满足一致性（Consistence）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition Tolerance）三个设计约束。
第二版：in a distruted sysytem,you can only have two out of the following three guarantees across a write/read pari: Consistency,Availabitity,and Partition Tolerance -one of them must be sacrificed.
在一个分布式系统中，当涉及读写操作时，只能保持一致性、可用性、分区容错性三者中的两个，两外一个必须被牺牲。
1.2 CAP应用
CAP理论定义三个要素只能取其二，但放到分布式环境下，必须选择P(分区容忍)要素，因为网络本身无法做到100%可靠，有可能出故障。
1.3 CAP关注点
CAP关注的粒度时数据，而不是整个系统；CAP是忽略网络延迟的（事务提交时，数据并不能瞬间复制到所有节点）；放弃并不等于什么都不做 需要为分区恢复后做准备。
分区期间，记录一些日志，当分区故障解决后，系统根据日志进行数据恢复，使得重新达到CA状态。举例：用户注册系统，采用CP，分区发生后，节点1可以继续注册，节点2无法注册（这里不符合A,节点2收到注册请求后会返回error）,此时节点1可以将新注册但未同步到节点2的用户记录到日志中。当分区恢复后，节点1读取日志中的记录，同步给节点2，当同步完成后，节点1和2就达到了满足CA的状态。
如果采用了AP原则，节点1和2都可以修改数据，会发生数据不一致情况，分区恢复后，系统按照之情定的规则合并数据。如“最后修改原则”、“字数最多原则”，或者把数据冲突报高出来，由人工解决。
二、BASE
BASE：Basically Available(基本可用)、Soft State(软状态)和Eventually Consistency(最终一致性)。核心思想，即使无法做到强一致性，但可以采用合适的方式达到最终一致性。
基本可用：分布式系统在出现故障时，允许损失部分可用性，即保证核心可用。
软状态：允许系统存在中间状态，而该中间状态不会影响系统整体可用性。这里的中间状态就是CAP理论中的数据不一致。
最终一致性：系统中的数据副本经过一定时间后，最终能够达到一致性的状态。
BASE理论本质上是对CAP的延伸和补充，是对AP方案的一个补充。AP方案中牺牲一致性只分区期间，而不是永远放弃一致性。这一点就是BASE理论延伸，分区期间牺牲一致性，但分区故障恢复后，系统应该达到最终一致性。
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