CAP和BASE理论理解

分布式系统都是基于CAP/BASE理论进行设计的。CAP/BASE在分布式系统设计过程中提供了最基本的也是最重要的原则。
正确的理解CAP/BASE能够更好的指导分布式系统的设计，当然了只有经历了大量的分布式系统实战，才能更加深刻的理解CAP/BASE理论。

CAP

1. CAP是一致性(Consistency)，可用性(Availability)，分区容错性(Partition tolerance)的缩写。在分布式系统设计中，任何一个系统都不可能同时满足这三个特性，只能满足其中2个特性。既然是分布式系统，所以分区容错性是必须要有的，所以在实际设计过程中，更多的是在一致性和可用性之间寻找平衡。
2. CAP三个特性的具体含义如下：
   2.1. 一致性：这里说的一致性是指强一致性。分布式系统中，数据都是以多副本的形式存储在不同的节点中，要任何时刻数据副本之间的状态保持一致性。即一个进程对一个节点中的数据进行了更新后，同时其他节点中的数据副本实时也进行了更新。另一个进程读取其他节点的数据是最新版本。
   2.2. 可用性：是指在任何时刻系统提供的服务都是可用的。用户或者客户端发送一个请求，服务总是在规定的时间内返回请求结果。在规定的时间内，没有返回请求结果，则认为服务不可用。
   2.3. 分区容错性：系统在任何时刻发生网络故障，系统宕机，整个系统仍然能够对外提供可用性服务和一致性服务。这也说明了，在分布式系统设计过程中，更多的是考虑可用性和一致性平衡。

BASE理论

1. BASE理论是ebay架构师提出的。主要是指基本可用(Basically Available),软状态(soft state)和最终一致性(Eventually consistent)三个词的缩写。核心思想是即使无法做到强一致性，但是每个应用都可以根据自身业务特点，采用合适的方式达到最终一致性。
2. Base理论是依据大型的分布式系统架构设计设计经验得来，是一致性和可用性平衡结果。同时，也可以反映出在分布式系统设计中，主要考虑到PA两个特性，最终实现数据一致性。
3. BASE理论三个要素：
   3.1. 基本可用：基本可用是指允许发生不可预知的故障，但是服务对外照常可用。只是损失部分可用性。
   3.2. 弱状态 ：数据副本在整个服务运行期间，允许在某一个时刻(比如，数据复制)允许存在中间状态，但是最终数据的状态保持一致。在处于弱状态时，整个服务可用。
   3.3 最终一致性：在经过一定的时间后，所有数据副本的状态都已经保持一致。一致性的本质就是要保证数据最终一致性。

小结

Base/CAP理论，在分布式系统建设中提供了一个大的原则和方向。具体的设计过程中，还需要根据不同的系统的业务特点，灵活去设计，考虑的侧重点不同。