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CAP的理论；
最初使用的是注册中心是 EUREKA,当做CAP理论其中可以使用的
CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance）。CAP 原则指的是，这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾
CAP原则的精髓就是要么AP，要么CP，要么AC，但是不存在CAP。如果在某个分布式系统中数据无副本， 那么系统必然满足强一致性条件， 因为只有独一数据，不会出现数据不一致的情况，此时C和P两要素具备，但是如果系统发生了网络分区状况或者宕机，必然导致某些数据不可以访问，此时可用性条件就不能被满足，即在此情况下获得了CP系统，但是CAP不可同时满足 [2] 。
其中我们使用的的是Eureka的是关于AP,zookeeper的是关于CP
1.传统的是关系型数据库是ACID;
事务： transaction的四大特性；-----ACID
| A | Atomicity | 原子性 | ||
| C | Consistency | 一致性 | ||
| I | Isolation | 隔离性 | ||
| D | Durability | 持久性 |
原子性（Atomicity）
原子性是指事务是一个不可分割的工作单位，事务中的操作要么都发生，要么都不发生。
一致性（Consistency）
事务前后数据的完整性必须保持一致。
隔离性（Isolation）
事务的隔离性是多个用户并发访问数据库时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作数据所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。
持久性（Durability）
持久性是指一个事务一旦被提交，它对数据库中数据的改变就是永久性的，接下来即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响
NOSQL的事务特性：
CAP的理论：
C： 强一致性
A： 高可用性
P: 分布式容忍性（分区容错性）-----
只能是AP : 高可用和分区容错性
分区容错性是必须实现的；
大多数选择比如电商或者说是网站平台，首先保障的是高可用性；
然后是分区容错性
还有弱的一致性，保证的
CP：
高流量过去之后 ，这些对于评论，浏览量的数据要保持一致性；
web实时性和读写性的需求：
对于订票软件--实时订票；--（过几秒，或者是十几秒）订阅者可以完全接受；
比如说
读己知所写==>
自己发一条微博，然后自己先看到，最后才是后面的订阅者才能看见；
Base
为了解决关系型数据库的强一致性问题----》引起的可用性降低而提出的方案
Base(基本)
基本可用：
软状态
最终一致性：
BASE
BASE理论是对CAP理论的延伸，思想是即使无法做到强一致性（CAP的一致性就是强一致性），但可以采用适当的采取弱一致性，即最终一致性。
BASE是指基本可用（Basically Available）、软状态（ Soft State）、最终一致性（ Eventual Consistency）。
阿里云的云栖：Cap和Base的理论
