这是我参与「第三届青训营 -后端场」笔记创作活动的第五篇笔记。
CAP与BASE理论是分布式系统中绕不开的两大理论。
通常的理解分布式系统，就是一个业务拆分成多个子业务，分布在不同的服务器节点，共同构成的系统称为分布式系统，同一个分布式系统中的服务器节点在空间部署上是可以随意分布的，理论上这些服务节点可以存在任意的位置。
CAP定理
CAP 定理（CAP theorem）指出对于一个分布式系统来说，当设计读写操作时，只能同时满足以下三点中的两个：
- 一致性（Consistency） : 所有节点访问同一份最新的数据副本
- 可用性（Availability） : 非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应（不是错误或者超时的响应）。
- 分区容错性（Partition tolerance） : 分布式系统出现网络分区的时候，仍然能够对外提供服务。
而在分布式系统中，P（分区容错性）是前提，在此基础上，只能满足C（一致性）和A(可用性)其中之一。 当然，如果网络分区正常的话，C和A是可以同时满足的。
BASE理论
BASE是Basically Available(基本可用)，Soft state(软状态),和 Eventually consistent(最终一致性)三个短语的缩写，BASE是CAP 理论中 AP 方案的延伸：
- 基本可用（Basically Available）: 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。
- 软状态（Soft state）: 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 节点的数据副本之间进行数据同步的过程中存在延迟。
- 最终一致性（Eventually consistent）: 最终一致性强调的是系统中所有的数据副本，在经过一段时间的同步后，最终能够达到一个一致的状态。因此最终一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。
