CAP 理论：
CAP 理论是分布式系统设计中的三个基本特性的缩写：
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一致性（Consistency）：
- 所有节点在同一时间具有相同的数据视图，即保证分布式系统的数据一致性。
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可用性（Availability）：
- 每个请求都能够收到一个非错的响应，而且在限定的时间内返回结果，即系统保证服务的可用性。
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分区容错性（Partition Tolerance）：
- 系统在遇到网络分区的情况下仍然能够继续工作，即系统保证分布式系统在网络分区的情况下能够继续运行。
CAP 理论指出，在分布式系统中，无法同时满足这三个特性，只能满足其中两个。这是由于在网络分区发生时，要么选择保证一致性和可用性，但牺牲分区容错性（CA模型，例如关系型数据库）；要么选择保证分区容错性和可用性，但牺牲一致性（AP模型，例如大多数NoSQL数据库）。
BASE 理论：
BASE 理论是对传统的 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性） 特性的一种补充和放宽，用于描述分布式系统的特性：
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基本可用（Basic Availability）：
- 系统保证基本的可用性，即在出现故障时仍然能够提供有限的服务。
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软状态（Soft state）：
- 系统允许在一段时间内不同节点的数据不一致，即允许某一时刻数据不同步。
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最终一致性（Eventual Consistency）：
- 系统保证在一段时间内，经过一系列的操作后，最终所有节点的数据能够达到一致的状态。
BASE 理论相对于 ACID 理论，更加适用于大规模分布式系统，强调了对可用性和性能的追求，相对于一致性的弱要求。在一些互联网应用场景中，通过牺牲一致性来提高可用性和性能，使得系统更具弹性。
