分布式.BASE理论

就CAP理论，C和A  只能保一个：

CP，牺牲了功能完整可用性

AP，牺牲了强一致性

BASE(Basically Available, Soft State, Eventual Consistency  基本可用、软状态、最终一致性) 对CAP AP理论的延伸。理论的核心思想就是：我们无法做到强一致，但每个应用都可以根据自身的业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性。

基本可用：

1. 损失响应时间 >>> 增加队列削峰操作

2. 损失部分功能 >>>  降级

软状态：软状态是相对原子性来说的

• 原子性（硬状态） >>>  要求多个节点的数据副本都是一致的,这是一种"硬状态"
• 软状态（弱状态） >>>  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存在数据延迟

最终一致性：

系统能够保证在没有其他新的更新操作的情况下，数据最终一定能够达到一致的状态，因此所有客户端对系统的数据访问最终都能够获取到最新的值。

因果一致性（Causal consistency）

如果节点A在更新完某个数据后通知了节点B,那么节点B的访问修改操作都是基于A更新后的值,同时,和节点A没有因果关系的C的数据访问则没有这样的限制

读己之所写（Read your writes）

因果一致性的特定形式，一个节点A总可以读到自己更新的数据

会话一致性（Session consistency）

访问存储系统同一个有效的会话，系统应保证该进程读己之所写

单调读一致性（Monotonic read consistency）

一个节点从系统中读取一个特定值之后，那么该节点从系统中不会读取到该值以前的任何值

单调写一致性（Monotonic write consistency）

一个系统要能够保证来自同一个节点的写操作被顺序执行（保证写操作串行化）