2、Eureka的细节

EurekaClient启 ，EurekaSever就会存储上EurekaClient的注册信息。
当EurekaClient调用服务时，本地没有注册信息的缓存时，去EurekaServer中去获取注册信息。
EurekaClient会通过心跳的方式去和EurekaServer进行连接。（默认30sEurekaClient会发送一次心跳请求，如果超过了90s还没有发送心跳信息的话，EurekaServer就认为你宕机了，将当前EurekaClient从注册表中移除）

eureka:
  instance:
    lease-renewal-interval-in-seconds: 30      #心跳的间隔
    lease-expiration-duration-in-seconds: 90    # 多久没发送，就认为你宕机了
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EurekaClient会每隔30s去EurekaServer中去更新本地的注册表

eureka:
  client:
    registry-fetch-interval-seconds: 30 # 每隔多久去更新一下本地的注册表缓存信息
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Eureka的自我保护机制，统计15分钟内，如果一个服务的心跳发送比例低于85%，EurekaServer就会开启自我保护机制

• 不会从EurekaServer中去移除长时间没有收到心跳的服务。
• EurekaServer还是可以正常提供服务的。
• 网络比较稳定时，EurekaServer才会开始将自己的信息被其他节点同步过去

eureka:
  server:
    enable-self-preservation: true  # 开启自我保护机制
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CAP定理，C - 一致性，A-可用性，P-分区容错性，这三个特性在分布式环境下，只能满足2个，而且分区容错性在分布式环境下，是必须要满足的，只能在AC之间进行权衡。
如果选择CP，保证了一致性，可能会造成你系统在一定时间内是不可用的，如果你同步数据的时间比较长，造成的损失大。
Eureka就是一个AP的效果，高可用的集群，Eureka集群是无中心，Eureka即便宕机几个也不会影响系统的使用，不需要重新的去推举一个master，也会导致一定时间内数据是不一致。

4、BASE理论

BASE理论是对CAP的扩充，在强一致性和高可用性无法同时满足的情况下，寻求一种中间解决方案。其中就有最终一致性的表述。
BASE名称由来：

• BA: Basic Availability基本可用性；
• S: Soft state柔性状态；
• E: Eventual consistency最终一致性；
  

4.1、基本可用性（ Basic Availability）

也就是允许有一定的异常。比如第一次刷出现网络异常，再次刷新就好了。保持基本可用就行。到底允许多大的异常占比，就看用户的接受度了。

4.2、柔性状态（Soft state）

柔性状态，或者软状态，也就是一种中间状态；其实就是在无法做到强一致性的情况下，在数据还没有同步之前，允许存在的一个状态。

4.3、最终一致性（Eventual consistency）

也就是经过一段时间之后，达成一致。这里的一段时间可以是几秒、也可能是几分钟、甚至几小时。（此过程是异步进行的）

• 读己之写一致性

自己能马上读取到自己写入的内容。比如博客，提交之后，自己马上可以看到，其他人可能要等一会才能看到。

• 3、因果一致性

因果一致性，也就是一种逻辑顺序上的一致性。比如先有问题才有回答。因为一致性不是很及时、或者存在地区差异导致数据同步差异，例如：北京网友提问，上海网友看到了并回答了问题。因为某些原因，上海网友的回答快。读同步到了南京地区，但北京的问题还没有同步到南京。这时就保证先有问题才能看到回答。问题没有同步、回答同步了，逻辑上也不能只显示回答，而没有问题。这时就要进行因果一致性。
在一致性研究上，还出现过很多类似的一致性名词，类似：Sequential 和 Linearizability

4.4、总结

BASE理论是CAP的实践指导理论。因为对于系统来说，最好就是同时满足CAP，但是强CAP满足不了，我们就折中选择弱CAP，也就是BASE理论。
在BASE理论中，我们关注的是最终一致性。需要研究的也就是最终一致性。