一致性（Consistency）
对某个给定的客户端，读操作要保证能够返回最新的写操作。限定了客户端视角，满足很多业务场景，要满足读取的数据是最新写操作后的数据。因为在事务执行的过程中客户端是无法读取到未提交的的数据，只有事务提交后，客户端才能读取到事物写入的数据。
2. 可用性（Availability）
非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应（不是错误和超时的响应）
如果一个节点本来就有故障，还怎么返回合理的响应。例如超时那就不是一个合理的时间，合理的反应，不能超时，不能出错，返回的code 有明确对应的错误场景。只有明确的code，才能给到客户端以及开发人员处理问题的思路。
3. 分区容忍性（Partition Tolerance）
当出现网络分区后，系统能够继续“履行职责”
发生了分区现象，不管是什么原因，可能是丢包，也可能是连接中断，还可能是拥塞，只要导致了网络分区，就通通算在里面。
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ACID是数据库管理系统为了保证事务的正确性而提出来的一个理论
1.Atomicity（原子性）
一个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会在中间某个环节结束。事务在执行过程中发生错误，会被回滚到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。
2.Consistency（一致性）
在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性没有被破坏。
3.Isolation（隔离性）
数据库允许多个并发事务同时对数据进行读写和修改的能力。隔离性可以防止多个事务并发执行时由于交叉执行而导致数据的不一致。事务隔离分为不同级别，包括读未提交（Read uncommitted）、读提交（read committed）、可重复读（repeatable read）和串行化（Serializable）。
4.Durability（持久性）
事务处理结束后，对数据的修改就是永久的，即便系统故障也不会丢失。
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BASE是指基本可用（Basically Available）、软状态（ Soft State）、最终一致性（ Eventual Consistency），核心思想是即使无法做到强一致性（CAP 的一致性就是强一致性），但应用可以采用适合的方式达到最终一致性。
1. 基本可用（Basically Available）
分布式系统在出现故障时，允许损失部分可用性，即保证核心可用。
这里的关键词是“部分”和“核心”，具体选择哪些作为可以损失的业务，哪些是必须保证的业务，是一项有挑战的工作。
2. 软状态（Soft State）
允许系统存在中间状态，而该中间状态不会影响系统整体可用性。这里的中间状态就是 CAP 理论中的数据不一致。
3. 最终一致性（Eventual Consistency）
系统中的所有数据副本经过一定时间后，最终能够达到一致的状态。
BASE 理论本质上是对 CAP 的延伸和补充，更具体地说，是对 CAP 中 AP 方案的一个补充。前面在剖析 CAP 理论时，提到了其实和 BASE 相关的两点：CAP 理论是忽略延时的，而实际应用中延时是无法避免的。
这一点就意味着完美的 CP 场景是不存在的，即使是几毫秒的数据复制延迟，在这几毫秒时间间隔内，系统是不符合 CP 要求的。因此 CAP 中的 CP 方案，实际上也是实现了最终一致性，只是“一定时间”是指几毫秒而已。AP 方案中牺牲一致性只是指分区期间，而不是永远放弃一致性。这一点其实就是 BASE 理论延伸的地方，分区期间牺牲一致性，但分区故障恢复后，系统应该达到最终一致性。综合上面的分析，ACID 是数据库事务完整性的理论，CAP 是分布式系统设计理论，BASE 是 CAP 理论中 AP 方案的延伸。
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