分布式–BASE原则
概念
BASE 是基本可用（Basically Available）、软状态（Soft State）和最终一致性（Eventually Consistent）三个短语的缩写。
BASE 理论是对 CAP 中一致性和可用性权衡的结果，它的理论的核心思想是：即使无法做到强一致性，但每个应用都可以根据自身业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性。
基本可用（Basically Available）
什么是基本可用呢？指分布式系统在出现故障的时候，保证核心可用，允许损失部分可用性。**假设系统，出现了不可预知的故障，但还是能用，相比较正常的系统而言：
- 响应时间上的损失：正常情况下的搜索引擎0.5秒即返回给用户结果，而基本可用的搜索引擎可以在2秒作用返回结果。
- 功能上的损失：在一个电商网站上，正常情况下，用户可以顺利完成每一笔订单。但是到了大促期间，为了保护购物系统的稳定性，部分消费者可能会被引导到一个降级页面。
软状态
什么是软状态呢？
相对于原子性而言，要求多个节点的数据副本都是一致的，这是一种“硬状态”。
软状态指的是： 指允许系统中的数据存在中间状态，并认为该中间状态不会影响系统整体可用性，即允许系统不同节点的数据副本之间进行同步的过程存在延时。
最终一致性
上面说软状态，然后不可能一直是软状态，必须有个时间期限。在期限过后，应当保证所有副本保持数据一致性，从而达到数据的最终一致性。这个时间期限取决于网络延时、系统负载、数据复制方案设计等等因素。
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，最终能达到一致的状态。
ACID 要求强一致性，通常运用在传统的数据库系统上。而 BASE 要求最终一致性，通过牺牲强一致性来达到可用性，通常运用在大型分布式系统中。
在实际的分布式场景中，不同业务单元和组件对一致性的要求是不同的，因此 ACID 和 BASE往往会结合在一起使用。
而在实际工程实践中，最终一致性分为5种：
因果一致性（Causal consistency）
因果一致性指的是：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之后对该数据的访问和修改都是基于A更新后的值。于此同时，和节点A无因果关系的节点C的数据访问则没有这样的限制。
读己之所写（Read your writes）
读己之所写指的是：节点A更新一个数据后，它自身总是能访问到自身更新过的最新值，而不会看到旧值。其实也算一种因果一致性。
会话一致性（Session consistency）
会话一致性将对系统数据的访问过程框定在了一个会话当中：系统能保证在同一个有效的会话中实现 “读己之所写” 的一致性，也就是说，执行更新操作之后，客户端能够在同一个会话中始终读取到该数据项的最新值。
单调读一致性（Monotonic read consistency）
单调读一致性指的是：如果一个节点从系统中读取出一个数据项的某个值后，那么系统对于该节点后续的任何数据访问都不应该返回更旧的值。
单调写一致性（Monotonic write consistency）
单调写一致性指的是：一个系统要能够保证来自同一个节点的写操作被顺序的执行。
实际上，不只是分布式系统使用最终一致性，关系型数据库在某个功能上，也是使用最终一致性的。比如备份，数据库的复制过程是需要时间的，这个复制过程中，业务读取到的值就是旧的。当然，最终还是达成了数据一致性。这也算是一个最终一致性的经典案例。
ACID和BASE的区别与联系
ACID是传统数据库常用的设计理念，追求强一致性模型。
BASE支持的是大型分布式系统，提出通过牺牲强一致性获得高可用性。
ACID和BASE代表了两种截然相反的设计哲学，在分布式系统设计的场景中，系统组件对一致性要求是不同的，因此ACID和BASE又会结合使用。
来源：CSDN
作者：bigeyescute
链接：https://blog.csdn.net/qq_39725929/article/details/104105226