ACID： automicity，consistency，isolation，durability。
ACID，指数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写。. 包含：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。. 一个支持事务（Transaction）的数据库，必须要具有这四种 特性 ，否则在事务过程（Transaction processing）当中无法保证数据的正确性，交易过程极可能达不到交易方的要求
总体来说BASE理论面向的是大型高可用、可扩展的分布式系统。 与传统ACID特性相反。
CAP，consistency，avalability, partition tolerance.
Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性)
BASE理论 （助记：CAS）
eBay的架构师Dan Pritchett源于对大规模分布式系统的实践总结，在ACM上发表文章提出BASE理论，BASE理论是对CAP理论的延伸，核心思想是即使无法做到强一致性（Strong Consistency，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（Eventual Consitency）。
BASE是指基本可用（Basically Available）、软状态（ Soft State）、最终一致性（ Eventual Consistency）。
二、基本可用（Basically Available）
基本可用是指分布式系统在出现故障的时候，允许损失部分可用性，即保证核心可用。
电商大促时，为了应对访问量激增，部分用户可能会被引导到降级页面，服务层也可能只提供降级服务。这就是损失部分可用性的体现。
三、软状态（ Soft State）
软状态是指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。分布式存储中一般一份数据至少会有三个副本，允许不同节点间副本同步的延时就是软状态的体现。mysql replication的异步复制也是一种体现。
四、最终一致性（ Eventual Consistency）
最终一致性是指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。弱一致性和强一致性相反，最终一致性是弱一致性的一种特殊情况。
五、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。
在分布式系统中，CAP理论是指导思维，而BASE理论是CAP理论中AP的延伸，是对 CAP 中的一致性和可用性进行一个权衡的结果，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的业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性。
Original: https://www.cnblogs.com/rgqancy/p/15922156.html
Author: 任国强
Title: 分布式系统 CAP原理： 注册中心 Eureka Zookeeper Nacos
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