什么是分布式系統的BASE理論？
BASE理論
eBay的架構師Dan Pritchett源于對大規模分布式系統的實踐總結，在ACM上發表文章提出BASE理論，BASE理論是對CAP理論的延伸，核心思想是即使無法做到強一致性（Strong Consistency，CAP的一致性就是強一致性），但應用可以采用適合的方式達到最終一致性（Eventual Consitency）。
BASE是指基本可用（Basically Available）、軟狀態（ Soft State）、最終一致性（ Eventual Consistency）。
基本可用（Basically Available）
基本可用是指分布式系統在出現故障的時候，允許損失部分可用性，即保證核心可用。
電商大促時，為了應對訪問量激增，部分用戶可能會被引導到降級頁面，服務層也可能只提供降級服務。這就是損失部分可用性的體現。
以下兩個就是“基本可用”的典型例子
- 響應時間上的損失：正常情況下，一個在線搜索引擎需要0.5秒內返回給用戶相應的查詢結果，但由于出現異常（比如系統部分機房發生斷電或斷網故障），查詢結果的響應時間增加到了1~2秒
- 功能上的損失：正常情況下，在一個電子商務網站上進行購物，消費者幾乎能夠順利地完成每一筆訂單，但是在一些節日大促購物高峰的時候，由于消費者的購物行為激增，為了保護購物系統的穩定性，部分消費者可能會被引導到一個降級頁面
軟狀態（ Soft State）
軟狀態是指允許系統存在中間狀態，而該中間狀態不會影響系統整體可用性。分布式存儲中一般一份數據至少會有三個副本，允許不同節點間副本同步的延時就是軟狀態的體現。mysql replication的異步復制也是一種體現。
最終一致性（ Eventual Consistency）
最終一致性是指系統中的所有數據副本經過一定時間后，最終能夠達到一致的狀態。弱一致性和強一致性相反，最終一致性是弱一致性的一種特殊情況。
ACID和BASE的區別與聯系
ACID是傳統數據庫常用的設計理念，追求強一致性模型。BASE支持的是大型分布式系統，提出通過犧牲強一致性獲得高可用性。
ACID和BASE代表了兩種截然相反的設計哲學。
在分布式系統設計的場景中，系統組件對一致性要求是不同的，因此ACID和BASE又會結合使用。
