BASE理论

由于CAP中一致性C和可用性A无法兼得，eBay的架构师，提出了BASE理论，它是 通过牺牲数据的强一致性 ，来获得可用性。 它由于如下3种特征。

1. Basically Available(基本可用) :分布式系统在出现不可预知 故障 的时候， 允许损失部分可用性 ， 保证核心功能 的可用。
2. Soft state(软状态): 软状态也称为弱状态，和硬状态相对，是指 允许系统中的数据存在中间状态，并认为该中间状态的存在不会影响系统的整体可用性 ，即允许系统在不同节点的数据副本之间进行数据 同步的过程存在延时 。
3. Eventually consistent(最终一致性) :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 能够达到一个一致的状态。因此，最终一致性的本质是需要系统保证最终数据能够达到一致，而不需要实时保证系统数据的强一致性。
   BASE理论并没有要求数据的强一致性，而是允许数据在一定的时间段内是不一致的，但在最终某个状态会达到一致。在生产环境中，很多公司，会采用BASE理论来实现数据的一致，因为产品的可用性相比强一致性来说，更加重要。例如在电商平台中，当用户对一个订单发起支付时，往往会调用第三方支付平台，例如支付宝支付或者微信支付，调用第三方成功后，第三方并不能及时通知我方系统，在第三方没有通知我方系统的这段时间内，给用户的订单状态显示支付中，等到第三方回调之后，再将状态改成已支付。虽然订单状态在短期内存在不一致，但是用户却获得了更好的产品体验。