- CAP理论和 BASE理论
CAP是理论模型，BASE才是分布式落地方案
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C 讲的是强一致性，也就是分布式系统中，集群中的节点的数据保持完全一致
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A 讲的是系统可用性，即使出现网络分区或者异常，整个系统的功能仍然可用
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BA 基本可用，是对A的一个妥协，比如秒杀场景下，或者雪崩的业务场景下，可以降级处理，使核心功能可用，而不是所有的功能可用。或者延迟完成，比如通过削峰限流，来延迟响应。
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Soft Status：对应的是ACID里面的数据一致性的状态。也就是在一个时间节点上，集群中所有节点的数据，可能不一样
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Eventurlly Consitence：最终一致性，BASE不保证强一致性，但是会通过共识协议最终实现各个集群节点状态的一致性，比如Zab协议、Raft协议
实际上强一致性意味着每次写的操作，必须要所有节点同时完成了数据同步，整个事务才算完成。
强系统可用性，在流量超过负载的时候，会压垮整个服务，而基本可用却可以牺牲非核心功能，保证核心功能可用
比如Zookeeper就是典型的BASE理论的践行者：事务操作的时候，只要过半节点完成了ACK，就可以提交事务响应客户端了。也就是不保证数据的强一致性和存在软状态。另外zk集群的leader会记录每个Node的数据状态，并且不停的尝试让Follower的数据和自己保持一致，这就是最终一致性。
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