Base 理论

BASE 理论是对 CAP 中一致性和可用性权衡的结果，是基于 CAP 定理逐步演化而来的。它的核心思想是，如果不是必须的话，不推荐实现事务或强一致性，鼓励可用性和性能优先，根据业务的场景特点，来实现非常弹性的基本可用，以及实现数据的最终一致性。

对比起来，ACID 理论是传统数据库常用的设计理念，追求强一致性模型。BASE 理论支持的是大型分布式系统，通过牺牲强一致性获得高可用性。BASE 理论在很大程度上，解决了事务型系统在性能、容错、可用性等方面痛点。

实现基本可用

• 熔断
• 服务降级
• 限流

最终一致性

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。也就是说，在数据一致性上，存在一个短暂的延迟。

几乎所有的互联网系统采用的都是最终一致性，只有在实在无法使用最终一致性，才使用强一致性或事务。比如，对于决定系统运行的敏感元数据，需要考虑采用强一致性，对于与钱有关的支付系统或金融系统的数据，需要考虑采用事务。

实现最终一致性的具体方式有：

• 读时修复
  在读取数据时，检测数据的不一致，进行修复。比如 Cassandra 的 Read Repair 实现，具体来说，在向 Cassandra 系统查询数据的时候，如果检测到不同节点的副本数据不一致，系统就自动修复数据。

• 写时修复
  在写入数据，检测数据的不一致时，进行修复。比如 Cassandra 的 Hinted Handoff 实现。具体来说，Cassandra 集群的节点之间远程写数据的时候，如果写失败就将数据缓存下来，然后定时重传，修复数据的不一致性。

• 异步修复
  这个是最常用的方式，通过定时对账检测副本数据的一致性，并修复