CAP定理

CAP 定理指的是在一个分布式系统中，一致性 Consistency、可用性 Availability、分区容
错性 Partition tolerance，三者不可兼得。

• 一致性（C）：分布式系统中多个主机之间是否能够保持数据一致的特性。即，当系统数
  据发生更新操作后，各个主机中的数据仍然处于一致的状态。
• 可用性（A）：系统提供的服务必须一直处于可用的状态，即对于用户的每一个请求，系
  统总是可以在有限的时间内对用户做出响应。
• 分区容错性（P）：分布式系统在遇到任何网络分区故障时，仍能够保证对外提供满足一
  致性和可用性的服务。
  CAP 定理的内容是：对于分布式系统，网络环境相对是不可控的，出现网络分区是不可
  避免的，因此系统必须具备分区容错性。但系统不能同时保证一致性与可用性。即要么 CP，
  要么 AP。
  BASE 理论
  BASE 是 Basically Available（基本可用）、Soft state（软状态）和 Eventually consistent（最终一致性）三个短语的简写，BASE 是对 CAP 中一致性和可用性权衡的结果，其来源于对大规模互联网系统分布式实践的结论，是基于 CAP 定理逐步演化而来的。BASE 理论的核心思想是：即使无法做到强一致性，但每个系统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。
• 基本可用是指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。
• 软状态，是指允许系统数据存在的中间状态，并认为该中间状态的存在不会影响系统的
  整体可用性，即允许系统主机间进行数据同步的过程存在一定延时。软状态，其实就是一种
  灰度状态，过渡状态。
• 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
  要保证系统数据的实时一致性。
  CAP 的应用
  Zookeeper 遵循的是 CP 模式，即保证了一致性，但牺牲了可用性。
  Consul 遵循的是 CP 模式，即保证了一致性，但牺牲了可用性。
  Redis 遵循的是 AP 模式，即保证了可用性，但牺牲了一致性。
  Eureka 遵循的是 AP 模式，即保证了可用性，但牺牲了一致性。
  Nacos 在做注册中心时，默认是 AP 的。但其也支持 CP 模式，但需要用户提交请求进行
  转换。