CAP 理论
在分布式系统中最重要的一条理论为 CAP 理论。这个理论是由加州大学伯克利分校的计算机科学家Eric Allen Brewer 在 2000 年提出的一个猜想，由 2002 年，麻省理工的 xxx 和 xxx 发表了该猜想的证明，使得该猜想变成了一个定理。
CAP 定理中对分布式系统提出了三点，分别为：
- 一致性(Consistency)：多个副本的数据之间能够保持一致；
- 可用性(Availability)：每次请求都可以获取到正常的、非错误的响应，但是无法保证数据是最新的；
- 分区容错性(Partition tolerance)：系统的某个节点发生故障，仍然还可以对外提供一致性和可用性的服务。
例如当前系统有两个 DB 分别为 DB0 和 DB1。
一致性 C
一致性是指在数据发生变化的时候（也就是写操作发生后），无论是谁获取到的数据（也就是读操作）也是一样的。
当用户1 通过写操作对 DB0 的数据进行修改后，那么无论用户1 还是 用户2 ，无论从 DB0 还是 DB1 读取，读取后的数据都应该是完全一样的，这就是所谓的一致性。
也就是 DB0 的数据发生了修改，应该由相关的机制告诉 DB1 也将相关的数据发生修改，保证该数据在不同的 DB 中是一样的。
可用性 A
当用户发出相关请求，无论 DB0 还是 DB1 都会返回相关的数据，但是这里不需要关心数据是否一致。
分区容错性 P
DB0 和 DB1 例如出现了问题，这个问题可能是网络问题，也有可能是其他硬件问题，导致了 DB0 和 DB1 的系统无法通信。这样 DB0 和 DB1 就成为了两个分区。即使 DB0 和 DB1 无法进行通信，但是 DB0 和 DB1 仍旧可以对外提供服务。
但是这种情况，在实际系统中无法避免这种情况，所以分区容错性是一个必选的条件。
CP 还是 AP
既然 CAP 三条规则无法同时满足，那么就出现了上图中的三种情况，满足任意两条规则，也就是 CA，CP 和 AP 三种架构，但是分区容错性是必选的，这样我们就剩下 CP 和 AP 两种关系。
常见的 CP 软件有 Zookeeper，Zookeeper 为了保证数据的一致性，牺牲了可用性。任何时候 Zookeeper 的访问都能获取一致的结果，但是不保证每次服务请求都可以用。
而 AP 架构中，要求数据一致性并不是那么重要，允许不同的服务可以返回不同的数据。
CAP 的不足
CAP 理论并不是完美的，存在很多问题。例如 DB0 和 DB1 要保持数据的一致性，那么就会发生相关通信，通信是需要时间，这就导致了某些时刻数据是不同步的，常见的情况在主从的机器上的主从延迟，当延迟过大的时候，用户读取的数据是不一致的。
CAP 理论也并不完全是三选二（或者说二选一）的问题，例如分区容错性发生的概论很小，那么就没必要牺牲了 A 和 C。
BASE 理论
BASE 理论算是 CAP 理论的延伸，是对 CAP 理论中一致性和可用性的权衡。在 CAP 中，所谓的一致性是指数据时时刻刻的都保持一致，也就是强一致性。上文中 CAP 的不足也说到，要保证时时刻刻数据的一致性是一件很困难的事情。而 BASE 理论就是对改问题的补充，既然很难做到强一致性，那么系统根据自身的业务特点，确保系统中的数据保证最终一致性也是可以的。
BASE 理论是 ebay 工程师 Dan Pritchett
BASE 是指 Basically Available， Soft State 和 Eventually Consistent 三个短语的缩写。
Basically Available 基本可用
基本可用指的是系统出现故障后，但是还可以使用，但是可能比较正常系统上可能出现一些问题，例如响应时间上，服务降级牺牲部分功能等。
Soft State 软状态
软状态指的是系统数据允许出现中间状态，例如数据库主从同步过程中会出现中间状态，这就是一种软状态。
Eventually Consistent 最终一致性
最终一致性强调经过上述的软状态后，最后数据保持一致性。
BASE 理论的提出是通过牺牲系统的强一致性来保证系统的可用性，允许系统在一段时间内的数据是不一致的，但是要求最终数据的一致性。