CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可兼得
● 一致性（Consistency）：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）
● 可用性（ Availability）：在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。（对数据更新具备高可用性）
● 分区容错性（Partition tolerance）：以实际效果而言，分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生了分区的情况，必须就当前操作在C和A之间做出选择。
CAP理论就是说在分布式存储系统中，最多只能实现上面的两点。由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以分区容忍性是我们必须需要实现的。所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡，没有NoSQL系统能同时保证这三点。
| 选 择 | 说 明 |
| CA | 放弃分区容错性，加强一致性和可用性，其实就是传统的单机数据库的选择 |
| AP | 放弃一致性（这里说的一致性是强一致性），追求分区容错性和可用性，这是很多分布式系统设计时的选择，例如很多NoSQL系统就是如此 |
| CP | 放弃可用性，追求一致性和分区容错性，基本不会选择，网络问题会直接让整个系统不可用 |
BASE：全称：Basically Available(基本可用)，Soft state（软状态）,和 Eventually consistent（最终一致性）三个短语的缩写，由 ebay 的架构师提出
Base 理论是对 CAP 中一致性和可用性权衡的结果，其来源于对大型互联网分布式实践的总结，是基于 CAP 定理逐步演化而来的。其核心思想是：
既是无法做到强一致性（Strong consistency），但每个应用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（Eventual consistency）
● Basically Available(基本可用)：
当系统出现了不可预知的故障时，基本还能用，损失响应时间或部分功能
● Soft state（软状态）：
允许系统中的数据存在中间状态，并认为该状态不影响系统的整体可用性，即允许系统在多个不同节点的数据副本存在数据延时
● Eventually consistent（最终一致性）：
保证所有副本保持数据一致性
BASE 理论面向的是大型高可用可扩展的分布式系统，和传统事务的 ACID 相反，它完全不同于 ACID 的强一致性模型，通过牺牲强一致性来获得可用性，并允许数据在一段时间是不一致的