说说Base 理论是什么？

分析&回答

BASE 理论是针对 NoSQL 数据库而言的，它是对 CAP 理论中一致性（C）和可用性（A）进行权衡的结果，源于提出者自己在大规模分布式系统上实践的总结。其核心思想是无法做到强一致性，但每个应用都可以根据自身的特点，采用适当方式达到最终一致性。

基本可用（Basically Available）

基本可用指分布式系统在出现故障时，系统允许损失部分可用性，即保证核心功能或者当前最重要功能可用。

对于用户来说，他们当前最关注的功能或者最常用的功能的可用性将会获得保证，但是其他功能会被削弱。

功能上的损失：比如淘宝双11不允许退款操作。比如支付时部分消费者被引导到排队页面。
响应时间上的损失：正常情况下的搜索1秒即返回给用户结果，而基本可用的情况下3秒返回结果。

软状态（Soft-state）

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（暂时的不一致情况）。

分布式存储中一般一份数据至少会有三个副本，允许不同节点间副本同步的延时就是软状态的体现。MySQL Replication 的异步复制也是一种体现。

最终一致性（Eventually Consistent）

最终一致性要求系统中数据副本最终能够一致，而不需要实时保证数据副本一致。例如，银行系统中的非实时转账操作，允许 24 小时内用户账户的状态在转账前后是不一致的，但 24 小时后账户数据必须正确。

最终一致性是 BASE 原理的核心，也是 NoSQL 数据库的主要特点，通过弱化一致性，提高系统的可伸缩性、可靠性和可用性。而且对于大多数 Web 应用，其实并不需要强一致性，因此牺牲一致性而换取高可用性，是多数分布式数据库产品的方向。

反思&扩展

ACID 和 BASE 的区别与联系

ACID 是传统数据库常用的设计理念，追求强一致性模型。BASE 支持的是大型分布式系统，提出通过牺牲强一致性获得高可用性。

ACID 和 BASE 代表了两种截然相反的设计哲学，在分布式系统设计的场景中，系统组件对一致性要求是不同的，因此 ACID 和 BASE 又会结合使用。

说说数据一致性有哪几种？

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