1、事務的ACID
- 原子性（Atomicity）:指的是操作，事務是一個不可分割的工作單位，事務中的操作要麼都發生，要麼都不發生。
- 一致性（Consistency）：指的是狀態，系統或者數據庫從一種正確的狀態到達另一種正確的狀態。比如A、B賬戶有100塊，A向B轉20，成功後，他們賬戶總額應該還是100塊。
- 隔離性（Isolation）：多個事務同時執行時，各事務內的數據只對內部修改可見，事務之間不能相互干擾。
- 持久性（Durability）：事務一旦提交後，數據庫中的數據改變是永久的。
2、BASE理論
BASE：全稱：Basically Available(基本可用)，Soft state（軟狀態）,和 Eventually consistent（最終一致性）三個短語的縮寫。
BA指的是基本業務可用性，支持分區失敗，S表示柔性狀態，也就是允許短時間內不同步，E表示最終一致性，數據最終是一致的，但是實時是不一致的。原子性和持久性必須從根本上保障，爲了可用性、性能和服務降級的需要，只有降低一致性和隔離性的要求
3、CAP理論
- 一致性Consistency
對某個指定的客戶端來說，讀操作保證能返回最新的寫操作結果。
- 可用性Availability
非故障的節點在合理的時間內返回合理的響應（不是錯誤和超時的響應）。
這個定義中有三個注意的點即非故障節點、合理的時間內、合理的響應。
只有非故障節點才能滿足業務正常；只有在合理的時間內，用戶才能接受；只有返回合理的響應，用戶才能接受。
- 分區容錯性Partition tolerance
分佈式系統都分佈在多個子網絡。每個子網絡就叫做一個區（partition）。分區容錯的意思是，區間通信可能失敗。比如，一臺服務器放在中國，另一臺服務器放在美國，這就是兩個區，它們之間可能無法通信。
一般來說，分區容錯無法避免，因此可以認爲 CAP 的 P 總是成立。
CA without P
這種情況在分佈式系統中幾乎是不存在的。首先在分佈式環境下，網絡分區是一個自然的事實。因爲分區是必然的，所以如果捨棄P，意味着要捨棄分佈式系統。那也就沒有必要再討論CAP理論了。這也是爲什麼在前面的CAP證明中，我們以系統滿足P爲前提論述了無法同時滿足C和A。
比如我們熟知的關係型數據庫，如My Sql和Oracle就是保證了可用性和數據一致性，但是他並不是個分佈式系統。一旦關係型數據庫要考慮主備同步、集羣部署等就必須要把P也考慮進來。
CP without A
如果一個分佈式系統不要求強的可用性，即容許系統停機或者長時間無響應的話，就可以在CAP三者中保障CP而捨棄A。
一個保證了CP而一個捨棄了A的分佈式系統，一旦發生網絡故障或者消息丟失等情況，就要犧牲用戶的體驗，等待所有數據全部一致了之後再讓用戶訪問系統。
設計成CP的系統其實也不少，其中最典型的就是很多分佈式數據庫，他們都是設計成CP的。在發生極端情況時，優先保證數據的強一致性，代價就是捨棄系統的可用性。如Redis、HBase等，還有分佈式系統中常用的Zookeeper也是在CAP三者之中選擇優先保證CP的。
AP wihtout C
要高可用並允許分區，則需放棄一致性。一旦網絡問題發生，節點之間可能會失去聯繫。爲了保證高可用，需要在用戶訪問時可以馬上得到返回，則每個節點只能用本地數據提供服務，而這樣會導致全局數據的不一致性。