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CAP 原則
CAP是指在一個分佈式系統中， Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分區容錯性），三者不可得兼。
一致性（C）：在分佈式系統中的所有數據備份，在同一時刻是否同樣的值。（等同於所有節點訪問同一份最新的數據副本）
可用性（A）：在集羣中一部分節點故障後，集羣整體是否還能響應客戶端的讀寫請求。（對數據更新具備高可用性）
分區容錯性（P）：以實際效果而言，分區相當於對通信的時限要求。系統如果不能在時限內達成數據一致性，就意味着發生了分區的情況，必須就當前操作在C和A之間做出選擇。
解釋
一個分佈式系統裏面，節點組成的網絡本來應該是連通的。然而可能因爲一些故障，使得有些節點之間不連通了，整個網絡就分成了幾塊區域。數據就散佈在了這些不連通的區域中。這就叫分區。
當你一個數據項只在一個節點中保存，那麼分區出現後，和這個節點不連通的部分就訪問不到這個數據了。這時分區就是無法容忍的。
提高分區容忍性的辦法就是一個數據項複製到多個節點上，那麼出現分區之後，這一數據項就可能分佈到各個區裏。容忍性就提高了。
然而，要把數據複製到多個節點，就會帶來一致性的問題，就是多個節點上面的數據可能是不一致的。要保證一致，每次寫操作就都要等待全部節點寫成功，而這等待又會帶來可用性的問題。總的來說就是，數據存在的節點越多，分區容忍性越高，但要複製更新的數據就越多，一致性就越難保證。爲了保證一致性，更新所有節點數據所需要的時間就越長，可用性就會降低。
取捨策略
CAP理論就是說在分佈式存儲系統中，最多隻能實現上面的兩點。而由於當前的網絡硬件肯定會出現延遲丟包等問題，所以分區容錯性是我們必須需要實現的。所以我們只能在一致性和可用性之間進行權衡，沒有NoSQL系統能同時保證這三點。
CA without P：如果不要求P（不允許分區），則C（強一致性）和A（可用性）是可以保證的。但放棄P的同時也就意味着放棄了系統的擴展性，也就是分佈式節點受限，沒辦法部署子節點，這是違背分佈式系統設計的初衷的。傳統的關係型數據庫RDBMS：Oracle、MySQL就是CA。
CP without A：如果不要求A（可用），相當於每個請求都需要在服務器之間保持強一致，而P（分區）會導致同步時間無限延長(也就是等待數據同步完才能正常訪問服務)，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的系統其實不少，最典型的就是分佈式數據庫，如Redis、HBase等。對於這些分佈式數據庫來說，數據的一致性是最基本的要求，因爲如果連這個標準都達不到，那麼直接採用關係型數據庫就好，沒必要再浪費資源來部署分佈式數據庫。
AP wihtout C：要高可用並允許分區，則需放棄一致性。一旦分區發生，節點之間可能會失去聯繫，爲了高可用，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。典型的應用就如某米的搶購手機場景，可能前幾秒你瀏覽商品的時候頁面提示是有庫存的，當你選擇完商品準備下單的時候，系統提示你下單失敗，商品已售完。這其實就是先在A（可用性）方面保證系統可以正常的服務，然後在數據的一致性方面做了些犧牲，雖然多少會影響一些用戶體驗，但也不至於造成用戶購物流程的嚴重阻塞。
BASE理論
BASE是Basically Available（基本可用）、Soft state（軟狀態）和Eventually consistent（最終一致性）三個短語的簡寫，BASE是對CAP中一致性和可用性權衡的結果，其來源於對大規模互聯網系統分佈式實踐的結論，是基於CAP定理逐步演化而來的，其核心思想是即使無法做到強一致性（Strong consistency），但每個應用都可以根據自身的業務特點，採用適當的方式來使系統達到最終一致性（Eventual consistency）。
基本可用
基本可用是指分佈式系統在出現不可預知故障的時候，允許損失部分可用性——但請注意，這絕不等價於系統不可用，以下兩個就是“基本可用”的典型例子。
- 響應時間上的損失：正常情況下，一個在線搜索引擎需要0.5秒內返回給用戶相應的查詢結果，但由於出現異常（比如系統部分機房發生斷電或斷網故障），查詢結果的響應時間增加到了1~2秒。
- 功能上的損失：正常情況下，在一個電子商務網站上進行購物，消費者幾乎能夠順利地完成每一筆訂單，但是在一些節日大促購物高峯的時候，由於消費者的購物行爲激增，爲了保護購物系統的穩定性，部分消費者可能會被引導到一個降級頁面。
軟狀態
和硬狀態相對，是指允許系統中的數據存在中間狀態，並認爲該中間狀態的存在不會影響系統的整體可用性，即允許系統在多個不同節點的數據副本存在數據延時。
最終一致性
最終一致性強調的是系統中所有的數據副本，在經過一段時間的同步後，最終能夠達到一個一致的狀態。因此，最終一致性的本質是需要系統保證最終數據能夠達到一致，而不需要實時保證系統數據的強一致性