基本概念：
CAP理論：
-
C：Consistency，一致性，所有數據變動都是同步的。
-
A：Availability，可用性，即在可以接受的時間範圍內正確地響應用戶請求。
-
P：Partition tolerance，分區容錯性，即某節點或網絡分區故障時，系統仍能夠提供滿足一致性和可用性的服務。
BASE理論：
BASE 理論主要是解決 CAP 理論中分佈式系統的可用性和一致性不可兼得的問題。BASE 理論包含以下三個要素：
-
BA：Basically Available，基本可用。
-
S：Soft State，軟狀態，狀態可以有一段時間不同步。
-
E：Eventually Consistent，最終一致，最終數據是一致的就可以了，而不是時時保持強一致。
傳統的解決分佈式數據一致性的方案採取的是2PC模型，即二階段提交，在這個模型裏面，有三個角色：
-
AP：Application，應用程序，業務層。
-
RM：Resource Manager，資源管理器，關係型數據庫或支持 XA 接口（XA 規範是 X/Open 組織定義的分佈式事務規範）的組件。
-
TM： Transaction Manager ，事務管理器，負責各個 RM 的提交和回滾。
簡單來說就是第一階段是對分佈式事務進行準備，都準備好以後，進入第二階段，進行提交或者回滾。舉例來說就是首先讓所有運動員都在跑道上準備好，大家都準備好了之後，大家一起跑。
但是2PC的弊端就是容易出現資源死鎖的現象，比如一個事務需要依賴於另一個事務，二在2PC模型中，必須所有事務一起提交後才能進行下一步操作，這種現象會隨着項目模塊的複雜度增加而頻繁出現。
微服務框架下，分佈式數據一致性的方案也就應運而生，基本思路也是2PC模型，但是爲了解決事務依賴的問題，引入了可靠消息系統，本質上就是消息組件MQ的使用，第三方插件的介入，成爲上下游系統之間的樞紐，MQ組件中接收上游的消息，下游系統監控着MQ，根據MQ中對應的狀態來決定下游系統的事務執行。