数据库事务特点ACID
1、原子性（atomicity）：不可分割，事务中包括的诸操作要么都做，要么都不做。
2、一致性（consistency）：在事务开始以前，数据库处于一致性的状态，事务结束后，数据库也必须处于一致性的状态；一致性与原子性是密切相关的。
3、隔离性（isolation）：一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。
4、持久性（durability）也叫永久性（permanence）：指一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响。
分布式理论
当单个数据库的性能产生瓶颈时，我们可能会对数据库进行分区，分区之后不同的库就处于不同的服务器上了，这个时候单个数据库的ACID已经不能适应这种情况了，这时我们就需要引入一个新的理论来适应这种情况，就是 CAP 原则或者叫CAP定理。
CAP
CAP理论是说对于分布式数据存储，最多只能同时满足一致性（C，Consistency）、可用性（A， Availability）、分区容错性（P，Partition Tolerance）中的两者。
1、一致性，是指对于每一次读操作，要么都能够读到最新写入的数据，要么错误。
2、可用性，是指对于每一次请求，都能够得到一个及时的、非错的响应，但是不保证请求的结果是基于最新写入的数据。
3、分区容错性，是指分布式环境中部分节点因网络原因而彼此失联后，即与其他节点形成“网络分区”时，系统仍能正确地提供服务的能力。
如果要保证强一致性，那么在部分节点因网络原因不可用，系统就不可用；
如果要保证高可用性，那么就只能提供弱一致性，保证最终一致。需要在一致性与可用性之间权衡。
在这么严苛的规定下，于是提出了BASE来削弱这些要求。BASE是对CAP中一致性和可用性权衡的结果，其来源于对大规模互联网系统分布式实践的总结，是基于CAP定理逐步演化而来的，其核心思想是即使无法做到强一致性，但每个应用都可以根据自身的业务特点，采用适当的方法来使系统达到最终一致性。
BASE弱一致性协议
1、基本可用（Basically Available）：系统能够基本运行、一直提供服务。
2、软状态（Soft-state）：系统不要求一直保持强一致状态（允许系统中的数据存在中间状态，并认为该中间状态的存在不会影响系统的整体可用性，即允许系统在不同的数据副本之间进行数据同步的过程存在延时）
3、最终一致性（Eventual consistency）：强调的是系统中所有的数据副本，在经过一段时间的同步后，最终能够达到一个一致的状态。因此，最终一致性的本质是需要系统保证最终数据能够达到一致，而不需要实时保证系统数据的强一致性。
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