一：CAP理论
分布式领域中，存在一个理论，称之为CAP理论。
Consistency(一致性):在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）
Availability(可用性):在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。（对数据更新具备高可用性）
Partition tolerance(分区容错性) :以实际效果而言，分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生了分区的情况，必须就当前操作在C和A之间做出选择。
CAP理论就是说在分布式存储系统中，最多只能实现上面的两点。而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以分区容忍性是我们必须需要实现的。所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡。
目前认为：任何分布式系统只可同时满足二点，没法三者兼顾。
传统的关系型数据库都是高一致性。例如，一旦用户变更了记录，是可以获取最新的变更后的数据。但是往往我们对于数据的要求没有这么严格，在一定的时间范围内，我们是可以接受一定的延迟的，也就是最终数据一致性即可。这就引出了另一个概念-Base思想。
二：Base
Basically Available（基本可用）：支持分区失败。
Soft state（软状态）： 状态可以有一段时间不同步，异步。
Eventually consistent（最终一致）：最终数据是一致的就可以了，而不是时时高一致。
现在NOSQL运动丰富了拓展了BASE思想，可按照具体情况定制特别方案，比如忽视一致性，获得高可用性等等，NOSQL应该有下面两个流派：
1. Key-Value存储，如Amaze Dynamo等，可根据CAP三原则灵活选择不同倾向的数据库产品。
2. 领域模型 + 分布式缓存 + 存储 （Qi4j和NoSql运动），可根据CAP三原则结合自己项目定制灵活的分布式方案，难度高。
完！