BASE理论
数据一致性模型
如果数据读取、写入、更新的结果都是可预测的，我们说它遵循数据一致性模型。
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严格一致性(Strict Consistency)(强)
不论在哪个节点，看到的资源都是统一的结果。
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顺序一致性(Sequential Consistency)(弱)
节点的数据变动和操作的顺序保持一致
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最终一致性(Eventual consistency)(弱)
所有数据副本最终都会变成一致
严格一致性无论什么时候访问在哪个节点，看到的资源都是统一的结果，顺序一致性例如节点不断发生变更，在短暂的时间后其他时间也会按节点变化的顺序发生变更，读取可能会读到不是最新的数据，最终一致性节点变化的顺序可能会跳过，只保证最终数据相同。
注：强弱划分比较粗旷，但是比较容易理解，并发编程和分布式计算领域有更多的细分模型。paxos分布式算法的基石。
BASE理论
BASE是Basically Available（基本可用）Soft state（软状态）和Eventual consistency（最终一致性）三个短语的缩写。
- 基本可用：可能是部分功能不可用或者响应时间延长。
- 软状态：不同系统/节点之间，数据存在过渡状态。
- 最终一致：经过系统内部协调机制，最终所有节点保持一致。(
分布式系统中的一致并不一定指数据保持一样)
达到效果，即让我们的系统是可用的，最终我们的数据是正确的，也就是增大可用性的需要，同时降低一致性的要求，但是我们数据最终要正确的，不能出错的，在三者之间作出一个均衡。