分布式基础原理
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大型网站几乎都是分布式系统。分布式系统的最大难点，在于各节点的状态如何同步。CAP 定理是这方面的基本定理，也是理解分布式系统的起点。
一、拜占庭将军问题
拜占庭将军问题是由莱斯利·兰波特在其同名论文中提出的分布式对等网络通信容错问题。
在分布式计算中，不同的节点通过通讯交换信息达成共识而按照同一套协作策略行动。但有时候，系统中的节点可能出错而发送错误的信息，用于传递信息的通讯网络也可能导致信息损坏，使得网络中不同的成员关于全体协作的策略得出不同结论，从而破坏系统一致性。拜占庭将军问题被认为是容错性问题中最难的问题类型之一。
问题描述：
一群拜占庭将军各领一支军队共同围困一座城市。
为了简化问题，军队的行动策略只有两种：进攻（Attack，后面简称 A）或撤退（Retreat，后面简称 R）。如果这些军队不是统一进攻或撤退，就可能会造成灾难性后果，因此将军们必须通过投票来达成一致策略：同进或同退。
因为将军们分别在城市的不同方位，所以他们只能通过信使互相联系。在投票过程中，每位将军都将自己的投票信息（A 或 R）通知其他所有将军，这样一来每位将军根据自己的投票和其他所有将军送来的信息就可以分析出共同的投票结果而决定行动策略。
这个抽象模型的问题在于：将军中可能存在叛徒，他们不仅会发出误导性投票，还可能选择性地发送投票信息。
由于将军之间需要通过信使通讯，叛变将军可能通过伪造信件来以其他将军的身份发送假投票。而即使在保证所有将军忠诚的情况下，也不能排除信使被敌人截杀，甚至被敌人间谍替换等情况。因此很难通过保证人员可靠性及通讯可靠性来解决问题。
假使那些忠诚（或是没有出错）的将军仍然能通过多数决定来决定他们的战略，便称达到了拜占庭容错。在此，票都会有一个默认值，若消息（票）没有被收到，则使用此默认值来投票。
上述的故事映射到分布式系统里，将军便成了机器节点，而信差就是通信系统。
二、CAP
CAP 定理是加州大学计算机科学家埃里克·布鲁尔提出来的猜想，后来被证明成为分布式计算领域公认的定理。
CAP 定理又称为 CAP 原则，指的是：在一个分布式系统中， 一致性（C：Consistency）、可用性（A：Availability） 和 分区容忍性（P：Partition Tolerance），最多只能同时满足其中两项。
分区容错性
分区容错性（Partition Tolerance）指 分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍然需要能对外提供一致性和可用性的服务，除非是整个网络环境都发生了故障。
大多数分布式系统都分布在多个子网络，每个子网络就叫做一个区（Partition）。分区容错的意思是，区间通信可能失败。比如，一台服务器放在中国，另一台服务器放在美国，这就是两个区，它们之间可能无法通信。
上图中，G1 和 G2 是两台跨区的服务器。G1 向 G2 发送一条消息，G2 可能无法收到。系统设计的时候，必须考虑到这种情况。
一般来说，分区容错无法避免，因此可以认为 CAP 的 P 总是成立。CAP 定理告诉我们，剩下的 C 和 A 无法同时做到。
一致性
一致性（Consistency）指的是多个数据副本是否能保持一致的特性。
在一致性的条件下，分布式系统在执行写操作成功后，如果所有用户都能够读取到最新的值，该系统就被认为具有强一致性。
举例来说，某条记录是 v0，用户向 G1 发起一个写操作，将其改为 v1。
接下来，用户的读操作就会得到 v1。这就叫一致性。
问题是，用户有可能向 G2 发起读操作，由于 G2 的值没有发生变化，因此返回的是 v0。G1 和 G2 读操作的结果不一致，这就不满足一致性了。
为了让 G2 也能变为 v1，就要在 G1 写操作的时候，让 G1 向 G2 发送一条消息，要求 G2 也改成 v1。
这样的话，用户向 G2 发起读操作，也能得到 v1。
可用性
可用性指分布式系统在面对各种异常时可以提供正常服务的能力，可以用系统可用时间占总时间的比值来衡量，4 个 9 的可用性表示系统 99.99% 的时间是可用的。
在可用性条件下，系统提供的服务一直处于可用的状态，对于用户的每一个操作请求总是能够在有限的时间内返回结果。
权衡
在分布式系统中，分区容忍性必不可少，因为需要总是假设网络是不可靠的。因此，CAP 理论实际在是要在可用性和一致性之间做权衡。
可用性和一致性往往是冲突的，很难都使它们同时满足。在多个节点之间进行数据同步时，
- 为了保证一致性（CP），就需要让所有节点下线成为不可用的状态，等待同步完成；
- 为了保证可用性（AP），在同步过程中允许读取所有节点的数据，但是数据可能不一致。
三、BASE
BASE 是 基本可用（Basically Available）、软状态（Soft State） 和 最终一致性（Eventually Consistent） 三个短语的缩写。
BASE 理论是对 CAP 中一致性和可用性权衡的结果，它的理论的核心思想是：即使无法做到强一致性，但每个应用都可以根据自身业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性。
基本可用
基本可用（Basically Available）指分布式系统在出现故障的时候，保证核心可用，允许损失部分可用性。
例如，电商在做促销时，为了保证购物系统的稳定性，部分消费者可能会被引导到一个降级的页面。
软状态
软状态（Soft State）指允许系统中的数据存在中间状态，并认为该中间状态不会影响系统整体可用性，即允许系统不同节点的数据副本之间进行同步的过程存在延时。
最终一致性
最终一致性（Eventually Consistent）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，最终能达到一致的状态。
ACID 要求强一致性，通常运用在传统的数据库系统上。而 BASE 要求最终一致性，通过牺牲强一致性来达到可用性，通常运用在大型分布式系统中。
在实际的分布式场景中，不同业务单元和组件对一致性的要求是不同的，因此 ACID 和 BASE 往往会结合在一起使用。