在系統架構時，應該根據具體的業務場景來權衡CAP。比如，對于大多數互聯網應用來說（如門戶網站），因為機器數量龐大，部署節點分散，網絡故障是常态的，可用性是必須保證的，所以隻有舍棄一緻性來保證服務的AP。而對于銀行等需要确保一緻性的場景，通常會權衡CA和CP模型，CA模型網絡故障時完全不可用，CP模型具備部分可用性。

Eric Brewer在2012年發表文章指出了CAP裡面“三選二”的做法存在一定的誤導性。主要體現在以下3個方面。

·由于分區很少發生，那麼在系統不存在分區的情況下沒什麼理由犧牲C或A。

·C與A之間的取舍可以在同一系統内以非常細小的粒度反複發生，而每一次的決策可能因為具體的操作，乃至因為牽涉特定的數據或用戶而有所不同。

·這3種性質都可以在一定程度上衡量，并不是非黑即白的有或無。

可用性顯然是在0%~100%連續變化的，一緻性分很多級别，連分區也可以細分為不同含義，如系統内的不同部分對于是否存在分區可以有不一樣的認知。

理解CAP理論最簡單的方式是想象兩個節點分處分區兩側。允許至少一個節點更新狀态會導緻數據不一緻，即喪失了C性質。如果為了保證數據一緻性，将分區一側的節點設置為不可用，那麼又喪失了A性質。除非兩個節點可以互相通信，才能既保證C又保證A，但這又會導緻喪失P性質。一般來說跨區域的系統，設計師無法舍棄P性質，那麼就隻能在數據一緻性和可用性上做一個艱難選擇。不确切地說，NoSQL運動的主題其實是創造各種可用性優先、數據一緻性其次的方案，而傳統數據庫堅守ACID特性，做的是相反的事情。

BASE（Basically Available、Soft state、Eventual consistency）來自互聯網的電子商務領域的實踐，它是基于CAP理論逐步演化而來的，核心思想是即便不能達到強一緻性（Strong Consistency），但可以根據應用特點采用适當的方式來達到最終一緻性（Eventual Consistency）的效果。BASE是對CAP中C和A的延伸。BASE的含義如下。

·Basically Available：基本可用。

·Soft state：軟狀态/柔性事務，即狀态可以有一段時間的不同步。

·Eventual consistency：最終一緻性。

BASE是反ACID的，它完全不同于ACID模型，犧牲強一緻性，獲得基本可用性、柔性和可靠性，并要求達到最終一緻性。

1. 下篇文章給大家講解的是分布式系統開發實戰：數據一緻性，以數據為中心的一緻性模型；
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