BASE是Basically Available（基本可用）、Soft state（软状态）和Eventually consistent（最终一致性）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，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。BASE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。接下来看一下BASE中的三要素：
基本可用
基本可用是指分布式系统在出现不可预知故障的时候，允许损失部分可用性----注意，这绝不等价于系统不可用。比如：
- 响应时间上的损失：正常情况下，一个在线搜索引擎需要在0.5秒之内返回给用户相应的查询结果，但由于出现故障，查询结果的响应时间增加了1~2秒
- 系统功能上的损失：正常情况下，在一个电子商务网站上进行购物的时候，消费者几乎能够顺利完成每一笔订单，但是在一些节日大促购物高峰的时候，由于消费者的购物行为激增，为了保护购物系统的稳定性，部分消费者可能会被引导到一个降级页面
软状态
软状态指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，即允许系统在不同节点的数据副本之间进行数据同步的过程存在延时
最终一致性
最终一致性强调的是所有的数据副本，在经过一段时间的同步之后，最终都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。
亚马逊首席技术官Werner Vogels在于2008年发表的一篇文章中对最终一致性进行了非常详细的介绍。他认为最终一致性时一种特殊的弱一致性：系统能够保证在没有其他新的更新操作的情况下，数据最终一定能够达到一致的状态，因此所有客户端对系统的数据访问都能够胡渠道最新的值。同时，在没有发生故障的前提下，数据达到一致状态的时间延迟，取决于网络延迟，系统负载和数据复制方案设计等因素。
在实际工程实践中，最终一致性存在以下五类主要变种。
- 因果一致性：因果一致性是指，如果进程A在更新完某个数据项后通知了进程B，那么进程B之后对该数据项的访问都应该能够获取到进程A更新后的最新值，并且如果进程B要对该数据项进行更新操作的话，务必基于进程A更新后的最新值，即不能发生丢失更新情况。与此同时，与进程A无因果关系的进程C的数据访问则没有这样的限制。
- 读己之所写：读己之所写是指，进程A更新一个数据项之后，它自己总是能够访问到更新过的最新值，而不会看到旧值。也就是说，对于单个数据获取者而言，其读取到的数据一定不会比自己上次写入的值旧。因此，读己之所写也可以看作是一种特殊的因果一致性。
- 会话一致性：会话一致性将对系统数据的访问过程框定在了一个会话当中：系统能保证在同一个有效的会话中实现“读己之所写”的一致性，也就是说，执行更新操作之后，客户端能够在同一个会话中始终读取到该数据项的最新值。
- 单调读一致性：单调读一致性是指如果一个进程从系统中读取出一个数据项的某个值后，那么系统对于该进程后续的任何数据访问都不应该返回更旧的值。
- 单调写一致性：单调写一致性是指，一个系统需要能够保证来自同一个进程的写操作被顺序地执行。
以上就是最终一致性的五类常见的变种，在时间系统实践中，可以将其中的若干个变种互相结合起来，以构建一个具有最终一致性的分布式系统。事实上，可以将其中的若干个变种相互结合起来，以构建一个具有最终一致性特性的分布式系统。事实上，最终一致性并不是只有那些大型分布式系统才设计的特性，许多现代的关系型数据库都采用了最终一致性模型。在现代关系型数据库中，大多都会采用同步和异步方式来实现主备数据复制技术。在同步方式中，数据的复制通常是更新事务的一部分，因此在事务完成后，主备数据库的数据就会达到一致。而在异步方式中，备库的更新往往存在延时，这取决于事务日志在主备数据库之间传输的时间长短，如果传输时间过长或者甚至在日志传输过程中出现异常导致无法及时将事务应用到备库上，那么很显然，从备库中读取的的数据将是旧的，因此就出现了不一致的情况。当然，无论是采用多次重试还是认为数据订正，关系型数据库还是能搞保证最终数据达到一致——这就是系统提供最终一致性保证的经典案例。
总的来说，BASE理论面向的是大型高可用可扩展的分布式系统，和传统的事务ACID特性是相反的，它完全不同于ACID的强一致性模型，而是通过牺牲强一致性来获得可用性，并允许数据在一段时间内是不一致的，但最终达到一致状态。但同时，在实际的分布式场景中，不同业务单元和组件对数据一致性的要求是不同的，因此在具体的分布式系统架构设计过程中，ACID特性和BASE理论往往又会结合在一起。
