text: 一致性：每次读取的数据是最近写入的或者返回一个错误，而不是过期数据；简言之，要么返回错误，要么就是对的数据。
  可用性：每次读取都应该返回一个数据，可以不是最新的，但不能返回错误；简言之，要么返回最新的，要么返回旧的，但不是返回错误。
  分区耐受性：即使因为网络原因，部分服务器节点之间消息丢失或者延迟，系统依然应该是可用的。
  解释：对于一个分布式系统来说，网络失效是一定会存在的，也就是说当分区耐受性必须保证时，那么在可用性和一致性之间必须二选一。当网络分区失效，如果选了一致性，那么系统就可能返回错误，即系统不可用；当选了可用性，那么系统就一不定会返回最新的数据，即系统不一致。
  既然数据一致性（Consistency）和系统可用性（Availability）不能够同时满足，做到数据的强一致性（StrongConsistency），那么就需要一种权衡方案，所以这时候BASE理论就诞生了。
  BASE理论是基于对大规模互联网系统分布式实践的实践总结，基于CAP定理逐步演化而来的。每个应用都可以根据自身的业务特点，采用适当的方式使系统达到最终一致性（Eventualconsistency）。
  软状态（SoftState)软状态是相对硬状态而言的，硬状态是指系统中各节点上的数据都是一致的，而软状态则允许系统中的数据存在中间状态，而这些中间状态并不影响系统的整体可用性，也就是说在分布式系统中多个节点的数据允许存在数据延迟。
  最终一致性（EventuallyConsistent）最终一致性是指系统能够保证数据在没有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。对于数据的软状态来说，不能一直都处于软状态，必须有个时间限制，即在时限到达后，各节点的数据应该能够保持数据的一致性。而这个时限与网络延迟、系统负载、数据复制方案设计等因素有关。
  最终一致性主要策略分为以下3种情况：