BASE 是什么？请解释 BASE 特性

什么是 BASE？

BASE 理论本质上是对 CAP 的延伸和补充，更举体来说是对 AP 方案的一个补充，核心思想为，在无法达到[CAP 理论](https://www.explainthis.io/zh-hans /swe/cap-theorem) 的 Consistency （强一致性）的状况下，是否能够达成最终一致性。而 BASE 又可以拆成以下三个词来介绍：

Basically Available

分散式系统在出现故障时，允许损失部分可用性，保证核心功能可用。而这一点最难的地方在于，如何定义「部分」与「核心」，举例来说：对于会员管理系统而言，「登入」是核心功能，而「注册」则是「部分」功能，因为未注册的用户本来就无法使用会员系统内部的业务，因此注册不了则只会损失部分用户；倘若无法登入，则会员内部系统的业务皆无法使用。

Soft State

允许系统存在中间状态，也就是允许多个不同节点间因为某些状况（例如：资料同步延迟）导致资料不一致，但这中间状态不会影响系统整体的可用性，而这里的中间状态就是 CAP 理论中的数据不一致。而相反的 Strong State 则是指所有数据副本的该资料状态都是一致的。

Eventual Consistency

系统中所有副本经过一定时间后，最终能够达到一致的状态，如何定义「一定时间」和「最终」呢？「一定时间」和数据本身的特性有强关联，不同数据能容忍的「不一致」时间是不同的，举例来说：用户注册完后的数据，应该会期待数据在短的时间（单位分钟）内同步到各节点，因为有可能会在不同的节点上去做登入；相反的，社群上的贴文则无须在短的时间内同步到各节点，因为朋友短时间看不到贴文是无感的。

和 CAP 的关联

CAP 理论是忽略时间延迟的，而实际上时间延迟是无法避免的，这意味着完美的 CP 场景是不存在的，因此实际上 CP 方案实现了「最终一致性」，而「一定时间」是指延迟的几毫秒。
AP 方案中牺牲一致性，指的是在分区期间，而不是永远放弃一致性。所以在分区故障恢复后，系统应该要达到「最终一致性」。