一、傳統的關系型數據庫遵循ACID規則：
事務在英文中是transaction，和現實世界中的交易很類似，它有如下四個特性：
1、A (Atomicity) 原子性
原子性很容易理解，也就是說事務里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事務成功的條件是事務里的所有操作都成功，只要有一個操作失敗，整個事務就失敗，需要回滾。比如銀行轉賬，從A賬戶轉100元至B賬戶，分為兩個步驟：1）從A賬戶取100元；2）存入100元至B賬戶。這兩步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失敗，錢會莫名其妙少了100元。
2、C (Consistency) 一致性
一致性也比較容易理解，也就是說數據庫要一直處于一致的狀態，事務的運行不會改變數據庫原本的一致性約束。
3、I (Isolation) 獨立性
所謂的獨立性是指并發的事務之間不會互相影響，如果一個事務要訪問的數據正在被另外一個事務修改，只要另外一個事務未提交，它所訪問的數據就不受未提交事務的影響。比如現有有個交易是從A賬戶轉100元至B賬戶，在這個交易還未完成的情況下，如果此時B查詢自己的賬戶，是看不到新增加的100元的
4、D (Durability) 持久性
持久性是指一旦事務提交后，它所做的修改將會永久的保存在數據庫上，即使出現宕機也不會丟失。
二、分布式內存數據庫遵循CAP規則（三進二）
P:Partition tolerance（分區容錯性）
A:Availability（可用性）
C:Consistency（強一致性）
CAP理論就是說在分布式存儲系統中，最多只能實現上面的兩點。

經典CAP圖
而由于當前的網絡硬件肯定會出現延遲丟包等問題，所以分區容忍性是我們必須需要實現的。
所以我們只能在一致性和可用性之間進行權衡，沒有NoSQL系統能同時保證這三點。
C:強一致性 A：高可用性 P：分布式容忍性
CA ：傳統Oracle數據庫
AP ：大多數網站架構的選擇，滿足可用性，每年雙十一數據量巨大，所以首先要滿足可用。
CP ：Redis、Mongodb
注意：分布式架構的時候必須做出取舍。
一致性和可用性之間取一個平衡。多余大多數web應用，其實并不需要強一致性。因此犧牲C換取P，這是目前分布式數據庫產品的方向一致性與可用性的決擇，對于web2.0網站來說，關系數據庫的很多主要特性卻往往無用武之地，數據庫事務一致性需求很多web實時系統并不要求嚴格的數據庫事務，對讀一致性的要求很低， 有些場合對寫一致性要求并不高。允許實現最終一致性。
數據庫的寫實時性和讀實時性需求
　　對關系數據庫來說，插入一條數據之后立刻查詢，是肯定可以讀出來這條數據的，但是對于很多web應用來說，并不要求這么高的實時性，比方說發一條微博之后，過幾秒乃至十幾秒之后，我的訂閱者才看到這條動態是完全可以接受的。
對復雜的SQL查詢，特別是多表關聯查詢的需求
任何大數據量的web系統，都非常忌諱多個大表的關聯查詢，以及復雜的數據分析類型的報表查詢，特別是SNS類型的網站，從需求以及產品設計角 度，就避免了這種情況的產生。往往更多的只是單表的主鍵查詢，以及單表的簡單條件分頁查詢，SQL的功能被極大的弱化了。
三、BASE規則
BASE就是為了解決關系數據庫強一致性引起的問題而引起的可用性降低而提出的解決方案。
BASE其實是下面三個術語的縮寫：
基本可用（Basically Available）
軟狀態（Soft state）
最終一致（Eventually consistent）
它的思想是通過讓系統放松對某一時刻數據一致性的要求來換取系統整體伸縮性和性能上改觀。為什么這么說呢，緣由就在于大型系統往往由于地域分布和極高性能的要求，不可能采用分布式事務來完成這些指標，要想獲得這些指標，我們必須采用另外一種方式來完成，這里BASE就是解決這個問題的辦法。
四、分布式+集群
分布式系統（distributed system）
由多臺計算機和通信的軟件組件通過計算機網絡連接（本地網絡或廣域網）組成。分布式系統是建立在網絡之上的軟件系統。正是因為軟件的特性，所以分布式系統具有高度的內聚性和透明性。因此，網絡和分布式系統之間的區別更多的在于高層軟件（特別是操作系統），而不是硬件。分布式系統可以應用在在不同的平臺上如：PC、工作站、局域網和廣域網上等。
簡單來講：
1、分布式：不同的多臺服務器上面部署不同的服務模塊（工程），他們之間通過Rpc/Rmi之間通信和調用，對外提供服務和組內協作。
2、集群：不同的多臺服務器上面部署相同的服務模塊，通過分布式調度軟件進行統一的調度，對外提供服務和訪問。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的分布式内存数据库的CAP-BASE原理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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