CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可兼得。
- 一致性（C）：对某个指定的客户端来说，读操作能返回最新的写操作结果
- 可用性（A）：非故障节点在合理的时间返回合理的响应
- 分区容错性（P）：分区容错性是指当网络出现分区（两个节点之间无法连通）之后，系统能否继续履行职责
CAP理论就是说在分布式系统中，最多只能实现上面的两点。而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以考虑最差情况，分区容忍性是一般是需要实现的
虽然 CAP 理论定义是三个要素中只能取两个，但放到分布式环境下来思考，我们会发现必须选择 P（分区容忍）要素，因为网络本身无法做到 100% 可靠，有可能出故障，所以分区是一个必然的现象。如果我们选择了 CA 而放弃了 P，那么当发生分区现象时，为了保证 C，系统需要禁止写入，当有写入请求时，系统返回 error（例如，当前系统不允许写入），这又和 A 冲突了，因为 A 要求返回 no error 和 no timeout。因此，分布式系统理论上不可能选择 CA 架构，只能选择 CP 或者 AP 架构。
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。
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什么是强一致性：在分布式存储系统中，强一致性是指系统保证任意时刻数据是一致的，即无论在任何节点上进行的操作，都能立即在所有节点上访问到最新的数据。
分布式共识算法。其中，Paxos 和 Raft 是两个著名的共识算法，它们可以用于实现分布式系统的强一致性。这些算法通过选举和投票来确保各个节点的操作顺序一致，从而达到强一致性的要求。
- Paxos 算法通过多个阶段的提议、投票和决议过程来确保一个值被所有参与者接受。算法包括提议者（Proposer）、接受者（Acceptor）和学习者（Learner）的角色，并且使用一系列编号递增的消息来进行通信，确保在任何时候只有一个提议会被接受。
- Raft 使用了明确的领导者（Leader）角色，简化了状态机复制的过程。领导者负责处理所有的客户端请求并维护集群状态的一致性。它通过日志复制、心跳机制以及选举流程确保在任何时刻都有一个有效的领导者，并保持集群内的日志一致性。
- Raft 可以看作是对 Paxos 算法的一种工程化改进，它保留了 Paxos 对于分布式一致性问题的核心解决方案，同时通过对算法进行模块化和清晰化设计，极大地降低了开发者理解和实施分布式共识协议的难度