避免我们不是在制造永动机，在分布式系统设计前，几个理论必须了解。CAP、BASE、ACID、一致性以及五分钟理论。
CAP
C: Consistency 一致性
A: Availability 可用性(指的是快速获取数据)
P: Tolerance of network Partition 分区容忍性(分布式)
CAP理论最早是在2000年7月19号，由Berkeley的Eric Brewer教授在ACM PODC会议上的一个开题演讲中提出，PPT在此。此后，MIT的Seth Gilbert和Nancy Lynch，理论上证明了Brewer猜想是正确的，CAP理论在学术上正式作为一个定理出现了。
NoSQL一定程度上就是基于这个理论提出来的，因为传统的SQL数据库（关系型数据库）都是都是具有ACID属性，对一致性要求很高，因此降低了A（availability）和P（partion tolerance），因此，为了提高系统性能和可扩展性，必须牺牲C（consistency），推翻关系型数据库中ACID这一套。
依据CAP理论，从应用的需求不同，我们对数据库时，可以从三方面考虑：
· 考虑CA，这就是传统上的关系型数据库(RMDB).
· 考虑CP，主要是一些Key-value数据库，典型代表为google的Big Table
· 考虑AP，主要是一些面向文档的适用于分布式系统的数据库，如SimpleDB。
而对大型网站尤其是SNS网站，对于数据的短期存储，可用性与分区容忍性优先级要高于数据一致性，一般会尽量朝着 A、P 的方向设计，而对于数据的持久存储，可以通过传统的SQL来保证一致性（最终一致性）。
CAP理论出现后，很多大规模的网站，尤其是SNS网站的数据库设计都利用其思想，包括Amazon,Facebook和Twitter这几个新兴的IT巨头，因此，一定程度上来讲，他们都是CAP的信徒。另一方面，他们从实践上证明了CAP理论的正确性。
各个系统在CAP理论中的详细体现可以参考上一节的图：
http://www.cnblogs.com/jacksu-tencent/p/3426605.html
ACID和BASE
有趣的是，ACID的意思是酸，而BASE却是碱的意思，因此这是一个对立的东西。其实，从本质上来讲，酸（ACID）强调的一致性（CAP中的C），而碱（BASE）强调是可用性（CAP中的A）。
传统关系型数据库系统的事务都有ACID的属性，即原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation，又称独立性）、持久性（Durability）。英文为：
· Atomic: Everything in a transaction succeeds or the entire transaction is rolled back.
· Consistent: A transaction cannot leave the database in an inconsistent state.
· Isolated: Transactions cannot interfere with each other.
· Durable: Completed transactions persist, even when servers restart etc.
中译为：
· 原子性: 整个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不可能停滞在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被回滚（Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。
· 一致性: 在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性约束没有被破坏。
· 隔离性: 两个事务的执行是互不干扰的，一个事务不可能看到其他事务运行时，中间某一时刻的数据。 两个事务不会发生交互。
· 持久性: 在事务完成以后，该事务所对数据库所作的更改便持久的保存在数据库之中，并不会被回滚。
在数据库系统中，事务的ACID属性保证了数据库的一致性，比如银行系统中，转账就是一个事务，从原账户扣除金额，以及向目标账户添加金额，这两个数据库操作的总和构成一个完整的逻辑过程，不可拆分，为原子，从而保证了整个系统中的总金额没有变化。
然而，这些ACID特性对于大型的分布式系统来说，适合高性能不兼容的。比如，你在网上书店买书，任何一个人买书这个过程都会锁住数据库直到买书行为彻底完成（否则书本库存数可能不一致），买书完成的那一瞬间，世界上所有的人都可以看到熟的库存减少了一本（这也意味着两个人不能同时买书）。这在小的网上书城也许可以运行的很好，可是对Amazon这种网上书城却并不是很好。
而对于Amazon这种系统，他也许会用cache系统，剩余的库存数也许是之前几秒甚至几个小时前的快照，而不是实时的库存数，这就舍弃了一致性。并且，Amazon可能也舍弃了独立性，当只剩下最后一本书时，也许它会允许两个人同时下单，宁愿最后给那个下单成功却没货的人道歉，而不是整个系统性能的下降。
其实，上面的思想是从CAP理论得到的启发，在CAP理论中:
在设计分布式服务中，通常需要考虑三个应用的属性：一致性、可用性以及分区宽容性。但是在实际的设计中，不可能这三方面同时做的很好。
由于CAP理论的存在，为了提高性能，出现了ACID的一种变种BASE：
· Basic Availability：基本可用
· Soft-state ：软状态/柔性事务，可以理解为”无连接”的, 而 “Hard state” 是”面向连接”的
· Eventual consistency：最终一致性，最终整个系统（时间和系统的要求有关）看到的数据是一致的。
在BASE中，强调可用性的同时，引入了最终一致性这个概念，不像ACID，并不需要每个事务都是一致的，只需要整个系统经过一定时间后最终达到是一致的。比如Amazon的卖书系统，也许在卖的过程中，每个用户看到的库存数是不一样的，但最终买完后，库存数都为0。再比如SNS网络中，C更新状态，A也许可以1分钟才看到，而B甚至5分钟后才看到，但最终大家都可以看到这个更新。
一致性
为了更好的描述客户端一致性，我们通过以下的场景来进行，这个场景中包括三个组成部分：
• 存储系统
存储系统可以理解为一个黑盒子，它为我们提供了可用性和持久性的保证。
• Process A
ProcessA主要实现从存储系统write和read操作
• Process B 和ProcessC
ProcessB和C是独立于A，并且B和C也相互独立的，它们同时也实现对存储系统的write和read操作。
下面以上面的场景来描述下不同程度的一致性：
• 强一致性
强一致性（即时一致性） 假如A先写入了一个值到存储系统，存储系统保证后续A,B,C的读取操作都将返回最新值
• 弱一致性
假如A先写入了一个值到存储系统，存储系统不能保证后续A,B,C的读取操作能读取到最新值。此种情况下有一个“不一致性窗口”的概念，它特指从A写入值，到后续操作A,B,C读取到最新值这一段时间。
• 最终一致性
最终一致性是弱一致性的一种特例。假如A首先write了一个值到存储系统，存储系统保证如果在A,B,C后续读取之前没有其它写操作更新同样的值的话，最终所有的读取操作都会读取到最A写入的最新值。此种情况下，如果没有失败发生的话，“不一致性窗口”的大小依赖于以下的几个因素：交互延迟，系统的负载，以及复制技术中replica的个数（这个可以理解为master/salve模式中，salve的个数），最终一致性方面最出名的系统可以说是DNS系统，当更新一个域名的IP以后，根据配置策略以及缓存控制策略的不同，最终所有的客户都会看到最新的值。
I/O的五分钟法则
在1987 年，Jim Gray 与Gianfranco Putzolu 发表了这个"五分钟法则"的观点，简而言之，如果一条记录频繁被访问，就应该放到内存里，否则的话就应该待在硬盘上按需要再访问。这个临界点就是五分钟。 看上去像一条经验性的法则，实际上五分钟的评估标准是根据投入成本判断的，根据当时的硬件发展水准，在内存中保持1KB 的数据成本相当于硬盘中存据400 秒的开销(接近五分钟)。这个法则在1997 年左右的时候进行过一次回顾，证实了五分钟法则依然有效（硬盘、内存实际上没有质的飞跃)，而这次的回顾则是针对SSD 这个"新的旧硬件"可能带来的影响。