一言以蔽之：过程松，结果紧，最终结果必须保持一致性
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。
· Causal consistency（因果一致性）
如果Process A通知Process B它已经更新了数据，那么Process B的后续读取操作则读取A写入的最新值，而与A没有因果关系的C则可以最终一致性。
· Read-your-writes consistency
如果Process A写入了最新的值，那么Process A的后续操作都会读取到最新值。但是其它用户可能要过一会才可以看到。
· Session consistency
此种一致性要求客户端和存储系统交互的整个会话阶段保证Read-your-writes consistency.Hibernate的session提供的一致性保证就属于此种一致性。
· Monotonic read consistency
此种一致性要求如果Process A已经读取了对象的某个值，那么后续操作将不会读取到更早的值。
· Monotonic write consistency
此种一致性保证系统会序列化执行一个Process中的所有写操作。
说起来很有趣，BASE的英文意义是碱，而ACID是酸。真的是水火不容啊。
· Basically Availble --基本可用
· Soft-state --软状态/柔性事务
"Soft state" 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
最终一致性， 也是是 ACID 的最终目的。
BASE模型反ACID模型，完全不同ACID模型，牺牲高一致性，获得可用性或可靠性： Basically Available基本可用。支持分区失败(e.g. sharding碎片划分数据库) Soft state软状态 状态可以有一段时间不同步，异步。 Eventually consistent最终一致，最终数据是一致的就可以了，而不是时时一致。
BASE思想的主要实现有
1.按功能划分数据库
2.sharding碎片
BASE思想主要强调基本的可用性，如果你需要高可用性，也就是纯粹的高性能，那么就要以一致性或容错性为牺牲，BASE思想的方案在性能上还是有潜力可挖的。
