如果我們期待實現一套嚴格滿足ACID(Atomicity原子性、Consistency一致性、Isolation隔離性、Durability持久性)的分佈式事務，很可能的情況就是系統的可用性和嚴格一致性出現衝突。在可用性和一致性之間永遠無法存在一個兩全其美的方案。
CAP定理
2000年7月，加州大學伯克利分校Eric Brewer教授提出了著名的CAP猜想。2年後，來自麻省理工學院的Seth Gilbert和Nancy Lynch從理論上證明了CAP，從此CAP定理成爲了分佈式計算領域公認的定理。
CAP理論：一個分佈式系統不可能同時滿足一致性(C:Consistency)、可用性(A:Availability)、分區容錯性(P:Partition tolerance)這三個基本需求，並且最多隻能滿足其中的兩項。
CAP猜想：http://www.cs.berkeley.edu/~brewer/cs262b-2004/PODC-keynote.pdf
CAP證明：http://lpd.epfl.ch/sgilbert/pubs/BrewesConjecture-SigAct.pdf
對於一個分佈式系統來說，分區容錯是基本需求否則不能稱爲分佈式系統。因此架構師需要在C和A之間尋求平衡。
Base理論
Base = Basically Available+Soft state+Eventually consistent 基本可用性+軟狀態+最終一致性，由eBay架構師Dan Pritchett提出。Base是對CAP中一致性和可用性權衡的結果，源於提出者自己在大規模分佈式系統上實踐的總結。核心思想是無法做到強一致性，但每個應用都可以根據自身的特點，採用適當方式達到最終一致性。
基本可用：可響應時間可損失、可功能損失。
軟狀態：允許系統數據存在中間狀態，但不會影響到系統的整體可用性，即允許系統在不同節點的數據副本之間進行數據同步時存在延時。
最終一致性：要求系統數據副本最終能夠一致，而不需要實時保證數據副本一致。
最終一致性有5個變種：因果一致性、讀己之所寫(因果一致性特例)、會話一致性、單調讀一致性、單調寫一致性。在實際系統實踐中，可以將若干變種結合起來。