在分布式系统中，有一个与 CAP 理论相对应的理论概念，称为 BASE 理论。BASE 是对 ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）事务模型的一种放松要求，对 CAP 中一致性和可用性权衡的结果，它的目的是在分布式系统中实现高性能和可扩展性。

BASE 是 Basically Available（基本可用）、Soft state（软状态）和 Eventually consistent（最终一致性）三个短语的缩写。BASE 理论是其来源于对大规模互联网系统分布式实践的总结，是基于 CAP 理论逐步演化而来的。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。

概念

BASE 表示以下三个概念：

基本可用（Basically Available）

系统保证基本的可用性，即系统能够在有限时间内响应请求，即使是部分功能受限。在面对故障或高负载时，系统仍然能够提供某种程度的服务。

在分布式系统在出现不可预知故障的时候，允许损失部分可用性——注意，这绝不等价于系统不可用。比如：

（1）响应时间上的损失。正常情况下，一个在线搜索引擎需要在 0.5 秒之内返回给用户相应的查询结果，但由于出现故障，查询结果的响应时间增加了 1~2 秒

（2）系统功能上的损失：正常情况下，在一个电子商务网站上进行购物的时候，消费者几乎能够顺利完成每一笔订单，但是在一些节日大促购物高峰的时候，由于消费者的购物行为激增，为了保护购物系统的稳定性，部分消费者可能会被引导到一个降级页面

软状态（Soft State）

系统中的状态可以随时变化，即系统状态可能存在一段时间的不一致，但最终会达到一致状态。与强一致性模型相比，BASE 模型允许系统中的数据存在中间状态，并认为该中间状态的存在不会影响系统的整体可用性，即允许系统在不同节点的数据副本之间进行数据同步的过程存在延时。

最终一致性（Eventual Consistency）

系统最终会达到一致的状态，但在一段时间内可能存在多个副本之间的不一致。

最终一致性强调的是所有的数据副本，在经过一段时间的同步之后，最终都能够达到一个一致的状态。因此，最终一致性的本质是需要系统保证最终数据能够达到一致，而不需要实时保证系统数据的强一致性。

总结

BASE 理论的核心思想是，为了提高系统的可扩展性和性能，在分布式系统中可以放宽对强一致性的要求。相对于传统的 ACID 模型，BASE 模型更加适用于大规模分布式系统，因为它能够处理网络分区、高并发和故障恢复等复杂场景。

BASE 模型并不是一个具体的算法或协议，而是一种设计思想和原则，可以根据具体的应用场景和系统需求进行灵活的实现。在实际应用中，可以采用各种技术和方法来实现基本可用性、软状态和最终一致性，例如分布式缓存、异步复制、版本控制等。

总结起来，BASE 理论强调以基本可用性、软状态和最终一致性为目标，在分布式系统中，一定是存在开始状态、中间状态、结束状态的。在 BASE 理论中，我们接收中间状态，并且将其告知用户，让用户做好心理准备，这样使一致性和可用性达到理想状态。

总的来说，BASE 理论面向的是大型高可用可扩展的分布式系统，和传统的事物 ACID 特性是相反的，它完全不同于 ACID 的强一致性模型，而是通过牺牲强一致性来获得可用性，并允许数据在一段时间内是不一致的，但最终达到一致状态。

同时，在实际的分布式场景中，不同业务单元和组件对数据一致性的要求是不同的，因此在具体的分布式系统架构设计过程中，ACID 特性和 BASE 理论往往又会结合在一起。