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目前关于事务的几大理论包括：

ACID事务特性，CAP分布式理论，以及BASE

等。

ACID在数据库事务中体现

，

CAP和BASE则是分布式事务的理论。

1、ACID 特性

• 原子性（Atomicity）　　原子性是指事务是一个不可分割的工作单位，事务中的操作要么都发生，要么都不发生。

• 一致性（Consistency）  事务前后数据的完整性必须保持一致。

• 隔离性（Isolation）        事务的隔离性是多个用户并发访问数据库时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作数据所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。

• 持久性（Durability）       持久性是指一个事务一旦被提交，它对数据库中数据的改变就是永久性的，接下来即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响

2、CAP特性

• C（一致性）一致性是指数据的原子性，在经典的数据库中通过事务来保障，事务完成时，无论成功或回滚，数据都会处于一致的状态，在分布式环境下，一致性是指多个节点数据是否一致；
• A（可用性）服务一直保持可用的状态，当用户发出一个请求，服务能在一定的时间内返回结果；
• P（分区容忍性）在分布式应用中，可能因为一些分布式的原因导致系统无法运转，好的分区容忍性，使应用虽然是一个分布式系统，但是好像一个可以正常运转的整体

CAP一句话就是，在网络分区时，不能同时保证可用性和一致性。


为了保证分布式中间件的可用性，大部分中间件会支持最终一致性。

3、BASE特性

• BA: Basic Availability 基本业务可用性；
• S: Soft state 柔性状态；
• E: Eventual consistency 最终一致性；

4、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。

引用：

https://www.cnblogs.com/moonandstar08/p/5334820.html

https://blog.csdn.net/dengjili/article/details/82468576