Nacos1.X使用的通讯协议是http，2.X使用的gRPC
Nacos服务领域模型
Nacos1.X作为注册中心的原理
1、使用Http发送注册
2、查询服务提供方列表
3、客户端定时拉取最新(每10秒)；新注册服务上的服务会发送UDP广播
4、检测到服务提供者异常，基于UDP协议推送更新
5、定时心跳 (5秒)，检测服务状态
6、定时心跳任务检查
7、集群(AP)数据同步任务使用Distro
CAP理论
这个定理的内容是指的是在一个分布式系统中、Consistency (一致性)、 Availability (可用性)、Partitiontolerance (分区容错性)，三者不可得兼。
一致性 (C)
一致性意思就是写操作之后进行读操作无论在哪个节点都需要返回写操作的值。
可用性 (A)
非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应。
分区容错性 (P)
当出现网络分区后，系统能够继续工作。打个比方，这里个集群有多台机器，有台机器网络出现了问题，但是这个集群仍然可以正常工作。在分布式系统中，网络无法100%可靠，分区其实是一个必然现象，如果我们选择了CA而放弃了P，那么当发生分区现象时，为了保证一致性，这个时候必须拒绝请求，但是A又不允许，所以分布式系统理论上不可能选择CA架构，只能选择CP或者AP架构。
对于CP来说，放弃可用性，追求一致性和分区容错性，我们的zookeeper其实就是追求的强一致
对于AP来说，放弃一致性(这里说的一致性是强一致性)，追求分区容错性和可用性，这是很多分布式系统设计时的选择，后面的BASE也是根据AP来扩展
BASE理论
BASE是Basically Available (基本可用)、Soft state (软状态和 ventually consistent (最终致性)三短语的缩写。BASE理论是对CAP中一致性和可用性权衡的结果，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定理逐步演化而来的。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。
基本可用
基本可用是指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一-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
软状态指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
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。