acid属于刚性的
由于对系统或者数据进行了拆分，我们的系统不再是单机系统，而是分布式系统，针对分布式系统的CAP原理包含如下三个元素。
C:Consistency,一致性。在分布式系统中的所有数据 备份，在同一时刻具有同样的值，所有节点在同一时刻读取的数据都是最新的数据副本。
A:Availability,可用性，好的响应性能。完全的可用性指的是在任何故障模型下，服务都会在有限的时间内处理完成并进行响应。
P: Partition tolerance,分区容忍性。尽管网络上有部分消息丢失，但系统仍然可继续工作。
实际开发中大部分只遵循了p和a
CAP原理指的是，这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。因此在进行分布式架构设计时，必须做出取舍。而对于分布式数据系统，分区容忍性是基本要求，否则就失去了价值。因此设计分布式数据系统，就是在一致性和可用性之间取一个平衡。对于大多数web应用，其实并不需要强一致性，因此牺牲一致性而换取高可用性，是目前多数分布式数据库产品的方向。
当然，牺牲一致性，并不是完全不管数据的一致性，否则数据是混乱的，那么系统可用性再高分布式再好也没有了价值。牺牲一致性，只是不再要求关系型数据库中的强一致性，而是只要系统能达到最终一致性即可，考虑到客户体验，这个最终一致的时间窗口，要尽可能的对用户透明，也就是需要保障“用户感知到的一致性”。通常是通过数据的多份异步复制来实现系统的高可用和数据的最终一致性的，“用户感知到的一致性”的时间窗口则取决于数据复制到一致状态的时间。
CAP原理证明，任何分布式系统只可同时满足以上两点，无法三者兼顾。由于关系型数据库是单节点无复制的，因此不具有分区容忍性，但是具有一致性和可用性，而分布式的服务化系统都需要满足分区容忍性，那么我们必须在一致性和可用性之间进行权衡。如果在网络上有消息丢失，也就是出现了网络分区，则复制操作可能会被延后，如果这时我们的使用方等待复制完成再返回，则可能导致在有限时间内无法返回，就失去了可用性:而如果使用方不等待复制完成，而在主分片写完后直接返回，则具有了可用性，但是失去了一致性。
Base（碱）
BASE 是 Basically Available（基本可用）、Soft state（软状态）和 Eventually consistent（最终一致性）三个短语的简写，由 eBay 架构师 Dan Pritchett 于 2008 年在《BASE: An Acid Alternative》论文中首次提出。BASE 思想与 ACID 原理截然不同，它满足 CAP 原理，通过牺牲强一致性获得可用性， 一般应用于服务化系统的应用层或者大数据处理系统中，通过达到最终一致性来尽量满足业务的绝大多数需求。
BASE 模型包含如下三个元素：
- BA：（Basically Available ），基本可用。
- S：（ Soft State），软状态，状态可以在一段时间内不同步。
- E：（Eventually Consistent ），最终一致，在一定的时间窗口内， 最终数据达成一致即可。
关于最终一致的几种变种参见上面，在实际系统实践中，可以将若干变种结合起来，来实现各种业务需求。
BASE理论是基于CAP定理演化而来，是对CAP中一致性和可用性权衡的结果。核心思想：即使无法做到强一致性，但每个业务根据自身的特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性。
1、基本可用：指分布式系统在出现故障的时候，允许损失部分可用性，保证核心可用。但不等价于不可用。比如：搜索引擎0.5秒返回查询结果，但由于故障，2秒响应查询结果；网页访问过大时，部分用户提供降级服务，等。
2、软状态：软状态是指允许系统存在中间状态，并且该中间状态不会影响系统整体可用性。即允许系统在不同节点间副本同步的时候存在延时。
3、最终一致性：
系统中的所有数据副本经过一定时间后，最终能够达到一致的状态，不需要实时保证系统数据的强一致性。最终一致性是弱一致性的一种特殊情况。BASE理论面向的是大型高可用可扩展的分布式系统，通过牺牲强一致性来获得可用性。ACID是传统数据库常用的概念设计，追求强一致性模型。
当通知接口出现延迟或者异常情况下，支付宝会发生自动重试。
重试过程。toov5注意幂等性
同步回调地址：支付完成后，支付宝采用浏览器方式重定向回调方
异步回调地址：支付完成后，采用后台也就是HttpClient进行调用toov5接口通知支付接口