在说分布式事务之前，先看看事务本身。
事务定义
事务是一组单元化的操作，这组操作可以保证要么全部成功，要么全部失败（只要有一个失败的操作，就会把其他已经成功的操作回滚）。
数据库事务
为数据库操作序列提供了一个从失败中恢复到正常状态的方法，同时提供了数据库即使在异常状态下仍能保持一致性的方法。当多个应用程序在并发访问数据库时，可以在这些应用程序之间提供一个隔离方法，以防止彼此的操作互相干扰。访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元(unit)。
数据库事务特点
原子性（atomicity）。一个事务是一个不可分割的工作单位，事务中包括的诸操作要么都做，要么都不做。
一致性（consistency）：在事务开始以前，数据库处于一致性的状态，事务结束后，数据库也必须处于一致性的状态；一致性与原子性是密切相关的。
隔离性（isolation）。一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。
持久性（durability）。持久性也称永久性（permanence），指一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响。
分布式理论
当我们的单个数据库的性能产生瓶颈的时候，我们可能会对数据库进行分区，这里所说的分区指的是物理分区，分区之后可能不同的库就处于不同的服务器上了，这个时候单个数据库的ACID已经不能适应这种情况了，这时我们就需要引入一个新的理论原则来适应这种集群的情况，就是 CAP 原则或者叫CAP定理。
CAP
consistency数据一致性，availability可用性，partition tolerance分区容错性。
由于网络分割（P： Network Partition）的存在，用户不得不在一致性（C Consistency）与可用性（A： Avaliable）之前做权衡。如果要保证强一致性（主要是应用层面的强一致性），那么在网络分割的时候，系统就不可用；如果要保证高可用性，那么就只能提供弱一致性，保证最终一致。需要在一致性与可用性之间权衡。
CAP理论是说对于分布式数据存储，最多只能同时满足一致性（C，Consistency）、可用性（A， Availability）、分区容错性（P，Partition Tolerance）中的两者。 一致性，是指对于每一次读操作，要么都能够读到最新写入的数据，要么错误。 可用性，是指对于每一次请求，都能够得到一个及时的、非错的响应，但是不保证请求的结果是基于最新写入的数据。 分区容错性，是指由于节点之间的网络问题，即使一些消息对包或者延迟，整个系统能继续提供服务（提供一致性或者可用性）。
节点间的数据复制一定存在延迟，如果需要保证一致性（对所有读请求都能够读到最新写入的数据），那么势必在一定时间内是不可用的（不能读取），即牺牲了可用性，反之亦然。
在这么严苛的规定下，于是提出了BASE来削弱这些要求。BASE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，其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的业务特点，采用适当的方法来使系统达到最终一致性。
BASE弱一致性协议
基本可用（Basically Available）：系统能够基本运行、一直提供服务。
软状态（Soft-state）：系统不要求一直保持强一致状态（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）：强调的是系统中所有的数据副本，在经过一段时间的同步后，最终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。