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