CAP理论作为分布式系统的基础理论,它描述的是一个分布式系统在以下三个特性中：
- 一致性（Consistency）：在分布式系统完成某写操作后任何读操作，都应该获取到该写操作写入的那个最新的值。相当于要求分布式系统中的各节点时时刻刻保持数据的一致性；
- 可用性（Availability）：一直可以正常的做读写操作。简单而言就是客户端一直可以正常访问并得到系统的正常响应；
- 分区容错性（Partition tolerance）：分布式系统中的某个节点或者网络分区出现了故障的时候，整个系统仍然能对外提供满足一致性和可用性的服务；也就是说部分故障不影响整体使用
最多满足其中的两个特性。也就是下图所描述的。分布式系统要么满足CA,要么CP，要么AP。无法同时满足CAP。
CAP三者不可兼得，该如何取舍：
- CA: 优先保证一致性和可用性，放弃分区容错。 这也意味着放弃系统的扩展性，系统不再是分布式的，有违设计的初衷。
- CP: 优先保证一致性和分区容错性，放弃可用性。在数据一致性要求比较高的场合(譬如:zookeeper,Hbase) 是比较常见的做法，一旦发生网络故障或者消息丢失，就会牺牲用户体验，等恢复之后用户才逐渐能访问。
- AP: 优先保证可用性和分区容错性，放弃一致性。NoSQL中的Cassandra 就是这种架构。跟CP一样，放弃一致性不是说一致性就不保证了，而是逐渐的变得一致。
分布式的CAP理论
原文：https://www.cnblogs.com/z-dk/p/14770045.html
