什么是 CAP 理论？

CAP 理论是指在一个分散式系统中，当涉及读写操作时，只能保证一制性（Consistence）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition Tolerance）三者中的两个，剩下的一个必须被牺牲。

一制性 Consistency：对某个 Client 来说，读操作保证能够返回最新写操作的结果。
可用性 Availability：非故障节点能在合理的时间内返回合理地响应（不是错误和超时的响应）。
分区容错性 Partition Tolerance：当出现分区时（封包遗失、连接中断、塞车等），系统能够继续履行职责（返回 Reasonable Response）。

CAP 的应用

在分散式系统中，必然会需要选择 P ，因为网路本身不可能做到 100% 可靠，因此可能的系统可能是 AP 或者是 CP 。

CP：当两节点 Node 1 将A 更新为1 ，当 Node 1 欲将A 复制到 Node 2 时发生错误，则 Client 重新在 Node 2 读取A 值时，因为为了确保 Consistency ，所以会得到Error 。

AP：当两节点 Node 1 将A 更新为1 ，当 Node 1 欲将A 复制到 Node 2 时发生错误，则 Client 重新在 Node 2 读取A 值时，因为为了确保 Availability，所以会得到旧的值0 。

CAP 的细节

CAP 的关注点是数据每当讨论 CAP 时，通常都是以系统、节点的方式来讨论，以至于会误以为系统架构要马选择AP ，要马选择CP ，但其实是要以数据的角度来看，因此每一个系统有不同的数据就可以选择不同策略，某些数据使用AP ，某些数据则使用CP 。
CAP 是忽略网路延迟的在资料的复制过程中，一定会有网路延迟，短则几毫秒，长则几时毫秒，因此在复制的过程中会有短暂的不一致问题，因此在某些情况下，是做不到CP 的，例如：用户余额、商品库存等，这种业务上需要做到一致性的，最终只能做到CA ，也就代表只能做到单点写入，其他节点做备份，无法做到分散式的多点写入。
正常状况不存在 CP 和 AP 时，则可以满足 CA 在分散式系统中，通常只能选择 CP 和 AP ，但也需要同时考虑当 P 没有发生时，要如何保证 CA 。例如：用户的数据可以用 Message Queue 来实现 CA 。
放弃并不等于什么都不做
系统不会一直都处于错误的状态，但错误还是有可能发生，因此需要为错误发生后要怎么恢复来做准备，举例来说，用户管理系统一开始选择了CP ，当分区发生后，节点一可以注册新帐户，节点二无法注册新帐户（不满足A ），当分区发生故障时（ P 失效时），节点一会先将纪录存在 Log 里，分区恢复后再将资料同步到节点二。所以对于节点一而言，目前是 CA 状态。