CAP是分布式系统最基础的理论，CAP分别表示三个特性：
- Consistency 一致性
- Availability 可用性
- Partition tolerance 分区容错性
一个分布式系统最多满足其中两个特性，无法同时满足三个特性，这就是CAP理论。
特性介绍
Consistency
一致性就是无论从哪个节点读取的数据应该都是相同的、最新的。
Availability
可用性就是任何时候的请求都可以获得正确的响应，但是不保证获取的数据为最新数据。
Partition tolerance
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什么是分区？
一个分布式系统里面，节点组成的网络本来应该是连通的。然而可能因为一些故障，使得有些节点之间不连通了，系统不能在一定时限内达成数据一致性，我们就称网络产生了分区。
分区容错性就是指网络出现分区后，系统仍能正常工作，即系统能够容忍节点之间的网络通信的故障。提高分区容错性的方法就是将数据复制存储在多个节点上。
数据复制存在的节点越多，分区容错性越高，但是要复制的数据就越多，一致性就越难保证。而要保证一致性，那么系统达到一致性的时间就越久，可用性就越差。
如果要满足分区容错性，就必须在多台机器上备份数据，因此只要是分布式系统，可以理解为就必须满足分区容错性。
无法同时满足
上述说到分布式系统一般满足分区容错性，那我们看看为什么不能同时满足C和A。
假设系统有两个节点S1、S2，C是访问客户端。
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若满足一致性，假设C给S1更新值，那么S1要将值同步到S2，这需要一定时间，或者出现网络故障，可能需要更长的恢复时间，在系统未达到完全一致的这段时间内，无法对外提供服务，即不满足可用性。
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若满足可用性，即S1还未更新到S2这段时间内也可对外提供服务，那么则没满足一致性。
如何选择
- 不要 P，不满足 P 的系统不是分布式系统。
- 不要 C，即满足可用性损失一定一致性。这是互联网环境下最多的使用场景，优先满足系统高可用，损失短暂的一致性，但随着节点同步系统会最终恢复一致性。
- 不要 A，即满足一致性损失一定可用性。这只在数据一致性要求比较高的场合下应用，如 zookeeper、Hbase。