一、定义
在一个分布式系统（指互相连接并共享数据的节点的集合）中，当涉及读写操作时，只能保证一致性（Consistence）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition Tolerance）三者中的两个，另外一个必须被牺牲。
1. 一致性（Consistency）
对某个指定的客户端来说，读操作保证能够返回最新的写操作结果。
2. 可用性（Availability）
非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应（不是错误和超时的响应）。
3. 分区容忍性（Partition Tolerance）
当出现网络分区后，系统能够继续“履行职责”。
(P要求分布式和数据同步，C要求数据完全一致，A要求返回及时)
CAP 应用
虽然 CAP 理论定义是三个要素中只能取两个，但放到分布式环境下来思考，我们会发现必须选择 P（分区容忍）要素，因为网络本身无法做到 100% 可靠，有可能出故障，所以分区是一个必然的现象。如果我们选择了 CA 而放弃了 P，那么当发生分区现象时，为了保证 C，系统需要禁止写入，当有写入请求时，系统返回 error（例如，当前系统不允许写入），这又和 A 冲突了，因为 A 要求返回 no error 和 no timeout。因此，分布式系统理论上不可能选择 CA 架构，只能选择 CP 或者 AP 架构。
1.CP - Consistency/Partition Tolerance
如下图所示，为了保证一致性，当发生分区现象后，N1 节点上的数据已经更新到 y，但由于 N1 和 N2 之间的复制通道中断，数据 y 无法同步到 N2，N2 节点上的数据还是 x。这时客户端 C 访问 N2 时，N2 需要返回 Error，提示客户端 C“系统现在发生了错误”，这种处理方式违背了可用性（Availability）的要求，因此 CAP 三者只能满足 CP。
2.AP - Availability/Partition Tolerance
如下图所示，为了保证可用性，当发生分区现象后，N1 节点上的数据已经更新到 y，但由于 N1 和 N2 之间的复制通道中断，数据 y 无法同步到 N2，N2 节点上的数据还是 x。这时客户端 C 访问 N2 时，N2 将当前自己拥有的数据 x 返回给客户端 C 了，而实际上当前最新的数据已经是 y 了，这就不满足一致性（Consistency）的要求了，因此 CAP 三者只能满足 AP。注意：这里 N2 节点返回 x，虽然不是一个“正确”的结果，但是一个“合理”的结果，因为 x 是旧的数据，并不是一个错乱的值，只是不是最新的数据而已。
二、CAP 关键细节点
1、CAP 关注的粒度是数据，而不是整个系统。
2、在实际设计过程中，每个系统不可能只处理一种数据，而是包含多种类型的数据，有的数据必须选择 CP，有的数据必须选择 AP。
3、CAP 是忽略网络延迟的。
4、正常运行情况下，不存在 CP 和 AP 的选择，可以同时满足 CA。
三、与ACID的区别
<一>、 ACID的定义
ACID 是数据库管理系统为了保证事务的正确性而提出来的一个理论。ACID 包含四个约束：
1.Atomicity（原子性）一个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会在中间某个环节结束。事务在执行过程中发生错误，会被回滚到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。
2.Consistency（一致性）在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性没有被破坏。
3.Isolation（隔离性）数据库允许多个并发事务同时对数据进行读写和修改的能力。隔离性可以防止多个事务并发执行时由于交叉执行而导致数据的不一致。事务隔离分为不同级别，包括读未提交（Read uncommitted）、读提交（read committed）、可重复读（repeatable read）和串行化（Serializable）。
4.Durability（持久性）事务处理结束后，对数据的修改就是永久的，即便系统故障也不会丢失。
<二>、区别
可以看到，ACID 中的 A（Atomicity）和 CAP 中的 A（Availability）意义完全不同，而 ACID 中的 C 和 CAP 中的 C 名称虽然都是一致性，但含义也完全不一样。ACID 中的 C 是指数据库的数据完整性，而 CAP 中的 C 是指分布式节点中的数据一致性。再结合 ACID 的应用场景是数据库事务，CAP 关注的是分布式系统数据读写这个差异点来看，其实 CAP 和 ACID 的对比就类似关公战秦琼，虽然关公和秦琼都是武将，但其实没有太多可比性。
四、与BASE理论的区别
<一>、BASE理论定义
BASE 是指基本可用（Basically Available）、软状态（ Soft State）、最终一致性（ Eventual Consistency），核心思想是即使无法做到强一致性（CAP 的一致性就是强一致性），但应用可以采用适合的方式达到最终一致性。
1. 基本可用（Basically Available）分布式系统在出现故障时，允许损失部分可用性，即保证核心可用。
2. 软状态（Soft State）允许系统存在中间状态，而该中间状态不会影响系统整体可用性。这里的中间状态就是 CAP 理论中的数据不一致。
3. 最终一致性（Eventual Consistency）系统中的所有数据副本经过一定时间后，最终能够达到一致的状态。
<二>、区别
BASE 理论本质上是对 CAP 的延伸和补充，更具体地说，是对 CAP 中 AP 方案的一个补充。前面在剖析 CAP 理论时，提到了其实和 BASE 相关的两点：
1、CAP 理论是忽略延时的，而实际应用中延时是无法避免的。这一点就意味着完美的 CP 场景是不存在的，即使是几毫秒的数据复制延迟，在这几毫秒时间间隔内，系统是不符合 CP 要求的。因此 CAP 中的 CP 方案，实际上也是实现了最终一致性，只是“一定时间”是指几毫秒而已。
2、AP 方案中牺牲一致性只是指分区期间，而不是永远放弃一致性。这一点其实就是 BASE 理论延伸的地方，分区期间牺牲一致性，但分区故障恢复后，系统应该达到最终一致性。
综合上面的分析，ACID 是数据库事务完整性的理论，CAP 是分布式系统设计理论，BASE 是 CAP 理论中 AP 方案的延伸。