CAP原则介绍
CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance）。CAP 原则指的是，这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。
CAP的三个指标
一致性（Consistency）
“all nodes see the same data at the same time”,即更新操作成功并返回客户端后，所有节点在同一时间的数据完全一致，这就是分布式的一致性。一致性的问题在并发系统中不可避免，对于客户端来说，一致性指的是并发访问时更新过的数据如何获取的问题。从服务端来看，则是更新如何复制分布到整个系统，以保证数据最终一致
可用性（Availability）
可用性指“Reads and writes always succeed”，即服务一直可用，而且是正常响应时间。好的可用性主要是指系统能够很好的为用户服务，不出现用户操作失败或者访问超时等用户体验不好的情况。
分区容错性（Partition tolerance）
即分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性或可用性的服务。
CAP定理的证明
以下说明为什么CAP 原则三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。
假设有一个客户端C用户A，2台服务器，分别部署了2个同样的服务节点S1、S2，存放的数据都是V0，他们之间的网络可以互通，也就相当于分布式系统的两个部分。
操作流程
1、客户端A更新了数据V1到S1
2、S1节点这个消息告诉S2节点，想让S2页更新数据，却发生了网络故障，S2中保存的还是V0
3、客户端向S2请求数据，S2返回V0数据
分析
（1）系统网络发生了故障，但是系统依然可以访问，因此具有容错性。
（2）客户端A访问节点S1的时候更改了V0到V1，想要客户端A访问节点S2的时候是V1，因此需要等网络故障恢复，将S2节点的数据进行更新才可以。
（3）在网络故障恢复的这段时间内，想要系统满足可用性，是不可能的。因为可用性要求随时随地访问系统都是正确有效的。这就出现了矛盾。
正是这个矛盾所以CAP三个特性肯定不能同时满足。既然不能满足，那我们就进行取舍。
有二种选择：
第一，牺牲数据一致性，响应旧的数据V0给客户端；
第二，牺牲可用性，阻塞等待，直到网络连接恢复，数据更新操作完成之后，再给用户响应最新的数据V1。
取舍策略
CA without P：如果不要求P（不允许分区），则C（强一致性）和A（可用性）是可以保证的。但放弃P的同时也就意味着放弃了系统的扩展性，也就是分布式节点受限，没办法部署子节点，这是违背分布式系统设计的初衷的。
CP without A：如果不要求A（可用），相当于每个请求都需要在服务器之间保持强一致，而P（分区）会导致同步时间无限延长(也就是等待数据同步完才能正常访问服务)，一旦发生网络故障或者消息丢失等情况，就要牺牲用户的体验，等待所有数据全部一致了之后再让用户访问系统。设计成CP的系统其实不少，最典型的就是分布式数据库，如Redis、HBase等。对于这些分布式数据库来说，数据的一致性是最基本的要求，因为如果连这个标准都达不到，那么直接采用关系型数据库就好，没必要再浪费资源来部署分布式数据库。
AP wihtout C：要高可用并允许分区，则需放弃一致性。一旦分区发生，节点之间可能会失去联系，为了高可用，每个节点只能用本地数据提供服务，而这样会导致全局数据的不一致性。典型的应用就如某米的抢购手机场景，可能前几秒你浏览商品的时候页面提示是有库存的，当你选择完商品准备下单的时候，系统提示你下单失败，商品已售完。这其实就是先在 A（可用性）方面保证系统可以正常的服务，然后在数据的一致性方面做了些牺牲，虽然多少会影响一些用户体验，但也不至于造成用户购物流程的严重阻塞。
一般来说，分区容错无法避免，因此可以认为 CAP 的 P 总是成立。CAP 定理告诉我们，剩下的 C 和 A 无法同时做到。