一、CAP理论来源
这个定理起源于加州大学柏克莱分校（University of California, Berkeley）的计算机科学家埃里克·布鲁尔在2000年的分布式计算原理研讨会（PODC）上提出的一个猜想。在2002年，麻省理工学院（MIT）的赛斯·吉尔伯特和南希·林奇发表了布鲁尔猜想的证明，使之成为一个定理。
吉尔伯特和林奇证明的CAP定理比布鲁尔设想的某种程度上更加狭义。定理讨论了在两个互相矛盾的请求到达彼此连接不通的两个不同的分布式节点的时候的处理方案。
二、CAP理论概念
在理论计算机科学中，CAP定理（CAP theorem），又被称作布鲁尔定理（Brewer's theorem），它指出对于一个分布式计算系统来说不可能同时满足以下三点：
- 一致性（Consistency） 在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否是同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）
- 可用性（Availability） 在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。（每次请求都能获取到非错的响应——但是不保证获取的数据为最新数据）
- 分区容错性（Partition tolerance）（以实际效果而言，分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生了分区的情况，必须就当前操作在C和A之间做出选择）
根据定理，分布式系统只能满足三项中的两项而不可能满足全部三项。理解CAP理论的最简单方式是想象两个节点分处分区两侧。允许至少一个节点更新状态会导致数据不一致，即丧失了C性质。如果为了保证数据一致性，将分区一侧的节点设置为不可用，那么又丧失了A性质。除非两个节点可以互相通信，才能既保证C又保证A，这又会导致丧失P性质。
CAP原则的精髓就是要么AP，要么CP，要么AC，但是不存在CAP。如果在某个分布式系统中数据无副本， 那么系统必然满足强一致性条件， 因为只有独一数据，不会出现数据不一致的情况，此时C和P两要素具备，但是如果系统发生了网络分区状况或者宕机，必然导致某些数据不可以访问，此时可用性条件就不能被满足，即在此情况下获得了CP系统，但是CAP不可同时满足。
因此在进行分布式架构设计时，必须做出取舍。当前一般是通过分布式缓存中各节点的最终一致性来提高系统的性能，通过使用多节点之间的数据异步复制技术来实现集群化的数据一致性。通常使用类似memcached之类的NOSQL作为实现手段。虽然memcached也可以是分布式集群环境的，但是对于一份数据来说，它总是存储在某一台memcached服务器上。如果发生网络故障或是服务器死机，则存储在这台服务器上的所有数据都将不可访问。由于数据是存储在内存中的，重启服务器，将导致数据全部丢失。当然也可以自己实现一套机制，用来在分布式memcached之间进行数据的同步和持久化，但是实现难度是非常大的。
三、可用的抉择
CAP理论就是说在分布式存储系统中，最多只能实现上面的两点。而由于网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以分区容错性是我们必须需要实现的。所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡，没有NoSQL系统能同时保证这三点。对于web2.0网站来说，关系数据库的很多主要特性却往往无用武之地。
1、数据库事务一致性需求
很多web实时系统并不要求严格的数据库事务，对读一致性的要求很低，有些场合对写一致性要求并不高。允许实现最终一致性。
2、数据库的写实时性和读实时性需求
对关系数据库来说，插入一条数据之后立刻查询，是肯定可以读出来这条数据的，但是对于很多web应用来说，并不要求这么高的实时性，比方说发一条消息之后，过几秒乃至十几秒之后，我的订阅者才看到这条动态是完全可以接受的。
3、对复杂的SQL查询，特别是多表关联查询的需求
任何大数据量的web系统，都非常忌讳多个大表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的报表查询，特别是SNS类型的网站，从需求以及产品设计角度，就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询，以及单表的简单条件分页查询，SQL的功能被极大的弱化了。
四、与NoSQL的关系
传统的关系型数据库在功能支持上通常很宽泛，从简单的键值查询，到复杂的多表联合查询再到事务机制的支持。而与之不同的是，NoSQL系统通常注重性能和扩展性，而非事务机制（事务就是强一致性的体现）。
传统的SQL数据库的事务通常都是支持ACID的强事务机制。A代表原子性，即在事务中执行多个操作是原子性的，要么事务中的操作全部执行，要么一个都不执行；C代表一致性，即保证进行事务的过程中整个数据库的状态是一致的，不会出现数据花掉的情况；I代表隔离性，即两个事务不会相互影响，覆盖彼此数据等；D表示持久化，即事务一旦完成，那么数据应该是被写到安全的，持久化存储的设备上（比如磁盘）。
NoSQL系统仅提供对行级别的原子性保证，也就是说同时对同一个Key下的数据进行的两个操作，在实际执行的时候是会串行的执行，保证了每一个Key-Value对不会被破坏。
五、与BASE的关系
BASE是Basically Available（基本可用）、Soft state（软状态）和Eventually consistent（最终一致性）三个短语的简写。
BASE是对CAP中一致性和可用性权衡的结果，其来源于对大规模互联网系统分布式实践的结论，是基于CAP定理逐步演化而来的，其核心思想是即使无法做到强一致性（Strong consistency），但每个应用都可以根据自身的业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性（Eventual consistency）。接下来我们着重对BASE中的三要素进行详细讲解。
基本可用：指分布式系统在出现不可预知故障的时候，允许损失部分可用性。注意，这绝不等价于系统不可用，以下两个就是“基本可用”的典型例子：
（1）响应时间上的损失：正常情况下，一个在线搜索引擎需要0.5秒内返回给用户相应的查询结果，但由于出现异常（比如系统部分机房发生断电或断网故障），查询结果的响应时间增加到了1~2秒。
（2）功能上的损失：正常情况下，在一个电子商务网站上进行购物，消费者几乎能够顺利地完成每一笔订单，但是在一些节日大促购物高峰的时候，由于消费者的购物行为激增，为了保护购物系统的稳定性，部分消费者可能会被引导到一个降级页面。
弱状态：也称为软状态，和硬状态相对，是指允许系统中的数据存在中间状态，并认为该中间状态的存在不会影响系统的整体可用性，即允许系统在不同节点的数据副本之间进行数据同步的过程存在延时。
最终一致性：强调的是系统中所有的数据副本，在经过一段时间的同步后，最终能够达到一个一致的状态。因此，最终一致性的本质是需要系统保证最终数据能够达到一致，而不需要实时保证系统数据的强一致性。
参考资料
（1） https://zh.wikipedia.org/wiki/CAP%E5%AE%9A%E7%90%86 （维基百科）
（2） https://baike.baidu.com/item/CAP%E5%8E%9F%E5%88%99 （百度百科）
（3） https://zhuanlan.zhihu.com/p/33999708
（4） https://www.ruanyifeng.com/blog/2018/07/cap.html （比较形象的解释了cap理论）
（5） https://www.cnblogs.com/duanxz/p/5229352.html