前言
CAP理论在互联网界有着广泛的知名度，知识稍微宽泛一点的工程师都会把其作为衡量系统设计的准则。
大家都非常清楚地理解了CAP：任何分布式系统在可用性、一致性、分区容错性方面，不能兼得，最多只能得其二，因此，任何分布式系统的设计只是在三者中的不同取舍而已。
事实上，让人吃惊的是，CAP在国外的响力完全不如所想，相反还伴随着诸多的争论。下面我们系统地阐述一下CAP的来龙去脉
CAP详解
cap的定义
- C（一致性）：所有的节点上的数据时刻保持同步
- A（可用性）：每个请求都能接受到一个响应，无论响应成功或失败
- P（分区容错）：系统应该能持续提供服务，即使系统内部有消息丢失（分区）
·高可用、数据一致是很多系统设计的目标，但是分区又是不可避免的事情：
- 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。但其实分区不是你想不想的问题，而是始终会存在，因此CA的系统更多的是允许分区后各子系统依然保持CA。
- CP without A：如果不要求A（可用），相当于每个请求都需要在Server之间强一致，而P（分区）会导致同步时间无限延长，如此CP也是可以保证的。很多传统的数据库分布式事务都属于这种模式。
- 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。现在众多的NoSQL都属于此类。