CAP 原则又称 CAP 定理，指的是在一个分布式系统中， Consistency（一致性）、 Availability
（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼。
一致性（C）：

1. 在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份
   最新的数据副本）
   可用性（A）：
2. 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。（对数据更新具备
   高可用性）
   分区容忍性（P）：
3. 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。

那什么是P呢？
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，整个网络就分成了几块区域。数据就散布在了这些不连通的区域中。这就叫分区。当你一个数据项只在一个节点中保存，那么分区出现后，和这个节点不连通的部分就访问不到这个数据了。这时分区就是无法容忍的。提高分区容忍性的办法就是一个数据项复制到多个节点上，那么出现分区之后，这一数据项就可能分布到各个区里。容忍性就提高了。然而，要把数据复制到多个节点，就会带来一致性的问题，就是多个节点上面的数据可能是不一致的。要保证一致，每次写操作就都要等待全部节点写成功，而这等待又会带来可用性的问题。总的来说就是，数据存在的节点越多，分区容忍性越高，但要复制更新的数据就越多，一致性就越难保证。为了保证一致性，更新所有节点数据所需要的时间就越长，可用性就会降低。

作者：知乎用户
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