CAP是Consistency、Availability、Partition tolerance三个词语的缩写，分别表示一致性、可用性、分区容忍性。
为了方便对CAP理论的理解，我们结合电商系统中的一些业务场景来理解CAP。
- Consistency（一致性）
一致性是指写操作后的读操作可以读取到最新的数据状态，当数据分布在多个节点上时，从任意节点上读取的数据都是最新的。
上图中，商品信息的读写要满足一致性就要实现下面的目标：
商品服务成功写入主数据库后，立刻能从从数据库中查询到最新的数据。
如何实现一致性？
- 数据写入主数据库后要立即将数据同步到从数据库。
- 在主从同步期间要将从数据库锁定，待同步完成后再释放锁，以免在同步期间，在从数据库中读取到旧数据。
- Availability（可用性）
可用性是指任何事务操作都可以得到响应结果，且不会出现响应超时或响应错误。
上图中，商品信息的读写要满足可用性就要实现下面的目标：
- 从数据库接收到查询请求需立即返回响应数据。
- 从数据库不允许出现响应超时或响应错误。
如何实现可用性？
- 主从同步期间，不可将从数据库中的资源锁定。
- 即使数据还没有同步过来，从数据库也要返回要查询的数据，哪怕是旧数据也行。
- Partition tolerance（分区容忍性）
通常分布式系统的各个节点部署在不同的子网，这就是网络分区；因为网络分区存在，那么不可避免地会出现由于网络问题而导致节点之间通信失败，此时系统仍可对外提供服务，这就叫分区容忍性。
上图中，商品信息的读写要满足分区容忍性就要实现下面的目标：
- 主从同步失败不能影响读写操作。
- 其中一个节点挂掉不影响另一个节点对外提供服务。
如何实现分区容忍性？
- 尽量使用异步操作取代同步操作。例如使用异步方式将数据从主数据库同步到从数据库，这样节点之间能有效地实现松耦合。
- 添加从数据库节点，其中一个从节点挂掉时，其他从节点提供服务。
注意：分区容忍性是分布式系统应具备的基本能力。
CAP组合方式在所有分布式事务场景中不会同时具备CAP三个特性，因为在具备了P的前提下C和A是不能共存的。
- AP
放弃一致性，追求可用性和分区容忍性。这是很多分布式系统设计时的选择。
例如上面的商品服务，完全可以实现AP，前提是用户可以接受所查询的数据在一定时间内不是最新的。
通常实现AP时都会保证最终一致性。BASE理论就是根据AP来扩展的。
- CP
放弃可用性，追求一致性和分区容忍性。zookeeper其实就是追求的强一致性。
- CA
一般分布式系统不会采用。
总结CAP是一个已经被证实的理论：一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍性（Partition tolerance）这三项中的两项。它可以作为我们进行架构设计、技术选型的考量标准。对于多数大型互联网系统，节点众多、部署分散，节点故障和网络故障都是常态，而且要保证服务可用性达到N个9（99.99....%），并且要达到良好的响应性能，因此一般都会做出如下选择：保证P和A，舍弃C，保证最终一致性。
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