CAP定理是分布式系统中最基础的原则。作为架构初学者，对其的理解应该有些许掌握。
CAP定理又被称为 布鲁尔定理，它提出对于一个分布式系统而言，不能同时满足三点：Consisteny（一致性）、Availability（可用性）Partition tolerance（分区容错性）
意思就是任何分布式系统只能同时满足这三项中的两项。如果是最多同时满足两项，会出现三种结果：CA（满足可用性、一致性），CP（满足分区容错性、一致性），AP（可用性、分区容错性）
假设某个系统当前有两个节点A和B，两个节点分别可以由Actor进行读写，两个节点之间的数据可以自动完成数据同步：
①Consisteny（一致性）：一致性的要求是指，对于任何客户端（Actor）来说，每次的读操作，都能获得最新的数据。即，当有客户端向A节点写入了新数据之后，其它客户端从B节点中进行读操作所获得的数据必须也是最新的，是与A节点数据保持一致的。
②可用性（Availability）：可用性的要求是指，每个请求都能在合理的时间内获得符合预期的响应（不保证获取的结果是最新的数据），客户端只要向A节点或B节点发起请求后，只要这两个节点收到了请求，就必须响应给客户端，但不需要保证响应的值是否正确。
③Partition tolerance（分区容错性）：当节点之间的网络出现问题之后，系统依然能正常提供服务。
它们之间的组合使用
在分布式系统的结构下，网络是不可能做到100%可靠的。既然网络不能保证绝对可靠，那 P（分区容错性）就是一个必选项了。如果CA选项，没有P，当发生节点间网络故障时，为了保证 C（一致性），那么就必须将系统锁住，不允许任何写入操作，否者就会出现节点之间数据不一致了。但是锁住了系统，就意味着当有写请求进来的时候，系统是不可用的，这一点又违背了 A（可用性）原则。所以CA组合违背现实性，一般不选择CA架构。
CP架构即 Consisteny（一致性）与 Partition tolerance（分区容错性）的组合。
如上图，由于网络问题，节点A和节点B之前不能互相通讯。当有客户端（Actor）向节点A进行写入请求时（准备写入Message 2），节点A会不接收写入操作，导致写入失败，这样就保证了节点A和节点B的数据一致性，即保证了Consisteny（一致性）。
然后，如果有另一个客户端（上图另一个Actor）向B节点进行读请求的时候，B请求返回的是网络故障之前所保存的信息（Message 1），并且这个信息是与节点A一致的，是整个系统最后一次成功写入的信息，是能正常提供服务的，即保证了Partition tolerance（分区容错性）。
AP架构即 Availability（可用性）与 Partition tolerance（分区容错性）的组合架构。
如上图，由于网络问题，节点A和节点B之前不能互相通讯。当有客户端（Actor）向节点A进行写入请求时（准备写入Message 2），节点A允许写入，请求操作成功。但此时，由于A和B节点之前无法通讯，所以B节点的数据还是旧的（Message 1）。当有客户端向B节点发起读请求时候，读到的数据是旧数据，与在A节点读到的数据不一致。但由于系统能照常提供服务，所以满足了Availability（可用性）要求。
CAP告诉我们在构建服务时，需要根据业务特性作出权衡考虑，哪些点是当前系统可以取舍的，哪些是应该重点保留的。在网络正常情况下，CA是可以实现的。如果对用户的数据（密码，金额）一致性要求很高，采用CP架构，如果是一些商品相关介绍信息（一致性要求不高），用户体验比较重要，对可用性要求更高一些，那么这个模块的数据就可以采用AP架构。我们采用CAP中的组合，并不放弃组合外的第三点，我们可以做一些防备措施或者冗余方案来保障第三点，来使系统更加完善健全。
原文：https://www.cnblogs.com/zhao-teng-ass/p/11055178.html