CAP理论，即：
- Consistency（一致性），指的是多个副本在任何时间点上的数据保持一致。在分布式系统中，当进行写操作时，要求所有副本都要看到最新的写入数据，以保持数据的一致性。换句话说，若在一个节点上修改了数据，并且采用了一致性的约束，那么在其他节点上对该数据的访问应该能看到这个更新。
- Availability（可用性），指的是系统能够在任何时候都正常工作并提供服务。在分布式系统中，可用性要求系统能够继续处理请求并返回正常的响应，即使面临一些节点故障或其他不可预知的情况。可用性强调的是系统的可靠性和对用户请求的及时响应。
- Partition tolerance（分区容错性），指的是系统能够继续正常工作，即使面临网络分区的情况下。网络分区是指在分布式系统中不可避免的网络通信故障，导致节点之间的通信无法正常进行。分区容错性要求系统能够处理这种分区情况，并保持数据的一致性和可用性。
需要注意的是，CAP理论说的是在面对网络分区时，无法同时保证一致性、可用性和分区容错性，只能在它们之间进行权衡。在出现网络分区的情况下，必须要选择满足一致性和分区容错性的方案，或者选择满足可用性和分区容错性的方案。
根据CAP理论的原则，一般情况下，分布式系统会追求满足可用性和分区容错性，而对一致性的要求则会有所降低。这意味着在分布式系统中，可能会允许副本之间在某个时间段内出现不一致的情况。但随着时间的推移，系统会努力推进数据的最终一致性。
在这种情况下，我们可以利用CAP理论来进行设计决策。根据CAP理论，当面临网络分区的情况时，我们必须在一致性（Consistency）和可用性（Availability）之间做出权衡。在电商平台中，商品库存信息的一致性非常重要，因此我们可以选择牺牲一定的可用性，以保证数据的一致性。
为了实现数据的一致性，我们可以采用强一致性模型和同步复制的方式。每当进行商品库存的更新操作时，系统要求将数据写入所有的副本，只有当所有副本都成功写入后才返回成功。这样确保了节点之间的数据一致性。然而，由于要等待所有副本的写操作完成，可能会增加写操作的延迟，降低系统的可用性。