CAP
理论
一致性 Consistency
对某个指定客户端来说，读操作保证能够返回最新的写操作结果
可用性 Availability
非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应（不是错误和超时的响应）
分区容错性Partition Tolerance
当出现网络分区后，系统能够继续“履行职责”
应用
分布式环境下 P 是必须得，否则当出现网络分区时，C 和 A 就会冲突
CP
当 N1 节点数据在同步到 N2 节点时，复制通道出现问题，导致未复制到N2，为了保证 C，此时系统访问 N2 的时候会提示不可用（违反了 A）
AP
当 N1 节点数据在同步到 N2 节点时，复制通道出现问题，导致未复制到N2，为了保证 A，此时系统访问 N2 可以正常使用，但是会导致数据不一致（违反了 C）
细节
- CAP 关注的粒度是数据而不是系统；在整个系统中可以某些数据是 CP，某些数据是 AP
- CAP 是忽略网络延迟的
- 正常情况下不存在CP 和 AP 的选择，可以同时满足 CA
- CA
- 可通过数据库的同步，虽然有延迟，但是某些实时性不是很高的较适合
- 可通过 MQ 实现最终数据一致性
- 放弃并不等于什么都不做，需要为分区恢复后做准备
- CA
与 BASE 理论对比
CP
CAP 理论是忽略网络延迟的，但是现实中肯定会存在延迟，这和 BASE 的最终一致性不谋而合
AP
牺牲一致性是指系统出现分区时，当分区问题结束时也要完成数据的一致性。 BASE 理论其实是 AP的延伸