<aside> 💡 CAP定理（CAP theorem）又被称作布鲁尔定理（Brewer's theorem），是加州大学伯克利分校的计算机科学家埃里克·布鲁尔（Eric Brewer）在2000年的ACM PODC上提出的一个猜想。2002年，麻省理工学院的赛斯·吉尔伯特（Seth Gilbert）和南希·林奇（Nancy Lynch）发表了布鲁尔猜想的证明，使之成为分布式计算领域公认的一个定理。 **对于设计分布式系统的架构师来说，CAP是必须掌握的理论。
在一个分布式系统（指互相连接并共享数据的节点的集合）中，当涉及读写操作时，只能保证一致性（Consistence）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition Tolerance）三者中的两个，另外一个必须被牺牲。**
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一致性（Consistency）: 对某个指定的客户端来说，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）。
分区容忍性（Partition Tolerance）: 出现消息丢失或者分区错误时系统能够继续运行。
虽然CAP理论定义是三个要素中只能取两个，但在分布式环境下，必须选择P（分区容忍）要素，因为网络本身无法做到100%可靠，有可能出故障，所以分区是一个必然的现象。如果选择了CA而放弃了P，那么当发生分区现象时，为了保证C，系统需要禁止写入，当有写入请求时，系统返回error（例如，当前系统不允许写入），这又和A冲突了，因为A要求返回no error和no timeout。因此，分布式系统理论上不可能选择CA架构，只能选择CP或者AP架构。
C与A之间的取舍可以在同一系统内以非常细小的粒度反复发生，而每一次的决策可能因为具体的操作，乃至因为牵涉到特定的数据或用户而有所不同。
这句话是理解和应用CAP理论非常关键的一点。CAP理论的定义和解释中，用的都是system、node这类系统级的概念，这就给很多人造成了很大的误导，认为我们在进行架构设计时，整个系统要么选择CP，要么选择AP。但在实际设计过程中，每个系统不可能只处理一种数据，而是包含多种类型的数据，有的数据必须选择CP，有的数据必须选择AP。
而如果我们做设计时，从整个系统的角度去选择CP还是AP，就会发现顾此失彼，无论怎么做都是有问题的。
以一个最简单的用户管理系统为例，用户管理系统包含用户账号数据（用户ID、密码）、用户信息数据（昵称、兴趣、爱好、性别、自我介绍等）。通常情况下，用户账号数据会选择CP，而用户信息数据会选择AP，如果限定整个系统为CP，则不符合用户信息数据的应用场景；如果限定整个系统为AP，则又不符合用户账号数据的应用场景。
所以在CAP理论落地实践时，我们需要将系统内的数据按照不同的应用场景和要求进行分类，每类数据选择不同的策略（CP还是AP），而不是直接限定整个系统所有数据都是同一策略。
这是一个非常隐含的假设，布鲁尔在定义一致性时，并没有将延迟考虑进去。也就是说，当事务提交时，数据能够瞬间复制到所有节点。但实际情况下，从节点A复制数据到节点B，总是需要花费一定时间的。如果是相同机房，耗费时间可能是几毫秒；如果是跨地域的机房，例如北京机房同步到广州机房，耗费的时间就可能是几十毫秒。这就意味着，CAP理论中的C在实践中是不可能完美实现的，在数据复制的过程中，节点A和节点B的数据并不一致。
不要小看了这几毫秒或者几十毫秒的不一致，对于某些严苛的业务场景，例如和金钱相关的用户余额，或者和抢购相关的商品库存，技术上是无法做到分布式场景下完美的一致性的。而业务上必须要求一致性，因此单个用户的余额、单个商品的库存，理论上要求选择CP而实际上CP都做不到，只能选择CA。也就是说，只能单点写入，其他节点做备份，无法做到分布式情况下多点写入。
需要注意的是，这并不意味着这类系统无法应用分布式架构，只是说“单个用户余额、单个商品库存”无法做分布式，但系统整体还是可以应用分布式架构的。
就是当没有P的时候, 也就是没有分区发生的时候, C和A可以同时保证