CAP原則指的是在一個分布式系統中，一致性(Consistency)、可用性(Availability)、分區容錯性(Partition tolerance)。CAP 原則指的是，這三個屬性最多只能同時實現兩點，不可能三者兼顧。
一.CAP的解釋
C: 一致性，所有的數據備份在同一時刻具有同樣的值；
A：可用性，保證無論請求成功或失敗，系統都會給出響應；
P：分區容錯性，指的是系統任意信息的丟失都不會影響系統的繼續運行，或任意節點的丟失，都不影響其他節點的繼續運行。
二.CAP的應用
CAP只能三選二，任意兩個的組合在計算機領域都有很大的應用。
1）CP
CP原則，滿足一致性和分區容錯性。比如zookeeper就是典型的使用CP原則的分布式服務。Zookeeper不接收服務掛掉，為什么呢？我們都知道，zookeeper中每當master節點掛掉的時候，系統會進行選舉，重新選擇其它節點作為master。那么問題來了，重新選舉需要花費時間，要知道，每次選舉大概需要花30-120秒，而且選舉期間，整個集群都是不可用的，於是造成了選舉期間服務注冊癱瘓的情況。
Redis等分布式數據庫滿足CP原則。
2）AP
AP原則，滿足可用性可分區容錯性。比如Eureke使用的就是AP原則。Eureka保證每個服務節點的獨立性，保證某個服務節點的連接失敗或者某個接點掛掉其他節點不受影響。但是Eureka的缺陷就是無法保證數據的一致性，也就是說，某個節點獲取的注冊服務列表，可能不是最新的數據。
淘寶網、12306這些有使用這個，開學買火車票的時候，剛看還有一張票，點進去就沒了，這就是不滿足數據一致性的例子，還有CouchDB系統等。
3）CA
CA原則，滿足一致性和可用性，放棄分區容錯性，也就意味着系統不再是分布式系統了。滿足CA的比如MySql數據庫，SQL Server等。
三.結語
對於正在深入學習Eureka的我來說只需要了解到這一步即可，有需要再好好研究下。可是，通過CAP原則可以 延伸出很多當下熱門的技術，比如分布式、Redis、Zookeeper、NoSQL等，都是職業發展需要深入學習和研究的，加油吧！