1. 什么是CAP
是一種定理，多用於描述分布式架構，CAP這三個字母對應三種理念，且這三種理念只能兩兩組合，不能CAP三種理念同時共存（為什么？下面說）。
- C：Consisteny（一致性）
- A：Availability（可用性）
- P：Partition Tolerance（分區容錯性）
2. 細說CAP
- C：Consisteny（一致性），比如數據庫是主從模式，一個寫庫請求進來了，master庫完成了寫入操作，但是再slave同步數據之前，另一個用戶查了這條數據，結果沒查到，但是也沒報錯，這就不是強一致性。雖然最終會同步成功，但這是最終一致性的體現。強一致性的體現在於我不管你因為什么沒同步成功（可能網絡延遲或其他等），只要沒同步成功，我這個slave就不能對外提供服務。必須主從數據一致才可以提供服務。（很少有做到這點的）
- A：Availability（可用性），還是上面的例子，就是保證了可用性。因為雖然主從沒同步完成，但是我從庫照樣能提供服務而且及時響應結果。也就是說可用性保證服務可用，而不在乎數據是否一致。明顯和C是沖突的，那CA怎么還能組合到一起？后面說。
- P：Partition Tolerance（分區容錯性），集群部署了三台服務。掛了一台，其他兩台還能繼續對外提供服務，這時候我就認為他是沒問題的，也就是我能容忍你掛了一台，只要還有服務能對外提供請求即可。所以一般分區容忍性是必須的，一般都需要從C和A之間做選擇。
3. CAP組合
- CP
即一致性和分區容忍性。
把節點A和節點B理解成mysq主從的話，那么就是A和B之間不能互相通訊，網絡出問題了，當有客戶端向A寫入msg1的時候，會直接失敗，因為C要保證A和B兩個節點之間的數據強一致性。
假如有另一個客戶端向B節點進行讀取msg2消息的時候，B返回是成功的，因為msg2節點是A和B之間網絡通順時存在的老數據，數據是一致的。這就是雖然你A不可用，但是我B還能提供服務，這就保證了分區容忍性。
- AP
即可用性和分區容忍性。
節點A和B之間不能互相通訊，當有客戶端向A節點寫入msg1的時候，節點A允許 寫入，請求操作成功，但此時由於A和B不能通信，所以導致B節點的msg1的數據是舊的，或者根本不存在。但是另一個客戶端向B節點讀取msg1的時候是可以成功的，要么讀到的是舊數據要么讀取不到。但是服務是可用的，只是數據可能有問題。這就保證了可用性，舍棄了強一致性。
- CA
CA的話我只能想到單機上是可以保證的，一台機器數據肯定一致，服務肯定可用。不可用的時候服務也不能用，也能保證一致性。單台機器也沒有分區容錯性的概念。所以完美CA。
4. Base理論
Base理論是對CAP理論的延申，核心思想就說既然無法做到強一致性（CAP中的C），但是可以采取合適的方式達到最終一致性。
Base的全稱是：Basically Available（基本可用）、Soft State（軟狀態）、Eventual Consistency（最終一致性）。
- Basically Available（基本可用）
指分布式系統再出現故障的時候，允許損失部分可用性，即保證核心可用。比如電商大促時，為了應對訪問量激增，部分用戶可能會被引導到降級頁面，服務層也可能只提供降級服務，這就是損失部分可用性的體現。
- Soft State（軟狀態）
指系統允許存在中間狀態，而這個中間狀態不會影響系統整體可用性。比如分布式存儲中一般一份數據至少會有三個副本，允許不同節點間副本同步的延遲就是軟狀態的體現。
- Eventual Consistency（最終一致性）
指系統中的所有數據副本經過一定時間后最終能夠達到一致的狀態。也是弱一致性的體現。