1.什么是CAP定理
一个分布式系统不可能同时满足一致性，可用性和分区容错性这三个基本需求，最多只能同时满足其中的2个。
一致性（C:Consistency） 指数据在多个副本之间能够保持一致的特性。
可用性（A: Availability） 指系统提供的服务必须一直处于可用的状态，每次请求都能获取到非错的响应——但是不保证获取的数据为最新数据。
分区容错性（P：Partition tolerance） 分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务，除非整个网络环境都发生了故障。
2.为什么不能同时满足CAP？
假设有如下一个系统：
一个简单的分布式系统
整个系统由两个节点配合组成，之间通过网络通信，当节点 A 进行更新数据库操作的时候，需要同时更新节点 B 的数据库（这是一个原子的操作）。
上面这个系统怎么满足 CAP 呢？C：当节点A更新的时候，节点B也要更新，A：必须保证两个节点都是可用的，P：当节点 A,B 出现了网络分区，必须保证对外可用。
可见，根本完成不了，只要出现了网络分区，A 就无法满足，因为节点 A 根本连接不上节点 B。如果强行满足 C 原子性，就必须停止服务运行，从而放弃可用性 C。
| 组合 | 分析结果 |
|---|---|
| CA | 满足原子和可用，放弃分区容错。说白了，就是一个整体的应用。 |
| CP | 满足原子和分区容错，也就是说，要放弃可用。当系统被分区，为了保证原子性，必须放弃可用性，让服务停用。 |
| AP | 满足可用性和分区容错，当出现分区，同时为了保证可用性，必须让节点继续对外服务，这样必然导致失去原子性。 |
3.能不能同时满足CAP？
比如 C 使用弱一致性，可以先将数据存起来，稍后再更新，实现 “最终一致性”。
