CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance）。CAP 原则指的是，这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。
原文地址：我理解的分布式理论-CAP - 掘金
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历史背景
时间回到 1985 年，彼时，后来证明了 CAP 理论的 Lynch 教授此时给当时的 IT 界来了一记惊雷：她通过不可辩驳的证明告诉业界的工程师们，如果在一个不稳定（消息要么乱序要么丢了）的网络环境里（分布式异步模型），想始终保持数据一致是不可能的。这是个什么概念呢？就是她打破了那些既想提供超高质量服务，又想提供超高性能服务的技术人员的幻想。这本质是在告诉大家，在分布式系统里，需要妥协。
过了15年，在2000 年时，Eric Brewer 教授在 PODC 会议上提出了 CAP 理论，但是由于没有被证明过，所以，当时只能被称为 CAP 猜想。这个猜想引起了巨大的反响，因为 CAP 很符合人们对设计纲领的预期。在 2002 年后，经过 Seth Gilbert 和 Nancy Lynch 从理论上证明了 CAP 猜想后，CAP 理论正式成为了分布式系统理论的基石之一。
概念解释
要准确的理解CAP，首先必须明白CAP中3个概念的准确定义，3个概念分别对应CAP的3个缩写 Consistency、Availability、Partition Tolerance。
Consistency 一致性
all nodes see the same data at the same time
在服务节点进行更新操作后，所有节点同一时间的数据完全一致，也称数据一致性。
在DB1更新完成后，步骤3的查询结果一定是最新的数据，那么步骤4的查询结果必须要和3一样，不然就是数据不一致。
Availability 可靠性
Reads and writes always succeed
在预期的响应时间内，必须返回结果（非异常的）。这里有两个概念，一个是预期响应时间，一个是非异常的结果。
预期响应时间应该是早在系统设计时就定义好的，要结合业务场景的考虑，例如我们google搜索要在0.5s内返回我们想要的结果，那么0.5就是定义好的结果，
一个文件转换的服务，预期响应时间可能会是数十秒甚至以分钟计算。只要能在预期响应时间内返回，都可以算作未超时的。
非异常的结果是指能被客户端接收并进行正常后续处理的，12306抢票时刷新后看到有票，点击购买又告知没票了，刷新后看到的是旧数据，但整个流程是没有发生异常，也可以说是可靠性。
Partition Tolerance 分区容错性
分布式场景下节点间都是通过网络进行通信的，网络肯定不是100%可靠的，也会有异常的时候。
当两个节点间发生了异常不能正常通信了，就可以说这两个节点之间发生分区了。
那么对于A服务而言，假设B发生异常了，A是否要容忍这种情况呢？选择不容忍，那么对应的措施就是A马上对外停止服务。这对于分布式系统来说绝对是不能接受的，所以我们必须容忍网络分区的发生，即使相关服务发生了异常，服务也不能停止运行。
这么看来CAP中P是必须要的，同时也知道CAP3这不能同时满足，现在的难题就是C和A中如何进行取舍
为什么C和A不能同时存在
假如必须要满足一致性，那么数据中心只能有一个，这样所有的节点拿到的数据肯定都是最新的了。
那就会有一个问题，数据中心一旦发生网络分区，就导致所有节点无法处理请求，这样可靠性必然不能保证。
假如必须要满足可靠性，那么我们可以采用多数据中心的方式，这样即使个别节点发生网络分区，也不会导致整个服务不可用。可是这就有一个问题，最新的数据无法同步给其他分区的节点，就可能会导致数据不一下的可能。
如何取舍C和A
在没有发生网络分区的时候，CAP三者都是满足的，只有当发生网络分区这种小概率事件的时候。
先看一些开源框架是如何进行设计的
cp - Zookeeper，Redis：当zookeeper和redis会保证数据的一致性，保证任何时候获取到的数据都是最新的。
ca - Mysql，RocketMQ: 在Mysql和RocketMQ的主从架构中，当主从之间发生网络分区时，从从库获取到的数据可能是不一致的。
说到底，还是看业务场景。例如涉及到钱的系统，那么一致性是肯定要保证的，银行系统哪怕停止服务也要保证数据的一致性。用过12306，肯定遇到过页面刷新后同一车次有时候有票有时候没票的情况，这就是为了提高可用性，保证刷新操作成功，但是一致性就无法得到保证了。