CAP原则
简述
提到分布式，那么CAP原则是绕不过去的，那么什么是CAP原则呢。
CAP原则：在一个分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance）不可能都同时满足，最多只能同时满足两个。
详解
| 选项 | 描述 |
|---|---|
| 一致性（Consistency | 指在分布式系统中，多个副本之间能够保持严格的数据一致性。 |
| 可用性（Availability） | 指服务一直处于可用状态，每次请求都能获取非错响应 |
| 分区容错性（Partition tolerance） | 指在分布式系统中，某个分区或副本出故障了，其他分区或副本能继续对外提供服务 |
为什么不能CAP兼容
1、在分布式系统中，分区容错性肯定是必须的，所以必须要有P。
2、添加C，就是添加一致性，那么就是要保证所有分区中的数据是一致的。假设有A、B、C三个分区，现在分区上的数据一致。
3、添加A，添加可用性，保证服务一直可用，我们看能不能达到这种效果。
A、B、C三个分区，分区上的数据一致。现在操作A分区中的数据发生更改，在保证一直性的情况下，得先同步更改B、C分区上得数据。更改数据需要时间，在同步更改的这段时间中，是不是就不能对外提供服务。 如果要先保证可用性，那是不是就不能先同步更改B、C分区上的数据。由此就可以看出CAP不能同时存在。
解决方案
虽然CAP不能同时存在，但是在分布式系统中一般AP、CP也可以根据场景的不同解决我们的问题了。
在可用性要求高的场景中，可以放弃一致性。这要求在数据不一致的情况下不影响我们的服务，比如NoSQL。
在一致性要求高的场景中，可以放弃可用性。这种场景是对数据有很高的要求，比如转账服务，可以牺牲一段可用时间，以保证各分区数据同步一致。
折中方案
在一致性要求比较高的场景中，同步各分区的时候，是不是需要同步到所有分区，如果同步一个或者大部分分区就可以的，那么这时候返回，是不是会提高可用性。这是一个在保证一致性的情况下提高可用性的办法，前提是同步到一个或大部分分区就可以保证我们的业务。
归根究底，一致性和可用性不能同时兼得，一个增加另一个必然减少。