定理说明

CAP 原则又称 CAP 定理，指的是在一个分布式系统中， Consistency（一致性）、 Availability
（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼.

Partition tolerance（分区容错性）:是在分布式系统中，如果某些节点因为故障不能通信了，系统是否还能正常工作，若能表示容忍程度高。

首先只有分布式系统才有P的概念，若是单体架构，那肯定是CA强一致性和可用性。

CP的意思是，我们分布式系统只能接受一致性，比如库存系统和订单系统两个分区，用户下单，必须等库存扣完有返回结果了才算成功，此时用户在页面里是卡住等待的状态。

AP的意思是，我们系统可用性最重要，可以接受最终一致性，比如下单马上成功，后台异步（消息队列等）扣减库存即可。

那为什么CAP不可能同时出现呢？

当你一个数据项只在一个节点中保存，那么分区出现后，和这个节点不连通的部分就访问不到这个数据了。这时分区就是无法容忍的。提高分区容忍性的办法就是一个数据项复制到多个节点上，那么出现分区之后，这一数据项就可能分布到各个区里。容忍性就提高了。然而，要把数据复制到多个节点，就会带来一致性的问题，就是多个节点上面的数据可能是不一致的。要保证一致，每次写操作就都要等待全部节点写成功，而这等待又会带来可用性的问题。总的来说就是，数据存在的节点越多，分区容忍性越高，但要复制更新的数据就越多，一致性就越难保证。为了保证一致性，更新所有节点数据所需要的时间就越长，可用性就会降低。

使用场景

正常银行这些系统都必须保证强一致性，也就是CP，而互联网可以接受最终一致性来保证可用性AP。