一致性(Consistency): 每次读取都会收到最新的写入或错误
可用性(Availability): 每个请求都会收到 (非错误) 响应, 但不保证它包含最新的写入
分区容差(Partition tolerance): 尽管节点之间的网络删除 (或延迟) 了任意数量的消息, 但系统仍继续运行
特别是, cap 定理意味着, 在存在网络分区的情况下, 必须在一致性和可用性之间做出选择。请注意, cap 定理中定义的一致性与 acid 数据库 transactions[4] 中保证的一致性有很大不同。
说明
没有分布式系统可以避免网络故障，因此通常必须容忍网络分区。在存在分区的情况下，可以选择一个分区：一致性或可用性。在选择一致性而非可用性时，如果由于网络分区而无法保证特定信息是最新的，则系统将返回错误或超时。在选择可用性而非一致性时，系统将始终处理查询并尝试返回最新的可用信息版本，即使由于网络分区而无法保证其是最新的。
在没有网络故障的情况下 - 也就是说，当分布式系统正常运行时 - 可以满足可用性和一致性。
CAP经常被误解，好像必须始终选择放弃三种保证中的一种。实际上，只有在发生网络分区或故障时，才能在一致性和可用性之间进行选择;在所有其他时间，不需要进行任何权衡。
设计了传统ACID的数据库系统，例如RDBMS选择一致性而非可用性，而围绕BASE理念设计的系统，例如NoSQL运动中常见的，选择可用性而不是一致性。
PACELC定理以CAP为基础，即使在没有分区的情况下，也会在延迟和一致性之间进行另一次权衡。
https://en.wikipedia.org/wiki/CAP_theorem
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