CAP 定理，又被叫作布鲁尔定理。对于设计分布式系统(不仅仅是分布式事务)的架构师来说，CAP 就是你的入门理论。
分布式系统（distributed system）正变得越来越重要，大型网站几乎都是分布式的。
分布式系统的最大难点，就是各个节点的状态如何同步。CAP 定理是这方面的基本定理，也是理解分布式系统的起点。
C(一致性Consistency)：指数据在多个副本之间能够保持一致的特性（严格的一致性）在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（所有节点在同一时间具有相同的数据）
一致性（Consistency）是指多副本（Replications）问题中的数据一致性。可以分为强一致性与弱一致性。
强一致性
简言之，在任意时刻，所有节点中的数据是一样的
例如，对于关系型数据库，要求更新过的数据能被后续的访问都能看到，这是强一致性。
弱一致性
数据更新后，如果能容忍后续的访问只能访问到部分或者全部访问不到，则是弱一致性。最终一致性就属于弱一致性。
A (可用性Availability)指系统提供的服务必须一直处于可用的状态，每次只要收到用户的请求，服务器就必须给出响应。在合理的时间内返回 合理的响应（不是错误和超时的响应）只有非故障节点才能满足业务正常；只有在合理的时间内，用户才能接受；只有 返回合理的响应，用户才能接受。
P (网络分区容错性Partition tolerance)网络节点之间无法通信的情况下，节点被隔离，产生了网络分区， 整个系统仍然是可以保证对外提供满足一致性和可用性的服务，除非是整个网络环境都发生了故障
什么是分区？在分布式系统中，不同的节点分布在不同的子网络中，由于一些特殊的原因，这些子节点之间出现了网络不通的状态， 但他们的内部子网络是正常的。从而导致了整个系统的环境被切分成了若干个孤立的区域。这就是分区。
结论CAP原则的精髓就是要么AP，要么CP，要么AC，但是不存在CAP。
开发选择追求CP: 用户请求支付,等待支付订单生成以及库存系统数据更新,再给用户返回结果 追求强一致性 缺点:用户体验差
追求AP: 用户请求支付,立即给用户响应结果,异步处理库存系统 放弃强一致性,采用最终一致性