简述CAP理论

• 数据一致性(consistency)：如果系统对一个写操作返回成功，那么之后的读请求都必须读到这个新数据；如果返回失败，那么所有读操作都不能读到这个数据，对调用者而言数据具有强一致性(strong consistency)
• 服务可用性(availability)：所有读写请求在一定时间内得到响应，可终止、不会一直等待
• 分区容错性(partition-tolerance)：在网络分区的情况下，被分隔的节点仍能正常对外服务

如果选择了CA而放弃了P，那么当发生分区现象时，为了保证C，系统需要禁止写入，当有写入请求时，系统返回error（例如，当前系统不允许写入），这又和A冲突了，因为A要求返回no error和no timeout。

因此，分布式系统理论上不可能选择CA架构，只能选择CP或者AP架构

反证：

如果CAP三者可同时满足，由于允许P的存在，则一定存在节点之间的丢包，如此则不能保证C

因为允许分区容错，写操作可能在节点1上成功，在节点2上失败，这时候对于Client 1 (读取节点1)和Client 2(读取节点2)，就会读取到不一致的值，出现不一致的情况。

如果要保持一致性，写操作必须同时失败，也就是降低系统的可用性。