以下是我讨论CAP的方式，特别是关于P。

CA只有在单机数据库(可能有复制，但所有数据都在一个“故障块”上-服务器不被认为是部分故障)的情况下才可能使用。

如果您的问题需要向外扩展、分布式和多服务器，则可能发生网络分区。您已经需要p了，我所处理的问题中很少有适用于总是单服务器的范例(或者，如Stonebraker所说，“分布式是桌面赌注”)。如果您能找到CA问题，那么像传统的非向外扩展RDBMS这样的解决方案将提供很多好处。

对我来说，罕见:所以我们继续讨论AP和CP。

当您有分区时，只能在AP操作和CP操作之间进行选择。如果网络和硬件运行正常，你就能得到你的蛋糕并吃掉它。

让我们讨论AP / CP的区别。

AP -当有网络分区时，让独立的部分自由运行。

CP——当存在网络分区时，关闭节点或禁止读写，这样就会出现确定性故障。

我喜欢能两者兼顾的架构，因为有些问题是AP问题，有些是CP问题，而有些数据库可以两者兼顾。在CP和AP解决方案中，也有一些微妙之处。

例如，在AP数据集中，您可能同时存在不一致的读取和生成写入冲突-这是两种不同的AP模式。您的系统是否可以配置为具有高读可用性但不允许写冲突的AP ?或者您的AP系统可以接受写入冲突，具有强大而灵活的解决系统?你最终需要两者吗，或者你可以选择一个只做其中一个的系统?

在CP系统中，小分区(单个服务器)的不可用性有多少?更大的复制会增加CP系统中的不可用性，系统如何处理这些权衡?

这些都是CP和AP要问的问题。

现在在这个领域有一个很好的阅读是Brewer的“12年后”的帖子。我相信这将清晰地推进CAP辩论，并强烈推荐它。

http://www.infoq.com/articles/cap-twelve-years-later-how-the-rules-have-changed

根据CAP定理，分布式系统有三个特征:

一致性(C)表示所有系统组件具有相同的信息。

系统的可用性(A)意味着它不会因为另一个系统故障而停止工作。

分区容差(P)表示在任意网络包丢失的情况下，系统将继续工作。

根据CAP定理，一个系统最多只能有这三个特征中的两个。(ap, cp, ca)

一致性——当我们发送读请求时，如果它正在返回结果，它应该返回客户端请求给出的最近的写。 可用性—您的读/写请求应该总是成功的。 分区容忍度——当网络分区(某些机器相互通信的问题)发生时，系统仍然可以工作。

在分布式环境中，存在网络分区发生的可能性，我们无法避免CAP的“P”。因此，我们在“一致性”和“可用性”之间进行选择。

http://bigdatadose.com/understanding-cap-theorem/

简单的CAP定理指出，分布式系统不可能同时提供所有三个保证:

一致性

每个节点同时包含相同的数据

可用性

每次必须至少有一个节点可用以提供数据

分区容忍

系统的故障是非常罕见的

大多数情况下，每个系统只能保证至少两个特性:CA、AP或CP。

我将用这里提到的ATM机示例详细解释

CAP定理讨论了一致性和可用性之间的权衡，如果您的分布式系统遭受分区，您必须做出取舍。分布式系统意味着您将数据存储在多个节点中，分区意味着这些节点之间的连接以某种方式断开。

分区是分布式系统中的通信中断 两个节点之间的连接丢失或暂时延迟。分区 容忍度意味着集群必须在任何情况下继续工作 系统节点间通信中断次数。

假设我们有一家小银行，只有两台自动取款机。客户可以存、取、查余额。你必须确保余额不会低于零。这些atm机之间的连接可以通过三种方式断开

1-您要使用的ATM机不能用。你刚刚放了个坏了的牌子

2-你要用的ATM机在工作，但另一台不能工作

3-他们都在工作，但有一个网络问题，他们无法相互沟通。

这个分布式系统正在遭受分区，我们需要在可用性和一致性之间做出选择:

如果银行选择一致的设计，自动柜员机将不会处理您的请求，因为它无法更新另一台自动柜员机中的余额。 如果银行选择了可用性，你的ATM会处理请求，跟踪发生了什么，然后当连接建立时，它只是告诉其他ATM发生了什么，但余额同时会不一致。

将P与C和A等同看待是一个错误，而C、A、P之间的“三选二”概念是具有误导性的。我解释CAP定理的简洁方式是，“在分布式数据存储中，在网络分区时，你必须在一致性或可用性中选择一个，并且不能两者兼得”。新的NoSQL系统正试图关注可用性，而传统的ACID数据库则更关注一致性。

你真的不能选择CA，网络分区不是任何人都想要的，它只是分布式系统的一个不受欢迎的现实，网络可能会失败。问题是，当这种情况发生时，你如何权衡你的应用程序。第一个提出这个术语的人的这篇文章似乎很清楚地解释了这一点。