我觉得任何答案都没有很好地解释分区容忍，所以只是更详细地解释一下CAP定理的意思是:

C:(线性性或强一致性)大致是指

如果操作B在操作A成功完成后启动，则 操作B必须看到系统处于与打开时相同的状态 完成操作A，或更新状态(但绝不是旧状态)。

A:

“系统中非故障[数据库]节点接收到的每个请求 必须导致[非错误]响应”。这对某些人来说是不够的 节点能够处理请求:任何未失败的节点都需要这样做 能够处理它。许多所谓的“高可用性”(即低可用性) 停机时间)系统实际上不符合这个定义 可用性。

P:

分区容忍(命名不当)基本上意味着您 通过可能延迟或中断的异步网络进行通信 消息。互联网和我们所有的数据中心都有这个特性，所以 在这件事上你真的没有选择的余地。

来源:Martin kleppmann的作品

举个例子: 卡桑德拉最多只能是AP系统。但是，如果您将其配置为基于Quorum进行读写，那么它就不会保持CAP可用性(根据CAP定理的定义可用)，而只是P系统。

我觉得任何答案都没有很好地解释分区容忍，所以只是更详细地解释一下CAP定理的意思是:

C:(线性性或强一致性)大致是指

如果操作B在操作A成功完成后启动，则 操作B必须看到系统处于与打开时相同的状态 完成操作A，或更新状态(但绝不是旧状态)。

A:

“系统中非故障[数据库]节点接收到的每个请求 必须导致[非错误]响应”。这对某些人来说是不够的 节点能够处理请求:任何未失败的节点都需要这样做 能够处理它。许多所谓的“高可用性”(即低可用性) 停机时间)系统实际上不符合这个定义 可用性。

P:

分区容忍(命名不当)基本上意味着您 通过可能延迟或中断的异步网络进行通信 消息。互联网和我们所有的数据中心都有这个特性，所以 在这件事上你真的没有选择的余地。

来源:Martin kleppmann的作品

举个例子: 卡桑德拉最多只能是AP系统。但是，如果您将其配置为基于Quorum进行读写，那么它就不会保持CAP可用性(根据CAP定理的定义可用)，而只是P系统。

一致性意味着整个集群中的数据是相同的，因此您可以从/写入任何节点并获得相同的数据。

可用性意味着即使集群中的某个节点宕机，也能够访问集群。

分区容忍意味着即使两个节点之间存在“分区”(通信中断)(两个节点都在工作，但不能通信)，集群也能继续工作。

为了同时获得可用性和分区容忍，您必须放弃一致性。考虑一下在master-master设置中是否有两个节点X和Y。现在，X和Y之间的网络通信中断了，所以它们不能同步更新。此时你可以:

A)允许节点不同步(放弃一致性)，或者

B)认为集群“关闭”(放弃可用性)

所有可用的组合是:

CA - data is consistent between all nodes - as long as all nodes are online - and you can read/write from any node and be sure that the data is the same, but if you ever develop a partition between nodes, the data will be out of sync (and won't re-sync once the partition is resolved). CP - data is consistent between all nodes, and maintains partition tolerance (preventing data desync) by becoming unavailable when a node goes down. AP - nodes remain online even if they can't communicate with each other and will resync data once the partition is resolved, but you aren't guaranteed that all nodes will have the same data (either during or after the partition)

您应该注意，CA系统实际上并不存在(即使有些系统声称存在)。

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。

Brewer's keynote, the Gilbert paper, and many other treatments, places C, A and P on an equal footing as desirable properties of an implementation and effectively say 'choose two!'. However, this is often considered to be a misleading presentation, since you cannot build - or choose! - 'partition tolerance': your system either might experience partitions or it won't. CAP is better understood as describing the tradeoffs you have to make when you are building a system that may suffer partitions. In practice, this is every distributed system: there is no 100% reliable network. So (at least in the distributed context) there is no realistic CA system. You will potentially suffer partitions, therefore you must at some point compromise C or A.

https://github.com/henryr/cap-faq#10-why-do-some-people-get-annoyed-when-i-characterise-my-system-as-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/