CAP 理论是一个被说烂了也听烂了的话题，但是还是选择花点时间做整理，做些横向拓展，加点自己的感受，认认真真讨论一下。
之前看阮一峰老师写的文章不错，我之前觉得总有点难懂，现在我觉得是有点问题
我觉得阮老师说的 Availability 理解不对，分布式和具体「哪台」没什么关系。Partition tolerance 的解释也没让我豁然开朗。
CAP 简介
1998 年，有个哥们提出了分布式系统的三个指标：
CAP (Consistency、Availablity 、Partition-tolerance ) 其中：
Consistency
- 一致性
这哥们说，分布式系统所有数据备份，在「同一时刻」，必须是「同样的」。
比如图床服务：后台是三台机器 A、B、C 做支撑，上传一张图片，通过网关最终可能是 A 处理的，随后「马上」请求这张图片，通过网关轮询算法，这个请求极有可能不落在 A 上了，那么他说：不管落在 B、C 哪个机器上，该图片必须存在并返回，否则，就不是『一致性』
如果就有多个分区要执行写操作，如果分布式存储系统「分片」同步、或集群系统的「主从」同步总会有个先后顺序，在这个先后顺序中，就产生了不一致的问题，这时候你：
- 要么接受同一个数据在各个存放点上同步过程中的「暂时」不一致。
- 要么你要「强一致性」，那么同步操作就会影响你的「可用性」。
常见的一致性的级别整理，想看的可以看看
Availability
- 可用性
这哥们说: 在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求，即使集群中的某个结点宕机了，依旧不影响你的任何请求。
这条非常好理解，就是字面意思
Partition tolerance
- 分区容忍性
这哥们说：如果集群中的机器被分成了两部分，这两部分不能互相通信，系统是否能继续正常工作
这个 CAP 中的 P 是最误导我的，以至于今天我对 CAP 依旧无法侃侃而谈，特此整理的原因。
我对「分区容忍性」的疑问
很多人说 “一致性，可用性，分区容忍性，只能任意选择其中两个”，乍一看是没错，但是 AC 满足吗？
普遍到「百度百科」原话也是这样写的：
代码语言：javascript复制CAP原则的精髓就是要么AP，要么CP，要么AC，但是不存在CAP。
我的疑问：保证了 AC，那么 P 就没办法保证， 试想：机器间不能通信，网络分区，如何保证数据的一致性？如何同步数据？
AP CP 我都能理解，平常工作中也都能看到影子：
比如 AP（Eureka）选择了可用性、 CP（Zookeeper、HDFS）都选择了一致性，但是 AC 的模型在哪里？如何做到不会通信失败呢？
有人说：CAP理论作者太教条！只要各地的分布式机器保持一个量级，且把无法通信的机器踢下去，那就是 CAP！
又有人说：那不行，如果网络抖动，你踢的太多，数据分片达不到要求也不行！
参考资料
