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。
本文介绍该定理。它其实很好懂，而且是显而易见的。下面的内容主要参考了 michael whittaker 的文章。
一、分布式系统的三个指标
1998年，加州大学的计算机科学家 eric brewer 提出，分布式系统有三个指标。
consistency
availability
partition tolerance
它们的第一个字母分别是 c、a、p。
eric brewer 说，这三个指标不可能同时做到。这个结论就叫做 cap 定理。
二、partition tolerance
先看 partition tolerance，中文叫做"分区容错"。
大多数分布式系统都分布在多个子网络。每个子网络就叫做一个区（partition）。分区容错的意思是，区间通信可能失败。比如，一台服务器放在中国，另一台服务器放在美国，这就是两个区，它们之间可能无法通信。
上图中，g1 和 g2 是两台跨区的服务器。g1 向 g2 发送一条消息，g2 可能无法收到。系统设计的时候，必须考虑到这种情况。
一般来说，分区容错无法避免，因此可以认为 cap 的 p 总是成立。cap 定理告诉我们，剩下的 c 和 a 无法同时做到。
三、consistency
consistency 中文叫做"一致性"。意思是，写操作之后的读操作，必须返回该值。举例来说，某条记录是 v0，用户向 g1 发起一个写操作，将其改为 v1。
接下来，用户的读操作就会得到 v1。这就叫一致性。
问题是，用户有可能向 g2 发起读操作，由于 g2 的值没有发生变化，因此返回的是 v0。g1 和 g2 读操作的结果不一致，这就不满足一致性了。
为了让 g2 也能变为 v1，就要在 g1 写操作的时候，让 g1 向 g2 发送一条消息，要求 g2 也改成 v1。
这样的话，用户向 g2 发起读操作，也能得到 v1。
四、availability
availability 中文叫做"可用性"，意思是只要收到用户的请求，服务器就必须给出回应。
用户可以选择向 g1 或 g2 发起读操作。不管是哪台服务器，只要收到请求，就必须告诉用户，到底是 v0 还是 v1，否则就不满足可用性。
五、consistency 和 availability 的矛盾
一致性和可用性，为什么不可能同时成立？答案很简单，因为可能通信失败（即出现分区容错）。
如果保证 g2 的一致性，那么 g1 必须在写操作时，锁定 g2 的读操作和写操作。只有数据同步后，才能重新开放读写。锁定期间，g2 不能读写，没有可用性不。
如果保证 g2 的可用性，那么势必不能锁定 g2，所以一致性不成立。
综上所述，g2 无法同时做到一致性和可用性。系统设计时只能选择一个目标。如果追求一致性，那么无法保证所有节点的可用性；如果追求所有节点的可用性，那就没法做到一致性。
读者问，在什么场合，可用性高于一致性？
举例来说，发布一张网页到 cdn，多个服务器有这张网页的副本。后来发现一个错误，需要更新网页，这时只能每个服务器都更新一遍。
一般来说，网页的更新不是特别强调一致性。短时期内，一些用户拿到老版本，另一些用户拿到新版本，问题不会特别大。当然，所有人最终都会看到新版本。所以，这个场合就是可用性高于一致性。