先简单介绍一下CAP原理是什么:
即一致性，访问所有的节点得到的数据应该是一样的。注意，这里的一致性指的是强一致性，也就是数据更新完，访问任何节点看到的数据完全一致，要和弱一致性，最终一致性区分开来。
即可用性，所有的节点都保持高可用性。注意，这里的高可用还包括不能出现延迟，比如如果节点B由于等待数据同步而阻塞请求，那么节点B就不满足高可用性。
也就是说，任何没有发生故障的服务必须在有限的时间内返回合理的结果集。
即分区容忍性，这里的分区是指网络意义上的分区。由于网络是不可靠的，所有节点之间很可能出现无法通讯的情况，在节点不能通信时，要保证系统可以继续正常服务。
以实际效果而言，分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生了分区的情况，必须就当前操作在C和A之间做出选择
CAP原理说，一个数据分布式系统不可能同时满足C和A和P这3个条件。所以系统架构师在设计系统时，不要将精力浪费在如何设计能满足三者的完美分布式系统，而是应该进行取舍。由于网络的不可靠性质，大多数开源的分布式系统都会实现P，也就是分区容忍性，之后在C和A中做抉择。
对CAP原理的一些常见的理解误区 看到网上很多文章说CAP原理是分布式系统的基石，但是CAP原理其实是对分布式数据存储系统的一个定论。我们假设一个分布式系统各个节点都读写同一个mysql实例，那么对于这个分布式系统来说，讨论CAP原理是没有意义的。因为各个节点之间可以不用因为数据复制而进行通信，满足分区容忍性（P），可以随时响应请求，满足可用性（A），同时因为访问的是一个数据库实例，本身已经保证了数据一致性（C）。
因此，在讨论CAP原理的时候，更多的是针对那些有数据存储、数据复制场景的分布式存储系统，也就是我们熟悉的NoSql数据库。
由于我们大多数人都不会去设计一款新的NoSql数据库来使用，更多的是使用现成的NoSql开源系统进行数据的存储，比如Hbase、MongoDB、Cassandra等。所以大多数时候，其实我们都用不上CAP原理。
虽然用不上，但是了解一下还是没有坏处的。下面简单证明一下CAP
假设有节点data1和节点data2，一开始有个数据number=1。之后向data1提交更新，将数据number设置为2。
接着data1就需要将更新推送给data2，让data2也更新number数据。
接下来我们分3个场景分析：
为了保证数据一致性，data1需要将数据复制给data2，即data1和data2需要进行通信。但是由于网络是不可靠的，我们系统有保证了分区容忍性，也就是说这个系统是可以容忍网络的不可靠的。这时候data2就不一定能及时的收到data1的数据复制消息，当有请求向data2访问number数据时，为了保证数据的一致性，data2只能阻塞等待数据真正同步完成后再返回，这时候就没办法保证高可用性了。
所以，在保证C和P的情况下，是无法同时保证A的。
为了保证高可用性，data1和data2都有在有限时间内返回。同样由于网络的不可靠，在有限时间内，data2有可能还没收到data1发来的数据更新消息，这时候返回给客户端的可能是旧的数据，和访问data1的数据是不一致的，也就是违法了C。
也就是说，在保证A和P的情况下，是无法同时保证C的。
如果要保证高可用和一致性，只有在网络情况良好且可靠的情况下才能实现。这样data1才能立即将更新消息发送给data2。但是我们都知道网络是不可靠的，是会存在丢包的情况的。所以要满足即时可靠更新，只有将data1和data2放到一个区内才可以，也就丧失了P这个保证。其实这时候整个系统也不能算是一个分布式系统了。
理解CAP理论的最简单方式是想象两个节点分处分区两侧。允许至少一个节点更新状态会导致数据不一致，即丧失了C性质。如果为了保证数据一致性，将分区一侧的节点设置为不可用，那么又丧失了A性质。除非两个节点可以互相通信，才能既保证C又保证A，这又会导致丧失P性质。
四、总结关于CAP原理，还需要特别注意的一点是，虽然说我们设计系统时不能同时保证拥有三点。但是也并不是说，保证了其中2点后，就要完全抛弃另外一点。只是相对的要做一些牺牲。比如在保证CP的情况下，虽然没办法保证高可用性，但这不意味着可用性为0，我们可以通过合理的设计尽量的提高可用性，让可用性尽可能的接近100%。同理，在AP的情况下，也可以尽量的保证数据的一致性，或者实现弱一致性，即最终一致性。
个人认为，对于大数据的研发人员，CAP原理还是有必要理解的。理解了CAP原理后，再去看一些开源的NoSql实现原理也会比较好理解一些。
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