一致性（Consistency）

在分布式系统完成某写操作后的任何读操作，都应该获取到该写操作写入的那个最新值。相当于要求分布式系统中的各节点时时刻刻保持数据的一致性。

可用性（Availability）

一直可以正常的读写操作。简单而言就是客户端一直可以正常访问并得到系统的正常响应。用户角度来看就是不会出现系统操作失败或者访问超时等问题。

分区容错性（Partition Tolerance）

指的是分布式系统中的某个节点或者网络分区出现故障的时候，整个系统仍然可以对外提供满足一致性和可用性的服务。也就是说部分故障不影响整体使用。
事实上我们在设计分布式系统时都会考虑到bug，硬件，网络等各种原因造成的故障，所以即使部分节点或者网络出现故障，我们要求整个系统还是要继续使用。

CAP三者不可兼得，该如何取舍：

• CA：优先保证一致性和可用性，放弃分区容错性。这也意味着放弃系统的扩展性，系统不再是分布式的，有违设计的初衷。
• CP：优先保证一致性和分区容错性，放弃可用性。在数据一致性要求比较高的场合（比如：zk，HBase）是比较常见的做法，一旦发生网络故障或者消息丢失，就会牺牲用户体验，等恢复之后用户才逐渐能访问。
• AP：优先保证可用性和分区容错性，放弃一致性。放弃一致性不是说一致性就不保证了，而是逐渐变得一致，即最终一致性。