在CAP理论中，C代表一致性，A代表可用性（在一定时间内，用户的请求都会得到应答），P代表分区容错。
这里分区容错到底是指数据上的多个备份还是说其它的 ？ 我感觉分布式系统中，CAP理论应该是C和A存在不可同时满足， 既要保证高可用，又要保证强一致性，因为多个节点之间存在数据复制，所以要么保证强一致性，就不一定能在指定的时间内返回客户的请求， 要么保证高可用，但是各个节点的数据不一定是一致的。 但是和P有什么关系呢 ？

一个分布式系统里面，节点组成的网络本来应该是连通的。然而可能因为一些故障，使得有些节点之间不连通了，整个网络就分成了几块区域。数据就散布在了这些不连通的区域中。这就叫分区。

当你一个数据项只在一个节点中保存，那么分区出现后，和这个节点不连通的部分就访问不到这个数据了。这时分区就是无法容忍的。

提高分区容忍性的办法就是一个数据项复制到多个节点上，那么出现分区之后，这一数据项就可能分布到各个区里。容忍性就提高了。

然而，要把数据复制到多个节点，就会带来一致性的问题，就是多个节点上面的数据可能是不一致的。要保证一致，每次写操作就都要等待全部节点写成功，而这等待又会带来可用性的问题。

总的来说就是，数据存在的节点越多，分区容忍性越高，但要复制更新的数据就越多，一致性就越难保证。为了保证一致性，更新所有节点数据所需要的时间就越长，可用性就会降低。

 
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