ACID 和 CAP

RDBMS：关系型数据库（Mysql/Oracle/SqlServer）遵循 ACID

A（Atomicity）原子性

C（Consistency）一致性

I（Isolation）独立性

D（Durability）持久性

A（Atomicity）原子性：

原子性很容易理解，也就是说事务里的所有操作要么全部做完，要不就都不做，事务成功的条件是事务里的所有操作都成功，只要有一个失败操作，整个事务就失败，需要回滚。比如银行转账，从A账户转100元至B账户，分为两个步骤，
1. 从A账户取100元
2. 存入100元至B账户
这两部要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失败，钱会莫名其妙少了100元。
C（Consistency）一致性：

数据库要一直处于一致的状态，事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束
I（Isolation）独立性：

所谓独立性是指并发的事务之间不会互相影响。如果一个事务要访问的数据正在被另外一个事务修改，只要另外一个事务未提交，它所访问的数据就不受未提交的事务影响。比如从A账户转100元至B账户，在这个交易还未完成的情况下，如果此时B查询自己的账户，是看不到新增加的100元的
D（Durability）持久性：

持久性是指一旦事务提交后，它所做的修改将会永久的保存在数据库上，即时出现宕机也不会丢失。

C（Consistency）强一致性

A（Availability）可用性

P（Partition tolerance）分区容错性

CAP理论的核心是：一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，因此，根据CAP原理将NoSql数据库分成了满足CA原则、满足CP原则和满足AP原则三大类：

CA（多用于传统MySql，Oracle等数据库）

单点集群，满足一致性，可用性的系统，通常在可扩展性上不太强大。
CP（多用于Redis、Mongodb等）

满足一致性，分区容错性的系统，通常性能不是特别高。
AP（大多数网站架构的选择）

满足可用性，分区容错性的系统，通常可能对一致性要求低一些。（比如，电商网站，某一件商品被点赞的次数，具体是11万几还是12万几，这种情况下一致性要求不高）

经典CAP图

CAP理论就是说在分布式存储系统中，最多只能实现上面的两点。

而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以

分区容错性是我们必须需要实现的。

所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡，没有NoSql系统能同时保证这三点。