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CAP理论是什么

分布式事务处理的理论基础就是CAP，CAP指的是：设计分布式系统时需要考虑3个方面，分别是：一致性(Consistency)、可用性(Availability)、分区容错性(Partition Tolerance)，并且分布式系统最多满足两个方面，无法同时满足三种条件。

CAP释义：

一致性(Consistency)：假设服务有多个节点，每个节点都存储了用户数据，那么每个节点的数据需要保持同一时刻数据一致，这叫一致性。

可用性(Availability)：当服务只有一个节点时，节点发生宕机，那么系统就会无法对外提供服务，而假设服务有多个节点，其中一个结点宕机不影响整个集群对外提供服务，故增加服务的节点个数，是为了保证系统的可用性。

分区容错性(Partition Tolerance)：分区容忍性就是允许系统通过网络协同工作，例如，将数据库拆分为多个不同的数据库，并且将每个数据库分别部署在不同的地区、不同的网络，这样即使在某个地区发生网络波动或者网络断开时，其他地区的数据库还能继续提供服务，这就叫分区容错性。

为什么分布式系统不能同时满足C、A、P呢？

因为在保证分区容忍性的前提下，一致性和可用性无法同时满足，如果要保证系统的可用性，那么就会增加多个服务节点，而节点增加的越多，数据一致性就会越来越差，只有节点越少时，数据一致性才最好保证，所以C和A是互斥的，故也就不能同时满足C、A、P三种条件了。

因为C和A的互斥，所以在设计分布式系统时，普遍考虑的是：

满足AP，即可用性和分区容错性，放弃一致性，但是也不是完全放弃一致性，而是追求最终一致性，就是在某个节点数据有更新之后，不要求每个节点立马都要查询出最新的数据，而是允许每个节点数据的暂时不一致，在用户接受的时间范围内，更新每个节点的数据使其达到最终一致性即可。
满足CP，放弃可用性，加强一致性和分区容忍性，一些强一致性要求的系统按CP进行设计，比如跨行转账，一次转账请求要等待双方银行系统都完成整个事务才算完成。说明：由于网络问题的存在CP系统可能会出现待等待超时，如果没有处理超时问题则整理系统会出现阻塞。

在分布式系统设计中AP的应用较多，即保证分区容忍性和可用性，保证数据的最终一致性。比如：订单退款，退款即刻成功，但是钱要几个小时后或者几天之后到账，只要在用户接受的时间内走完事务流程即可。