什么是分布式系统的CAP原理
在分布式系统中，一致性（C）指每一次读都得到最近的写数据，或者一个异常；可用性（A）指每一个请求都得到一个非异常的响应，而不保证取得最近的写数据；分区容错性（P）是指结点间网络异常时，系统仍然可以继续运行。原理指出，一个分布式系统最多只能提供CAP中的两个保障。
值得注意的是，CAP原理指的是在分区发生时，只能在保证一致性或可用性中二选其一。而非因为分区不可避免，在系统设计时必须放弃一致性或可用性，没有分区发生时可以同时保证一致性和可用性。
CAP原理的简单模型解释
如图，网络中有两个结点N1和N2，可以简单的理解N1和N2分别是两台计算机，他们之间网络可以连通，N1中有一个应用程序A，和一个数据库V，N2也有一个应用程序B和一个数据库V。
正常运行时的场景如下图：
当结点间的网络发生问题时，N1和N2间的数据同步失效。此时系统只能在一致性和可用性中二选一。选择一致性时，结点将对请求返回不可用异常。选择可用性时，结点将返回现有的数据，而此时数据可能已经过时。
CAP原理在互联网场景的应用
对于多数大型互联网应用的场景，主机众多、部署分散，而且现在的集群规模越来越大，所以节点故障、网络故障是常态，而且要保证服务可用性达到N个9，即保证P和A，舍弃C（退而求其次保证最终一致性）。虽然某些地方会影响客户体验，但没达到造成用户流失的严重程度。
对于涉及到钱财这样不能有一丝让步的场景，C必须保证。网络发生故障宁可停止服务（或者只读不写），这是保证CA，舍弃P。
CAP原理在数据库领域的应用
CAP理论在数据库领域也有广泛的应用，如下图中按照CAP中三选二对数据库系统的分类：
参考资料
1. http://www.hollischuang.com/archives/666
2. http://zohararad.github.io/presentations/big-data-introduction/
