因为微服务的原因，我们把服务进行了分布式，随着各个数据库也随着变成分布式每个数据库不一定存在相同的物理机中。
那么这个时候单个数据库的 ACID 已经不能适应这种情况，而在这种集群中想去保证集群的 ACID 几乎很难达到，或者即使能达到那么效率和性能会大幅下降，最为关键的是再很难扩展新的分区了。
这个时候如果再追求集群的 ACID 会导致我们的系统变得很差，这时我们就需要引入一个新的理论原则来适应这种集群的情况，就是 CAP。
CAP定理
CAP 必须满足以下的 3 个属性：
- 一致性（Consistency）：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）
- 可用性（Availability）：在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。（对数据更新具备高可用性）
- 分区容错性（Partition tolerance）：大多数分布式系统都分布在多个子网络。每个子网络就叫做一个区（partition）。分区容错的意思是，区间通信可能失败。比如，一台服务器放在中国，另一台服务器放在美国，这就是两个区，它们之间可能无法通信。即G1 和 G2 是两台跨区的服务器。G1 向 G2 发送一条消息，G2 可能无法收到。系统设计的时候，必须考虑到这种情况。
一般来说，分区容错无法避免，因此可以认为 CAP 的 P 总是成立。CAP 定理告诉我们，剩下的 C 和 A 无法同时做到。
Consistency 和 Availability 的矛盾
一致性和可用性，为什么不可能同时成立？答案很简单，因为可能通信失败（即出现分区容错）。
如果保证 G2 的一致性，那么 G1 必须在写操作时，锁定 G2 的读操作和写操作。只有数据同步后，才能重新开放读写。锁定期间，G2 不能读写，没有可用性不。
如果保证 G2 的可用性，那么势必不能锁定 G2，所以一致性不成立。
综上所述，G2 无法同时做到一致性和可用性。系统设计时只能选择一个目标。如果追求一致性，那么无法保证所有节点的可用性；如果追求所有节点的可用性，那就没法做到一致性。