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CAP是什么？
一致性（Consistency）
这个和数据库ACID的一致性类似，但这里关注的所有数据节点上的数据一致性和正确性，而数据库的ACID关注的是在在一个事务内，对数据的一些约束。系统在执行过某项操作后仍然处于一致的状态。在分布式系统中，更新操作执行成功后所有的用户都应该读取到最新值。
个人理解：关注点在业务逻辑上的一致性
可用性（Availability）
每一个操作总是能够在一定时间内返回结果。需要注意“一定时间”和“返回结果”。“一定时间”是指，系统结果必须在给定时间内返回。“返回结果”是指系统返回操作成功或失败的结果。
接口反馈速度越快，可用性越高；还要保证一定能返回数据
分区容忍性（Partition Tolerance）
是否可以对数据进行分区。这是考虑到性能和可伸缩性。
这个一般情况下都是满足的，所以基本都是CP、AP
数据的一致性
强一致性：
当更新操作完成之后，任何多个后续进程或者线程的访问都会返回最新的更新过的值。这种是对用户最友好的，就是用户上一次写什么，下一次就保证能读到什么。根据 CAP 理论，这种实现需要牺牲可用性。
白话文：写一个值，就立马能读到什么
弱一致性：
系统并不保证续进程或者线程的访问都会返回最新的更新过的值。用户读到某一操作对系统特定数据的更新需要一段时间，我们称这段时间为“不一致性窗口”。系统在数据写入成功之后，不承诺立即可以读到最新写入的值，也不会具体的承诺多久之后可以读到。
白话文：写一个值，但我不确定能不能读取到，也不确定什么时候能读取到（好渣呀）
最终一致性：
是弱一致性的一种特例。系统保证在没有后续更新的前提下，系统最终返回上一次更新操作的值。在没有故障发生的前提下，不一致窗口的时间主要受通信延迟，系统负载和复制副本的个数影响。DNS 是一个典型的最终一致性系统。
白话文：写一个值，如果过一段时间（这个时间依据什么？TODO）没后续的更新了，那么下次就可以读取到这个值