CAP、ACID对于深入理解分布式环境下技术方案设计选型有重要的知道作用，所以这里做了下整理。
1. CAP原则
1.1定义
CAP是“Consistency，Avalilability, Partition Tolerance”的一种简称，其内容分别是：
(1)强一致性：即在分布式系统中的同一数据多副本情形下，对于数据的更新操作体现出的效果与只有单份数据是一样的。
(2)可用性：客户端在任何时刻对大规模数据系统的读/写操作都应该保证在限定延时内完成；
(3)分区容忍性：在大规模分布式数据系统中，网络分区现象，即分区间的机器无法进行网络通信的情况是必然发生的，所以系统应该能够在这种情况下仍然继续工作。
对于一个大规模分布式数据系统来说，CAP三要素是不可兼得的，同一系统至多只能实现其中的两个，而必须放宽第3个要素来保证其他两个要素被满足。一般在网络环境下，运行环境出现网络分区是不可避免的，所以系统必须具备分区容忍性(P)特性，所以在一般在这种场景下设计大规模分布式系统时，往往在AP和CP中进行权衡和选择。
1.2 为什么分布式环境下CAP三者不可兼得呢？
由于上面已经提到对于分布式环境下，P是必须要有的，，所以该问题可以转化为：如果P已经得到，那么C和A是否可以兼得？可以分为两种情况来进行推演：(1) 如果在这个分布式系统中数据没有副本，那么系统必然满足强一致性条件，因为只有独本数据，不会出现数据不一致的问题，此时C和P都具备。但是如果某些服务器宕机，那必然会导致某些数据是不能访问的，那A就不符合了。(2) 如果在这个分布式系统中数据是有副本的，那么如果某些服务器宕机时，系统还是可以提供服务的，即符合A。但是很难保证数据的一致性，因为宕机的时候，可能有些数据还没有拷贝到副本中，那么副本中提供的数据就不准确了。所以一般情况下，会根据具体业务来侧重于C或者A，对于一致性要求比较高的业务，那么对访问延迟时间要求就会低点；对于访问延时有要求的业务，那么对于数据一致性要求就会低点。一致性模型主要可以分为下面几类：强一致性、弱一致性、最终一致性、因果一致性、读你所写一致性、会话一致性、单调读一致性、以及单调写一致性，所以需要根据不同的业务选择合适的一致性模型。
2. ACID原则
ACID是关系型数据库系统采纳的原则，其代表的含义分别是：
(1) 原子性（Atomicity）：是指一个事务要么全部执行，要么完全不执行。
(2) 一致性(Consistency): 事务在开始和结束时，应该始终满足一致性约束。比如系统要求A+B=100,那么事务如果改变了A的数值，则B的数值也要相应修改来满足这样一致性要求；与CAP中的C代表的含义是不同的。
(3) 事务独立（Isolation）：如果有多个事务同时执行，彼此之间不需要知晓对方的存在，而且执行时互不影响，事务之间需要序列化执行，有时间顺序。
(4) 持久性(Durability)：事务的持久性是指事务运行成功以后，对系统状态的更新是永久的，不会无缘无故回滚撤销。
躲在某一时间想念一段时光的掌纹，
