在计算机科学中，CAP 是 一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）的缩写。这个理论是由加州大学伯克利分校的计算机科学家Eric Brewer在1998年提出的，用于描述分布式系统在设计时必须做出的权衡选择。
一致性（Consistency）：
在分布式系统中，一致性指的是所有节点在同一时间看到的数据是一致的，即写请求成功后，其影响立即可见，后续的读请求永远不会读到老数据。
可用性（Availability）：
可用性意味着只要请求发送到未宕机的节点，客户端就能收到合理的响应。这要求系统即使出现故障，也能保证服务的连续性和可靠性。
分区容错性（Partition tolerance）：
分区容错性指的是系统在遇到网络分区（即节点或网络之间的连接被中断）时，仍然能够对外提供服务。这意味着系统必须能够在网络不稳定的情况下继续运行，并且保持数据的一致性。
根据CAP定理，一个分布式系统最多只能同时满足这三项中的两项。例如，如果系统追求强一致性，那么它可能无法同时保证高可用性；反之亦然。因此，在设计分布式系统时，需要根据具体的应用场景和需求来选择合适的权衡。
建议在实际应用中，根据业务需求和系统特性，明确优先级，选择适合的CAP组合，以确保系统的稳定性和性能。