CAP 定理，也称为布鲁尔定理，是分布式计算中的基本原则，规定了设计和部署可靠、高性能分布式系统的权衡和限制。该定理断言分布式数据存储系统不可能同时满足一致性、可用性和分区容错性这三个关键方面。简而言之，CAP 定理强调了系统中固有的权衡，即在任何给定时间只能有效实现这三个核心属性中的两个。
一致性是指分布式系统中的所有节点在任何给定实例上都显示完全相同的数据和值。这意味着当数据事务发生时，系统内的所有节点都知道更改，随后访问该数据的请求将在整个系统中产生相同的结果，从而确保数据完整性。
可用性是衡量分布式系统成功响应用户请求的频率的指标。一个高可用的系统可以保证它能够及时、准确地确认通过其任何节点的每个用户请求，无论请求量或单个节点的当前状态如何。
分区容错性与系统承受网络内通信中断或故障的能力有关。即使分布式环境中节点之间的通信完全中断，分区容忍系统也可以继续以最佳状态运行。
根据 CAP 定理，很明显，在设计分布式系统时，在这三个属性之间取得平衡至关重要，因为同时实现所有这些属性是不可能的。在实践中，这通常围绕着选择一种折衷方案，包括根据系统的优先级、用例和业务需求牺牲一个属性以支持其他两个属性。
在各种分布式数据库中，Amazon DynamoDB和Apache Cassandra等流行系统优先考虑可用性和分区容错性（AP）的组合，而其他数据库如Google Cloud Spanner或PostgreSQL等RDBMS系统则重点关注一致性和分区容错性（CP）。
在后端开发的背景下，CAP 定理在塑造各种分布式数据系统的架构设计和决策过程中发挥着至关重要的作用。该定理帮助工程师根据明确的要求和约束权衡其设计选择的利弊。
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