数据副本在不同的机器上做冗余， 中间有数据的复制， 保证数据的同步。
虽然只是两台机器， 但是也构成了一个简单的分布式环境。
老板虽然不懂技术， 但是看到数据在不同的机器之间有备份，也就放心了。
经过几个月的开发和测试，系统顺利上线， 但是大家很快就发现： 分布式系统不像单机系统那么简单， 由于网络的原因， 或者某个机器的原因很容易导致通讯失败，或者节点不可用。
有一天， 用户先访问了左边的机器A , 写入了一条数据， 然后机器A很不幸， 网线被悲催的网管给踢掉了， 这直接导致了两个严重的后果：
1. 负载均衡找不着机器A，认为它死翘翘了， 就要把用户的下一次访问转到机器B去。
2. 数据复制也找不着机器A , 只好罢工。 用户刚写入的数据没法复制到机器B，机器B上还是老数据
怎么办？ 虽然这是一次偶然， 把网管臭骂一顿， 插上网线就可以了， 但是谁能保证以后两个机器的通信是一致畅通的呢？
组里的小王说： 我们的机器B 还活着呢， 还能提供服务， 数据复制不到机器B， 不就是少看几条数据嘛， 无伤大雅，不影响大局， 勉强可用， 插上网线后数据复制就会工作， 一切就会恢复正常。
小王无意中选择了系统的可用性(Availability，简称A)， 系统能提供服务就好， 数据不一致可以忍受。
张大胖说: 不行， 老板说了，我们系统的数据极为重要， 数据如果不一致会带来严重后果，所以机器B上的和这些关键数据相关的功能也必须停掉， 必须等到机器A插上网线，数据同步以后才能开工
很明显， 张大胖遵循老板指示， 把一致性（Consistency, 简称C ）放到了首位。
所以问题就很明显了， 在网络节点之间无法通信的情况下, 和数据复制相关的功能， 要么选择可用性(A) , 要么选择一致性(C)， 不能同时选择两者。
大胖仔细思考了一下， 其实这两种选择的背后其实隐藏着另外一个事实， 那就是网络节点之间无法通信的情况下， 节点被隔离，产生了网络分区， 整个系统仍然是可以工作的， 大胖给它起了个名： 分区容错性（Partition tolerance， 简称P）。
如果选择了可用性(A) + 分区容错性(P) , 就要放弃一致性(C)。
如果选在一致性(C) + 分区容错性(P) , 就得放弃可用性(A) ， 对了， 这种情况下，虽然系统的有些功能是不能使用的， 因为需要等待数据的同步， 但是那些和数据同步无关的功能还是可以访问的 ， 相当于系统做了功能的降级。
既然有AP和CP, 会不会出现仅仅是CA（一致性+可用性）这种组合呢？ 就是没有分区容错性， 只保留可用性和一致性？ 仔细想想， 这种情况其实就退化成了单机应用， 没有意义了。
大胖觉得自己似乎发现了一个规律： 在一个分布式计算机系统中，一致性(C)，可用性(A)和分区容错性(P) 这三种保证无法同时得到满足，最多满足两个。
他决定把找个规律叫做CAP定理， 听起来比较高大上， 显得自己高深莫测。
如果你实在是搞不懂这CAP, 张大胖会告诉你一个更容易理解的版本： 在一个分布式系统中， 在出现节点之间无法通信（网络分区产生）， 你只能选择 可用性 或者 一致性， 没法同时选择他们。
（完）
