再来细究一下 CAP 为啥无法同时达成？既然无法同时达成，总结一下各常见数据库分别适用其中哪两点：
必须优先满足P
中文叫做「分区容错」，必须优先满足。分布式系统是由若干台节点组成的一个网络，其中单台节点可能发生任何故障，包括：
- OS重启
- 硬盘故障
- 和其他的节点网络失联（光纤损毁、内部交换机故障重启等等）
当然在 CAP 理论中，主要关注的故障情况是出现网络故障。什么情况下不会出现内部节点之间的网络故障？当只有一台物理机的时候😁。但这就不是分布式系统了。所以在设计分布式系统的时候，必须优先满足分区容错，不然单台节点发生意外之后就不可用了。
怎么理解满足「分区容错」？简单来说，就是当网络故障时，所有节点分成了两个集群，两个 client 分别连接到两个集群，要满足这两个 client 享受的服务一样，无论是读请求还是写请求。
C和A无法同时满足
假设数据库有两个拷贝在两个不同的数据中心。具体怎么做备份并不重要，可以是 Single-Master，或者多个 Leader，或者基于 Quorum 的备份（Dynamo 使用的方式）。要求是当数据被写到一个数据中心的时候，他也一定要被写到另一个数据中心。
假设 Client 只连接到其中一个数据中心，但是连接两个数据中心的网络故障了。现在面临两个选择：
- 你的应用还是被允许写到数据库，所以两边的数据库还是完全可用的。但是一旦两个数据库之间的网络中断了，任何一个数据中心的写操作就不会在另一个数据中心出现。这就违反了一致性。
- 如果你不想失去一致性，你就必须保证你的读写操作都在同一个数据中心，你可能叫它 Leader。另一个数据中心，因为网络故障不能被更新，就必须停止接收读写操作，直到网络恢复，两边数据库又同步了之后。所以虽然非 Leader 的数据库在正常运行着，但是他却不能处理请求，这就违反了 CAP 的可用性定义。
由此，在出现网络分区的时候，一致性和可用性只能满足其一。
RDBMS数据库表现怎么样？
对于 Single-Master 模型的关系型数据库，无论是 MySQL 或者 PostgreSQL，显然都不是 CAP 的。
- 如果是同步备份的模型，在网络分区时，就不能再对 Master 写入数据，这就违反了可用性
- 如果是异步备份的模型，在网络分区时，从 Slave 中读取的数据很可能不是最新版本，这就违反了一致性
所以难道说 RDBMS 数据库是 P 的（在网络分区的时候 Master 和 Slaver 分别可读）？这也说不通。只能说明 ACID 的概念和 CAP 南辕北辙，无法覆盖。
Redis集群怎么样？
Redis 原生集群发生网络分区时，
Cassandra呢？ZooKeeper呢？
ZooKeeper 要求达到大多数 Quorum，来达到共识，才能处理一个写操作。如果你有网络分区，一边有大多数节点，一边有少部分节点。那么拥有大多数节点的分区还可以继续工作，但是少部分节点的分区就算节点们都正常工作着，还是不能处理写操作。所以 ZooKeeper 的写操作在网络分区的情况下，不满足 CAP 的可用性。