一致性理论
当我们的单个数据库的性能产生瓶颈的时候，我们可能会对数据库进行水平分区，这里所说的分区指的是物理分区，分区之后可能不同的库就处于不同的服务器上了，这个时候单个数据库的 ACID 已经不能适应这种情况了，而在这种 ACID 的集群环境下，再想保证集群的 ACID 几乎是很难达到，或者即使能达到那么效率和性能会大幅下降，最为关键的是再很难扩展新的分区了，这个时候如果再追求集群的 ACID 会导致我们的系统变得很差，这时我们就需要引入一个新的理论原则来适应这种集群的情况，就是 CAP 原则或者叫 CAP 定理
在分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍性（Partition Tolerance）3 个要素最多只能同时满足两个，不可兼得。其中，分区容忍性又是不可或缺的。
一致性模型
数据的一致性模型可以分成以下 3 类：
强一致性：数据更新成功后，任意时刻所有副本中的数据都是一致的，一般采用同步的方式实现。
弱一致性：数据更新成功后，系统不承诺立即可以读到最新写入的值，也不承诺具体多久之后可以读到。
最终一致性：弱一致性的一种形式，数据更新成功后，系统不承诺立即可以返回最新写入的值，但是保证最终会返回上一次更新操作的值。