Update from Sync Service

数据库/CAP定理（CAP theorem）.md

@@ -1,15 +1,77 @@
-==在计算机科学中, CAP定理（CAP theorem）, 又被称作 布鲁尔定理（Brewer's theorem）, 它指出对于一个分布式计算系统来说，不可能同时满足以下三点:==
+# CAP 定理
 
-- **一致性(Consistency)** ==(所有节点在同一时间具有相同的数据)==
-- **可用性(Availability)** ==(保证每个请求不管成功或者失败都有响应)==
-- **分隔容忍(Partition tolerance)** ==(系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作)==
+> Brewer's Theorem — 分布式计算系统的基本原则
 
-==CAP理论的核心是：一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时较好的满足两个。==
-==因此，根据 CAP 原理将 NoSQL 数据库分成了满足 CA 原则、满足 CP 原则和满足 AP 原则三 大类：==
+---
 
-- ==CA - 单点集群，满足一致性，可用性的系统，通常在可扩展性上不太强大。==
-- ==CP - 满足一致性，分区容忍性的系统，通常性能不是特别高。==
-- ==AP - 满足可用性，分区容忍性的系统，通常可能对一致性要求低一些。==
-![captheoramimage](Exported%20image%2020260407225428-0.png)
- > 来自 <[http://www.runoob.com/mongodb/nosql.html](http://www.runoob.com/mongodb/nosql.html)>
- > 来自 <[http://www.runoob.com/mongodb/nosql.html](http://www.runoob.com/mongodb/nosql.html)>
+## 定理内容
+
+一个分布式系统**不可能同时满足**以下三点：
+
+| 特性 | 说明 |
+|------|------|
+| **一致性 (Consistency)** | 所有节点在同一时间具有相同的数据 |
+| **可用性 (Availability)** | 保证每个请求都有响应（成功或失败） |
+| **分区容忍 (Partition Tolerance)** | 系统中任意信息丢失或失败不影响系统继续运行 |
+
+---
+
+## CAP 三角
+
+```
+           C
+          /\
+         /  \
+        /    \
+       /  P   \
+      /________\
+     A
+```
+
+**核心**：分布式系统最多只能同时满足 **两个** 特性。
+
+---
+
+## 三类系统
+
+### CA — 一致性 + 可用性
+
+- 单点集群
+- 不具备分区容错能力
+- 例子：传统 RDBMS（MySQL、PostgreSQL）
+
+### CP — 一致性 + 分区容忍
+
+- 牺牲可用性
+- 网络分区时可能不可用
+- 例子：MongoDB、HBase、Redis
+
+### AP — 可用性 + 分区容忍
+
+- 牺牲一致性
+- 分区期间保持可用，数据可能不一致
+- 例子：Cassandra、DynamoDB
+
+---
+
+## 选择指南
+
+| 场景 | 选择 |
+|------|------|
+| 金融交易、银行系统 | CP（强一致性） |
+| 社交媒体、新闻 Feed | AP（高可用） |
+| 需要强一致的传统业务 | MySQL/PostgreSQL |
+
+---
+
+## NoSQL 数据库分类
+
+| 类型 | 数据库 |
+|------|--------|
+| **CA** | 传统关系型数据库 |
+| **CP** | MongoDB、HBase、Redis |
+| **AP** | Cassandra、DynamoDB、CouchDB |
+
+---
+
+> 参考：[NoSQL 简介 - 菜鸟教程](http://www.runoob.com/mongodb/nosql.html)