解释CAP 与 ACID 的区别 ？

CAP和ACID是两个在计算机科学和数据库领域中经常被提及的概念，它们分别代表了分布式系统和数据库事务的不同特性。

CAP原则，全称为Consistency（一致性）、Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容忍性），是分布式计算领域的一个基本定理。它描述了在一个分布式系统中，通常不可能同时满足这三个特性，至多只能满足其中的两个。具体来说：

• 一致性（Consistency）：在分布式系统中的同一数据多副本情形下，对于数据的更新操作体现出的效果与只有单份数据是一样的。
• 可用性（Availability）：客户端在任何时刻对大规模数据系统的读/写操作都应该保证在限定延时内完成。
• 分区容忍性（Partition tolerance）：在大规模分布式数据系统中，网络分区现象，即分区间的机器无法进行网络通信的情况是必然发生的，所以系统应该能够在这种情况下仍然继续工作。

而ACID原则，是数据库事务的四个基本特性，分别是Atomicity（原子性）、Consistency（一致性）、Isolation（隔离性）、Durability（持久性）。这些特性确保了数据库事务在执行过程中的正确性和可靠性。

• 原子性（Atomicity）：事务被视为不可分割的最小单元，事务的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚。
• 一致性（Consistency）：事务必须使数据库从一个一致性状态转变到另一个一致性状态。一致性与业务有关，比如转账前后两个帐户的总额不变。
• 隔离性（Isolation）：数据库允许多个并发事务同时对其数据进行读写和修改的能力，隔离性可以防止多个事务并发执行时由于交叉执行而导致数据的不一致。事务隔离分为不同级别，包括读未提交、读提交、可重复读和串行化。
• 持久性（Durability）：意味着一旦事务完成，无论系统发生什么故障，其修改的结果都能够保持。

总的来说，CAP和ACID都涉及到了“一致性”这个概念，但是它们所指的“一致性”在不同的上下文中有不同的含义。CAP的“一致性”更侧重于分布式系统中数据的多副本一致性，而ACID的“一致性”则更侧重于数据库事务执行前后的数据状态一致性。此外，CAP和ACID分别描述了分布式系统和数据库事务的不同特性，它们解决的问题域和应用场景也有所不同。