简述什么是 CAP 理论，Kafka 满足哪两个？
参考答案：
CAP理论，全称为Consistency（一致性）、Availability（可用性）和Partition tolerance（分区容错性），是由美国计算机科学家Eric Brewer提出的关于分布式系统中数据一致性模型的一种理论。CAP理论指出，在分布式系统中，一致性、可用性和分区容错性三者不可兼得，最多只能同时满足两个。
Kafka是一个流处理平台，它主要用于构建实时数据管道和流式应用。在Kafka中，数据被持久化保存在磁盘上，并且可以被一个或多个消费者实时读取。
根据CAP理论，Kafka满足的是一致性和可用性这两个特性。具体来说：
- 一致性（Consistency）：在Kafka中，任何一台机器写入的数据，其他节点也可以读取到。这保证了数据在多个副本之间的一致性。
- 可用性（Availability）：如果一个节点故障，其他节点可以正常提供数据服务。这保证了系统的高可用性，即使部分节点出现故障，整个系统仍然可以正常运行。
然而，Kafka并不满足分区容错性（Partition tolerance）。分区容错性是指在分布式系统中，当网络分区发生时，系统仍然能够保持正常运行。但在Kafka中，如果发生网络分区，可能会导致部分节点无法与其他节点通信，从而影响系统的正常运行。因此，Kafka在设计和使用时需要权衡这三个特性，以满足实际应用的需求。