CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance）。CAP 原则指的是，这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。
CAP原则的精髓就是要么AP，要么CP，要么AC，但是不存在CAP。
· Consistency 一致性:所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）
· Availability 可用性:在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。（对数据更新具备高可用性）
· Partition Tolerance 容错性:以实际效果而言，分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生了分区的情况，必须就当前操作在C和A之间做出选择。
6. 思考问题 如果Eureka server都宕机了，微服务还能调通吗（微服务消费方调微服务提供方）？为什么？ 7.参考文献
Spring Cloud Eureka配置文件详解
https://www.cnblogs.com/sharpest/p/13678513.html
注册中心的比较
https://www.jianshu.com/p/9b8a746e0d90
SpringCloud之服务注册与发现Eureka
https://www.cnblogs.com/grasp/p/9258811.html
Spring Cloud构建微服务架构：服务注册与发现（Eureka、Consul）【Dalston版】
https://blog.didispace.com/spring-cloud-starter-dalston-1/
Eureka 都挂了，微服务还能调通吗？
https://blog.csdn.net/weixin_26757939/article/details/112497977
画图工具
https://www.processon.com/diagrams