据我了解，ACID的一致性可确保数据完整性。

但是，CAP的一致性意味着数据可以在分布式系统中快速显示。

这是否意味着：它们不是同一概念？

由于数据的范围，它们实际上并不相同

酸

• 原子性
• 一致性：所有应用的数据更改为所有数据库连接提供一致的数据视图
• 隔离
• 耐用性

帽

• 一致性（所有节点通过最终一致性具有相同的数据）
• 可用性
• 分区容限：尽管任意消息丢失或系统部分出现故障，系统仍可继续运行

概要

• ACID解决了单个节点的数据一致性
• CAP解决了集群范围内的数据一致性

CAP定理：指定分布式系统可以提供两种服务（例如，可用性和分区容限），但不能提供三种服务。例如，如果服务提供可用性和分区，则它永远无法确保一致性（不是立即提供），因此将使用最终一致性，这将允许基础结构在不一致和一致性之间进行转换，但是在某一点上，基础设施迟早会变得一致，导致最终的一致性。云服务以这种方式工作，而Amazon的Simple DB使用最终的一致性。

ACID功能通常应用于关系数据库。如果要以分布式方式（分布式DB）应用ACID，则ACID使用2PC（两阶段提交）来强制跨分区保持一致性。但是，由于ACID提供了一致性和分区性，因此将CAP定理应用于（分布式环境）这将意味着可用性受到损害。

因此，使用了BASE（基本可用，软状态，最终一致），它可以提供ACID无法获得的可伸缩性级别。

希望这可以帮助。

关于CAP定理中的一致性，朱利安·布朗（Julian Brown）在他的文章（http://www.julianbrowne.com/article/brewers-cap-theorem）中写道：

一致的服务将完全运行或根本不运行。Gilbert和Lynch在其证明中使用“原子”一词代替了“一致”一词，这在技术上更有意义，因为严格来说，一致的是ACID中的C应用于数据库事务的理想属性，并且意味着数据将永不持久。打破某些预设约束。但是，如果您认为它是分布式系统的预设约束，即不允许同一数据段有多个值，那么我认为抽象漏洞已被塞满（此外，如果Brewer使用了atomic一词，则将其称为AAP定理，每当我们尝试发音时，我们都会住院。

因此，CAP中的C对应于ACID中的A。

他在Gilbert和Lynch的文章中提到“ Seth Gilbert和Nancy Lynch：Brewer的猜想以及一致的，可用的，耐分区的Web服务的可行性”