Consistency 一致性 一致性指“all nodes see the same data at the same time”，即更新操作成功并返回客戶端完成后，所有節點在同一時間的數據完全一致。分布式的一致性對于一致性，可以分為從客戶端和服務端兩個不同的視角。從客戶端來看，一致性主要指的是多并發訪問時更新過的數據如何獲取的問題。從服務端來看，則是更新如何復制分布到整個系統，以保證數據最終一致。一致性是因為有并發讀寫才有的問題，因此在理解一致性的問題時，一定要注意結合考慮并發讀寫的場景。 從客戶端角度，多進程并發訪問時，更新過的數據在不同進程如何獲取的不同策略，決定了不同的一致性。對于關系型數據庫，要求更新過的數據能被后續的訪問都能看到，這是強一致性。 如果能容忍后續的部分或者全部訪問不到，則是弱一致性。如果經過一段時間后要求能訪問到更新后的數據，則是最終一致性。
Availability 可用性 可用性指“Reads and writes always succeed”，即服務一直可用，而且是正常響應時間。 對于一個可用性的分布式系統，每一個非故障的節點必須對每一個請求作出響應。也就是，該系統使用的任何算法必須最終終止。當同時要求分區容忍性時，這是一個很強的定義：即使是嚴重的網絡錯誤，每個請求必須終止。 好的可用性主要是指系統能夠很好的為用戶服務，不出現用戶操作失敗或者訪問超時等用戶體驗不好的情況。可用性通常情況下可用性和分布式數據冗余，負載均衡等有著很大的關聯。
Partition Tolerance分區容錯性 分區容錯性指“the system continues to operate despite arbitrary message loss or failure of part of the system”，即分布式系統在遇到某節點或網絡分區故障的時候，仍然能夠對外提供滿足一致性和可用性的服務。 分區容錯性和擴展性緊密相關。在分布式應用中，可能因為一些分布式的原因導致系統無法正常運轉。好的分區容錯性要求能夠使應用雖然是一個分布式系統，而看上去卻好像是在一個可以運轉正常的整體。比如現在的分布式系統中有某一個或者幾個機器宕掉了，其他剩下的機器還能夠正常運轉滿足系統需求，或者是機器之間有網絡異常，將分布式系統分隔未獨立的幾個部分，各個部分還能維持分布式系統的運作，這樣就具有好的分區容錯性。
