即使一个网络通信都可靠的分布式系统，并且节点发出的提案非常简单：只从0和1当中取值，那么是否存在一个算法，使这个系统在异步模型下能够达成狭义共识呢？

遗憾的是，Fischer，Lynch，Patterson三位科学家在1985年发表的论文中证明了，在这样的分布式系统中，即使存在一个可能失效的节点（f=1），也不存在一个确定性的算法，总能在异步模型下达成狭义共识，这就是著名的FLP不可能原理。

在一个分布式系统中，节点可能出现多种故障。

我们定义分布式系统的三个特性（CAP）：

• 一致性（Consistency）：系统的所有节点访问同一份最新的数据副本。
• 可用性（Availability）：每次请求都能获取到非错的响应，但是不保证获取的数据为最新数据。
• 分区容忍性（Partition Tolerance）：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之间作出选择。
  
  
  

CAP原理表明，分布式系统无法同时满足一致性、可用性、分区容忍性，最多只能同时满足其中两个特性。

CAP原理适用于传统的分布式系统，但区块链这样的分布式和非中心化结合的网络有很多不同之处。我们将说明当前的区块链共识机制可以实现三者接近完美的平衡。