区块链和CAP定理
微软首席架构师Yaron Goland发表文章解释了一个区块链客户端是如何基于其实现在CAP的AP或CP之间进行选择的。一个交易发生后有多少数据块记录了这项交易，越多表示系统达到广泛共识，一致性越强，从最终一致性到高一致性。
首先，需要了解一下区块链是通过共识机制实现一致性的，无论是最终一致还是强一致性。在传统分布式系统中，Paxos是实现一致性的经典算法，但是这是一种需要协调者的机制，只有大多数法定人数quorum接受读写操作才会确认，这是一种确定性强一致性（Deterministic strong consistency）；但是区块链是完全非集中化的，没有中央组织来决定哪些机器有权维护区块链，这样依靠法定人数的强一致性机制无法正常工作，因为无法指定法定人数。
区块链是依靠概率强一致性（Probabilistic strong consistency）实现一致性共识的，称为Nakamoto共识（Consensus），是比特币创始人中本聪提出的。
我们知道区块链大概每10分钟会分配出一个新的区块，这是靠很多机器不断地进行哈希计算出来的，如果两组机器算力相同，它们就会创建两个不同版本的新区块，然后就各自将这10分钟内自己知道的所有交易加入到这个区块中，并且广播到自己周围，周围的节点在这区块以后再增加新的区块，形成了两条新的区块链，也就是分叉，各自有各自的树型结构，但是区块链内部机制有一个原则，选择最长的那条区块链，丢弃其他的。这个机制其实非常类似现实自由选举制，选举人在各个州获得支持，最后获得越多人支持的获胜。
Goland 在文章中解释了等待时间长度决定了是最终一致性还是强一致性，等待时间越长，一致性越高，通常是等待比特币支付24小时后再发货是稳妥的办法。
当区块链客户端在交易一加入区块链就立即接受，好处是不依赖其他节点，能够立即可用，是CAP的AP，但是风险是可能丧失强一致性，其他节点可能会丢弃这笔交易，因为其所在的区块链分叉在竞争性的选举中失败了。
为了获得CP，客户端应该等待区块链大多数节点接受了这笔交易再真正接受它，说明这笔交易所在分叉已经选举胜利，获得大部分共识，获得了强一致性，但是风险是可能不可用unavailable ，丧失CAP的A，因为网络分区通信等问题可能阻止这种共识。