CAP定理：对于区块链系统有三个基本指标，构成了一个不可能三角
C : Consistency 一致性：在p2p对等网络系统，它的数据存储在很多个节点上，在很多节点上的数据能否保持一致。A : Availability 可用性：系统性能各方面是否是一个可用的系统，如果一个系统的性能过低，它就不是一个可用的系统。P : Partition Tolerance 分区容错性：在网络中，一旦发生故障，这个系统是否具备良好的容错性继续运行。为什么叫不可能三角：在「异步网络」中，互联网就是一个典型的异步网络，而家庭网络和企业网络不能算是异步网络，它们是一个理想的网络状态。在网路情况比较复杂的情况之下，我们很难同时完成这三个指标，以比特币为例：它要保证一个数据的分区容错性，一旦节点之间的通信发生故障，它还能继续的运行下去，那它就要牺牲一定的可用性。一个可用性很强的系统如云服务系统是集中式的，而比特币并不想做成一个集中式的系统，否则就失去区块链的意义了。当要保持一个分区容错性的时候，就不得不在可用性上做出一些牺牲，它所牺牲的就是一些性能，它是每十分钟经过一个区块, 每10分钟有足够的时间把产生的区块在全网中广播，这就付出了一个性能的代价，只为了让节点保持一个一致性。换言之，如果我们设计了一个区块链系统，它的可用性很强，那必然整个网络就一定带有中心化的特征的。举个例子：EOS，它采用21个超级节点来进行区块的产出，整个网络中所有的区块，都是在这21个超级节点中轮换的来生产的，它提升了性能。它不像比特币，在整个网络中通过一个工作量的证明，去随机的选择一个节点来产生区块。EOS采用相对中心化的方式来产生的区块，牺牲了一定的容错性，但增强了可用性和一致性。为什么牺牲了容错性呢？因为所有的区块都是在这指定的节点中产生，那指定的节点如果发生了任何问题，比如一旦受到攻击，更容易产生数据错误，这个就叫CAP不可能三角。另外，在很多学科里都有不可能三角定理。FLP定理：在网络可靠，同时又允许存在节点失效的最小化异步模型系统中，不存在一个可以解决一致性问题的确定性算法。
区块链网络中的数据是最终一致性的，也就是主链确认。节点必须是独立验证的，应该是弱交互或无交互验证。每个节点都要保存独立完整的账本数据才最安全。
C : Consistency 一致性：在p2p对等网络系统，它的数据存储在很多个节点上，在很多节点上的数据能否保持一致。A : Availability 可用性：系统性能各方面是否是一个可用的系统，如果一个系统的性能过低，它就不是一个可用的系统。P : Partition Tolerance 分区容错性：在网络中，一旦发生故障，这个系统是否具备良好的容错性继续运行。为什么叫不可能三角：在「异步网络」中，互联网就是一个典型的异步网络，而家庭网络和企业网络不能算是异步网络，它们是一个理想的网络状态。在网路情况比较复杂的情况之下，我们很难同时完成这三个指标，以比特币为例：它要保证一个数据的分区容错性，一旦节点之间的通信发生故障，它还能继续的运行下去，那它就要牺牲一定的可用性。一个可用性很强的系统如云服务系统是集中式的，而比特币并不想做成一个集中式的系统，否则就失去区块链的意义了。当要保持一个分区容错性的时候，就不得不在可用性上做出一些牺牲，它所牺牲的就是一些性能，它是每十分钟经过一个区块, 每10分钟有足够的时间把产生的区块在全网中广播，这就付出了一个性能的代价，只为了让节点保持一个一致性。换言之，如果我们设计了一个区块链系统，它的可用性很强，那必然整个网络就一定带有中心化的特征的。举个例子：EOS，它采用21个超级节点来进行区块的产出，整个网络中所有的区块，都是在这21个超级节点中轮换的来生产的，它提升了性能。它不像比特币，在整个网络中通过一个工作量的证明，去随机的选择一个节点来产生区块。EOS采用相对中心化的方式来产生的区块，牺牲了一定的容错性，但增强了可用性和一致性。为什么牺牲了容错性呢？因为所有的区块都是在这指定的节点中产生，那指定的节点如果发生了任何问题，比如一旦受到攻击，更容易产生数据错误，这个就叫CAP不可能三角。另外，在很多学科里都有不可能三角定理。FLP定理：在网络可靠，同时又允许存在节点失效的最小化异步模型系统中，不存在一个可以解决一致性问题的确定性算法。
区块链网络中的数据是最终一致性的，也就是主链确认。节点必须是独立验证的，应该是弱交互或无交互验证。每个节点都要保存独立完整的账本数据才最安全。
与区块链系统两个相关定理（CAP、FLP）
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