CAP理论，也称为CAP定理，是分布式计算领域的一个基本概念，用于描述在分布式系统中三个关键属性之间的权衡关系。这三个属性分别是一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍性（Partition Tolerance）。CAP理论由计算机科学家Eric Brewer于2000年提出。

一致性（Consistency）：在分布式系统中的所有节点看到的数据副本都是相同的，即在数据更新后，所有节点最终都会达到一致的状态。

可用性（Availability）：系统在有限的时间内能够为每个请求作出响应，不会因为节点故障或其他原因而导致无法访问。

分区容忍性（Partition Tolerance）：系统能够继续正常工作，即使网络中出现了节点之间的通信故障或分区（无法互相通信）。

CAP理论指出，一个分布式系统在面对网络分区时，不可能同时满足一致性、可用性和分区容忍性这三个属性。根据CAP理论，一个系统最多只能同时满足其中的两个属性，而需要在第三个属性上做出妥协。这意味着在设计分布式系统时，必须在这三个属性之间做出权衡，根据具体的业务需求和系统特点来做出选择。

网络分区（Network Partition）指的是在分布式系统中，由于网络通信的问题，导致系统中的节点无法互相通信，从而形成了不同的分区。例如，在一个由多个数据中心组成的分布式系统中，如果某个数据中心与其他数据中心之间的网络连接出现问题，就会导致这个数据中心与其他数据中心形成分区。在这种情况下，CAP理论提出了在分区发生时必须要做出一定的权衡，即选择是保证一致性还是可用性。

总之，CAP理论强调了在设计和管理分布式系统时，需要权衡一致性、可用性和分区容忍性之间的关系，根据系统的需求和特点做出合适的决策。