cap原则不适用于本地并发场景，因其前提网络分区（p）在单机多线程/协程中不存在；本地并发的核心是内存模型、同步原语及重排问题，需依据语言规范（如happens-before、memory_order）正确使用原子操作与锁。
CAP 原则不适用于本地并发场景
本地并发（比如单机多线程、协程）根本不存在网络分区，所以 CAP 中的 P（Partition Tolerance）压根不成立。CAP 是分布式系统在面对网络故障时的权衡框架，不是并发编程的底层原理。拿 CAP 去解释 mutex、atomic 或 volatile 的行为，属于概念错配。
本地并发里真正起作用的是内存模型和同步原语
你在写多线程代码时遇到的“数据不一致”，根源是 CPU 缓存、编译器重排、指令重排导致的可见性与有序性问题，不是“一致性 vs 可用性”的取舍。Java 有 happens-before 规则，Go 有 sync/atomic 和 sync.Mutex 的语义保证，C++ 依赖 std::memory_order —— 这些才是你该查文档、该画顺序图、该加屏障的地方。
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volatile在 Java 中只解决可见性，不保证原子性；在 C/C++ 中它几乎不提供线程安全保证 -
AtomicInteger.incrementAndGet()是原子读-改-写，但若逻辑涉及多个变量（如账户余额+流水号），仍需synchronized或ReentrantLock - Go 的
sync.Once保证初始化仅执行一次，但它不阻塞其他 goroutine 读取已初始化的值 —— 这不是“牺牲一致性换可用性”，而是设计契约
为什么有人会混淆 CAP 和本地并发？
因为“一致性”这个词被滥用了。CAP 里的 C 指所有节点看到相同数据（强一致性 / 线性一致性），而本地并发里常说的“一致”，往往只是指“不会读到中间态字节”或“不会出现撕裂读（torn read）”。前者是分布式共识问题，后者是内存对齐 + 原子指令 + 内存序的问题。
- 错误现象：
int64在 32 位系统上非原子读写 → 出现高位低位不匹配的“幻数”，这不是 CAP 的C失效，是未对齐访问 + 缺少atomic.LoadInt64 - 错误归因：看到两个 goroutine 同时修改 map 并 panic，以为是“系统选择了可用性放弃一致性”，其实是没加
sync.RWMutex导致未定义行为 - 性能影响：用
atomic替代锁能减少上下文切换，但若滥用atomic.CompareAndSwap自旋，在高争用下反而比锁更慢
本地并发调试最常忽略的一点
没有复现不等于没 bug。竞态条件（race condition）高度依赖调度时机和硬件缓存状态，go run -race 或 ThreadSanitizer 能暴露问题，但它们本身也会影响执行路径 —— 所以即使没报错，只要逻辑跨 goroutine / thread 共享了可变状态，就必须显式同步。
别信“我跑了十万次都正常”，那只是还没撞上那个 cache line 刷写窗口、那个寄存器重用时机、那个内核调度抖动点。
