diff --git a/README.md b/README.md
index 7a52f7542835930d2761efe0e100eb81094588b2..0de1ac96ff4b88a4ce04e6e1e924269d62fc3f96 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -89,6 +89,7 @@
 * [分布式服务接口的幂等性如何设计（比如不能重复扣款）？](./docs/distributed-system/distributed-system-idempotency.md)
 * [分布式服务接口请求的顺序性如何保证？](./docs/distributed-system/distributed-system-request-sequence.md)
 * [如何自己设计一个类似 Dubbo 的 RPC 框架？](./docs/distributed-system/dubbo-rpc-design.md)
+* [CAP定理的P是什么](./docs/distributed-system/distributed-system-cap.md)
 
 ### 分布式锁
 
diff --git a/docs/distributed-system/README.md b/docs/distributed-system/README.md
index 33a79aa0fe6fb51b076d08c2335dc495ccb8f5ae..6d0599ec78344d2ab5bf9b091d9919253269941f 100644
--- a/docs/distributed-system/README.md
+++ b/docs/distributed-system/README.md
@@ -16,6 +16,7 @@
 * [分布式服务接口的幂等性如何设计（比如不能重复扣款）？](/docs/distributed-system/distributed-system-idempotency.md)
 * [分布式服务接口请求的顺序性如何保证？](/docs/distributed-system/distributed-system-request-sequence.md)
 * [如何自己设计一个类似 Dubbo 的 RPC 框架？](/docs/distributed-system/dubbo-rpc-design.md)
+* [CAP定理的P是什么](/docs/distributed-system/distributed-system-cap.md)
 
 ## 分布式锁
 
diff --git a/docs/distributed-system/distributed-system-cap.md b/docs/distributed-system/distributed-system-cap.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..d47ee991e096bbe9e448715b7dfe1597cbfe7f6c
--- /dev/null
+++ b/docs/distributed-system/distributed-system-cap.md
@@ -0,0 +1,22 @@
+## 分布式系统CAP定理P代表什么含义
+作者之前在看CAP定理时抱有很大的疑惑，CAP定理的定义是指在分布式系统中三者只能满足其二，也就是存在分布式CA系统的。作者在网络上查阅了很多关于CAP文章，虽然这些文章对于P的解释五花八门，但总结下来这些观点大多都是指P是不可缺少的，也就是说在分布式系统只能是AP或者CP，这种理论与我之前所认识的理论（存在分布式CA系统）是冲突的，所以才有了疑惑。
+
+> 这个定理起源于加州大学柏克莱分校（University of California, Berkeley）的计算机科学家埃里克·布鲁尔在2000年的分布式计算原理研讨会（PODC）上提出的一个猜想。 在2002年，麻省理工学院（MIT）的赛斯·吉尔伯特和南希·林奇发表了布鲁尔猜想的证明，使之成为一个定理。
+
+### 什么是CAP定理（CAP theorem）
+
+在理论计算机科学中，CAP定理（CAP theorem），又被称作布鲁尔定理（Brewer's theorem），它指出对于一个分布式计算系统来说，不可能同时满足以下三点：
+
+* 一致性（Consistency） （等同于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）
+* 分区容错性（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之间做出选择。）
+
+### 分区容错性（Partition tolerance）
+
+理解CAP理论的最简单方式是想象两个节点分处分区两侧。允许至少一个节点更新状态会导致数据不一致，即丧失了C性质。如果为了保证数据一致性，将分区一侧的节点设置为不可用，那么又丧失了A性质。除非两个节点可以互相通信，才能既保证C又保证A，这又会导致丧失P性质。
+
+* P指的是分区容错性，分区现象产生后需要容错，容错是指在A与C之间选择。如果分布式系统没有分区现象（没有出现不一致不可用情况） 本身就没有分区 ，既然没有分区则就更没有分区容错性P。
+* 无论我设计的系统是AP还是CP 系统如果没有出现不一致不可用。 则该系统就处于CA状态
+* P的体现前提是得有分区情况存在
+
+> 文章来源：[维基百科CAP定理](https://zh.wikipedia.org/wiki/CAP%E5%AE%9A%E7%90%86)