CAP理论是一个在分布式系统设计中被广泛使用的理论，主要探讨了数据一致性、可用性和分区容忍性之间的关系。以下是一些关于CP（一致性保证）、AP（可用性保证）和CA（可用性和一致性都具备）系统的例子：

1. CP系统：

* 强一致性系统：这种系统严格遵循强一致性协议，保证了所有节点上的数据始终保持一致。例如，某些高可用性的数据库系统，如Google的Spanner数据库和Amazon的DynamoDB等，这些系统都采用了强一致性模型来确保数据的准确性。

* 分布式文件系统（如HDFS）：在分布式文件系统中，当多个节点需要访问共享数据时，数据必须被精确地复制和同步。这样的系统要求具有极高的数据一致性，通常牺牲了可用性来保证数据的一致性。

2. AP系统：

* 最终一致性系统：这种系统通常在分区或网络故障时，通过牺牲强一致性来保证系统的可用性。例如，一些基于Paxos或Raft等算法的分布式系统，在发生网络分区时，它们会选择继续提供服务并保持数据的可用性，直到网络恢复。

* 云存储服务（如Amazon S3）：云存储服务通常提供了高可用性和可扩展性，但可能在某些情况下牺牲了强一致性来保证数据的快速访问和存储。

3. CA系统（同时具备可用性和一致性）：

* 多主复制数据库（如CockroachDB）：这种数据库系统采用了多主复制的架构，每个节点都可以作为主节点进行读写操作。这种设计在保持数据一致性的同时，也保证了系统的可用性。

* 分布式缓存系统（如Redis）：这些系统通过缓存数据来提高系统的响应速度和可用性，同时通过一些算法和协议来保持数据的一致性。

需要注意的是，CAP理论并不是要求系统只能选择其中两个属性进行权衡，而是强调在分布式系统中进行设计和决策时需要考虑这三个属性的平衡。不同的应用场景和需求可能会对这三个属性有不同的侧重和权衡。