cap-theorem

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    爲什麼根據這個圖表，CAP中的RDBMS's CS系統有意義？

    根據圖片： 1.爲什麼MongoDB的，...（CP） 2.爲什麼CouchDB的..（AP） 3.爲什麼RDBMS（CA） 注：爲什麼分區容忍對RDBMS無關緊要？
    database rdbms cap-theorem nosql 2015-12-15

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    只有分佈式系統遵循CAP定理嗎？

    我已經讀過互聯網上的某個地方，這個定理是一組描述任何分佈式系統的基本要求。請幫助我理解這是僅適用於分佈式系統的定理？
    distributed-system cap-theorem 2016-12-06

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    Oracle RDBMS在CAP定理中的位置在哪裏？

    Oracle RDBMS在CAP定理中的位置在哪裏？ 我相信它提供了一致性和可用性（通過副本和熱備份數據庫），它是非常小的分區容忍。 Oracle中的數據庫分區概念與CAP定理中定義的分區容忍無關。 有人可以驗證如果我的理解是正確的？
    oracle cap-theorem 2017-03-16

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    ZooKeeper在CAP定理方面總是一致的嗎？

    ZooKeeper總是CP（就CAP定理而言）是否正確？ 或者有沒有將它用作服務發現需求的AP？
    apache-zookeeper service-discovery eventual-consistency cap-theorem 2016-02-14

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    在CAP中可用性的一致性定理

    在關於CAP定理（https://en.wikipedia.org/wiki/CAP_theorem）的維基百科文章中，它指出（大膽強調我的）「當選擇可用性一致性時，系統將返回一個錯誤或超時由於網絡分區而無法保證最新。「 如果是這樣，沒有選擇過可用性的一致性意味着我們失去分區容忍呢？系統可能會啓動，但如果它爲我的所有數據訪問返回錯誤，它有什麼用處？或者，「網絡分區」是否也意味着數據分區？換句話說，
    distributed-system cap-theorem 2017-10-06

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    「可用性」如何在CAP定理中起作用。 AP裏面出

    我讀過很多關於CAP定理的文章。我明白A，C，P的含義，當我們遇到網絡通信問題時我們該怎麼辦。 總之，我們有這樣的情況： 如果兩個節點在集羣通信問題： 在這一刻，當出現問題，我們可以允許節點不同步（放棄一致性），或 此時，發生問題時，禁用節點一段時間（放棄可用性 - 禁止從檢測到通信問題的節點讀取/寫入）。 利用這一點，我們有這樣的情況： 1）CA - 如果發生通信故障，數據是不同步的，因爲我們有
    consistency cap-theorem nosql 2014-10-08

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    Cassandra：Geo冗餘性和一致性

    考慮在兩個數據中心之間部署Cassandra實例以實現地理冗餘。 是否可以將此羣集配置爲具有一致性級別，以便我們同時獲得地理冗餘（即使整個數據中心中的一個宕機並且該實例繼續與一個數據中心一起運行也是可用的）並且完全一致讀和寫。這是否違反CAP定理？
    cassandra high-availability consistency cap-theorem 2017-10-11

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    爲什麼CP系統不能成爲CAP？

    我瞭解CAP縮寫的如下： Ç onsistent：每讀一次獲得最近一次寫 一個 vailable：每個節點可 P artion寬容：系統可以繼續堅持A和C的承諾時，節點之間的網絡連接斷開 假設我的理解是或多或少的軌道上，那麼就有打擾我。 據我所知，可用性通過以下任何一種技術來實現： 負載均衡 複製到災難恢復系統 所以，如果我有一個系統，我已經知道是CP，我爲什麼不能「使其充分CAP」通過應用這些技
    distributed-computing cap-theorem 2015-06-21

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    Zookeeper Watches系統是否有錯誤，或者這是CAP定理的限制嗎？

    動物園管理員手錶documentation states： 「的客戶端將看到一個Z序節點是看到對應於該Z序節點的新數據之前看手錶的事件。」此外，「由於手錶是一次性觸發器，並且在獲取事件和發送新請求以獲得手錶之間存在延遲，因此無法可靠地查看ZooKeeper中節點發生的每個變化。」 問題是，我們無法保證您會收到手錶通知。 這一點很重要，因爲在像Clojure的Avout一個系統正，你想模仿Cloju
    clojure apache-zookeeper watch stm cap-theorem 2015-06-21

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    不可變數據如何使最終一致性變得微不足道？

    我一直在閱讀Nathan Marz的'article關於如何用Lambda架構擊敗CAP定理，並不明白不變數據如何使最終一致性更簡單。 以下段落從文章採取： 的關鍵在於數據是不可變的。不可變的數據意味着沒有更新這樣的事情，所以一塊數據的不同副本不可能變得不一致。這意味着沒有發散值，矢量時鐘或讀取修復。從查詢的角度來看，一段數據存在或不存在。數據上只有數據和功能。你不需要做任何事情來強化最終的一致性
    immutability distributed-system eventual-consistency cap-theorem lambda-architecture 2017-05-21
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