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# 如何实践CAP一致性协议及应用 ## 摘要 本文深入探讨CAP定理的理论基础，系统分析一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition T
本篇内容介绍了“CAP的原理是什么”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！分布式系统（dist
这篇文章主要介绍了cap指的是什么，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。cap全称CAP原则或CAP定理，指的是在一个分布式系
前言 CAP的理解我也看了很多书籍，也看了不少同行的博文，基本每个人的理解都不一样，而布鲁尔教授得定义又太过的简单，没有具体描述和场景案例分析。因此自己参考部分资料梳理了一篇与大家
CAP原理中，有三个要素： 一致性(Consistency) 可用性(Availability) 分区容错性(Partition tolerance) Consistency 一致性 一致性指“a
什么是分布式系统分布式系统（distributed system）具有高度的 内聚性 和 透明性。 内聚性：每一个节点高度自治，有本地的数据库
+ C (Consistency)，一致性： all nodes see the same data at the same time（所有节点在同一时刻看到的数据都是相同的
互联网发展到现在，由于数据量大、操作并发高等问题，大部分网站项目都采用分布式的架构。而分布式系统最大的特点数据分散，在不同网络节点在某些时刻（数据未同步完，数据丢失），数据会不一致。 在2000年，E
cap()可以用来查看数组或slice的容量在数组中由于长度固定不可变，因此len(arr)和cap(arr)的输出永远相同做法sliceA的长度扩展为20，len=20，此时有用元素为11个，还有9
