Библиотека Go для собеса | вопросы с собеседований

💬 Что из себя представляет CAP-теорема (теорема Брюера)?

CAP-теорема утверждает, что в любой реализации распределённых вычислений можно обеспечить не более двух из трёх следующих свойств:

1. Согласованность данных (Consistency): как только мы успешно записали данные в наше распределенное хранилище, любой клиент при запросе получит актуальные данные.
2. Доступность (Availability): в любой момент клиент может получить данные из нашего хранилища или получить ответ об их отсутствии, если их никто еще не сохранял.
3. Устойчивость к разделению (Partition Tolerance): потеря сообщений между компонентами системы (возможно даже потеря всех сообщений) не влияет на работоспособность системы.

📌 Распределенные системы и CAP-теорема

Распределённые системы, в зависимости от поддерживаемых двух из трёх свойств CAP-теоремы, делятся на три категории:

1. CA (Consistency + Availability):
🔸 Во всех узлах данные согласованы и обеспечена доступность. При этом система жертвует устойчивостью к разделению.
🔸 Пример: системы, использующие репликацию данных и требуют синхронного подтверждения от всех узлов (в условиях отсутствия разделений).

2. CP (Consistency + Partition Tolerance):
🔸 В каждый момент система обеспечивает целостный результат и способна функционировать в условиях разделения, но достигает этого в ущерб доступности (может не выдавать отклик на запрос).
🔸 Пример: системы баз данных, такие как HBase, где в условиях разделения данные остаются согласованными, но некоторые части системы могут быть недоступны.

3. AP (Availability + Partition Tolerance):
🔸 Не гарантируется целостность данных, но обеспечивается доступность и устойчивость к разделению.
🔸 Пример: системы, такие как Cassandra, которые обеспечивают доступность и устойчивость к разделению, но могут возвращать устаревшие данные.

Подробнее:
🔗 CAP-теорема простым, доступным языком
🔗 Недопонимание CAP-теоремы

❤7👍3

www.tgoop.com/go_interview_lib/407

2.62K viewsJun 8, 2024 at 20:45

💬 Что из себя представляет CAP-теорема (теорема Брюера)?

CAP-теорема утверждает, что в любой реализации распределённых вычислений можно обеспечить не более двух из трёх следующих свойств:

1. Согласованность данных (Consistency): как только мы успешно записали данные в наше распределенное хранилище, любой клиент при запросе получит актуальные данные.
2. Доступность (Availability): в любой момент клиент может получить данные из нашего хранилища или получить ответ об их отсутствии, если их никто еще не сохранял.
3. Устойчивость к разделению (Partition Tolerance): потеря сообщений между компонентами системы (возможно даже потеря всех сообщений) не влияет на работоспособность системы.

📌 Распределенные системы и CAP-теорема

Распределённые системы, в зависимости от поддерживаемых двух из трёх свойств CAP-теоремы, делятся на три категории:

1. CA (Consistency + Availability):
🔸 Во всех узлах данные согласованы и обеспечена доступность. При этом система жертвует устойчивостью к разделению.
🔸 Пример: системы, использующие репликацию данных и требуют синхронного подтверждения от всех узлов (в условиях отсутствия разделений).

2. CP (Consistency + Partition Tolerance):
🔸 В каждый момент система обеспечивает целостный результат и способна функционировать в условиях разделения, но достигает этого в ущерб доступности (может не выдавать отклик на запрос).
🔸 Пример: системы баз данных, такие как HBase, где в условиях разделения данные остаются согласованными, но некоторые части системы могут быть недоступны.

3. AP (Availability + Partition Tolerance):
🔸 Не гарантируется целостность данных, но обеспечивается доступность и устойчивость к разделению.
🔸 Пример: системы, такие как Cassandra, которые обеспечивают доступность и устойчивость к разделению, но могут возвращать устаревшие данные.

Подробнее:
🔗 CAP-теорема простым, доступным языком
🔗 Недопонимание CAP-теоремы

BY Библиотека Go для собеса | вопросы с собеседований