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我一直在阅读 Nathan Marz关于如何使用 Lambda 架构击败 CAP 定理的文章，但我不明白不可变数据如何降低最终一致性的复杂性。

以下段落摘自文章：

关键是数据是不可变的。不可变数据意味着没有更新之类的东西，因此一条数据的不同副本不可能变得不一致。这意味着没有分歧值、矢量时钟或读取修复。从查询的角度来看，一条数据要么存在，要么不存在。该数据上只有数据和功能。您无需执行任何操作来强制执行最终一致性，并且最终一致性不会妨碍对系统进行推理。

想象一下下面的例子：我有一个分布式的仅插入数据库，有两个节点 A 和 B 并且都保存记录[timestamp=1; id=1; value=10]。然后同时，对节点 A 进行插入，导致[timestamp=2; id=1; value=20]对节点 B 进行读取以获取记录id=1。

与具有更新可能性的数据库相比，该示例解决最终一致性问题的复杂性如何？

In the wikipedia article on CAP Theorem( https://en.wikipedia.org/wiki/CAP_theorem ), it states (bold emphasis mine) "When choosing consistency over availability, the system will return an error or a time-out if particular由于网络分区，无法保证信息是最新的。”

如果是这样，选择一致性而不是可用性是否意味着我们也失去了分区容忍度？系统可能已启动，但如果它对我的所有数据访问都返回错误，那有什么好处？或者，“网络分区”是否也意味着数据分区？换句话说，如果还隐含了数据分区，则至少部分数据已知是最新的，并且可以在满足一致性要求的同时返回。

考虑跨两个数据中心部署以实现异地冗余的 Cassandra 实例。

是否可以将此集群配置为具有一致性级别，以便我们获得地理冗余（即使整个数据中心之一停机并且实例继续与一个数据中心一起运行）和完全一致的读写。这个问题是否违反了 CAP 定理？

前言

CAP 定理指出，我们不能拥有严格一致且可用的分布式系统。对于交易系统（例如某些支付系统），一致性通常比可用性更受欢迎，因为我们不能容忍货币被“创造”或“销毁”的情况。

例子

A 和 B 都想将 10 美元转给 C。C 的初始余额为 15 美元。如果 A 和 B 同时读取 C 的当前余额并添加 $10，则 C 将是 $25，但应该是 $35 (15+10+10)

问题

使用交易历史记录和计算当前余额而不是存储余额是一种好习惯吗？这种方法的优缺点是什么？

我正在阅读\观看有关一致性和分布式系统的几个来源，但我没有找到任何关于此的内容。

想法

优点：

1. “创造”/“摧毁”金钱是不可能的。
2. 无需与其他节点同步即可提交事务。

缺点：

1. 透支是可能的。
2. 为了显示平衡，可能需要更多的计算。虽然它可以通过缓存过去某个时间点的平衡来缓解。

所以在我看来，这样的系统将是一致性和可用性之间的一种中间点......

我打算使用 memcached 数据库。根据我的要求高性能（速度）和可用性是最高优先级。（一致性可以在一定程度上进行交易）请建议使用适当的数据库。

我正在遵循CAP 定理。

按类别，我的意思是 CA 或 CP 或 AP，如下图所示？

分布式系统如何保持一致和可用 - CA。因为当分区发生时，CA 是不可能的。如果我们说不会发生分区，那么只有它们是CA，那么所有CP或AP的系统也将是CA，以防分区不会发生？

我通过了CAP。经过它之后，我的理解是 CAP 仅在复制的上下文中有意义（其中写入发生在一个节点上，即主节点，然后跨从节点复制）不适用于分片/水平扩展（其中数据基于某个键进行分区。所以不同的数据位于不同的节点上）。

理想情况下，数据在分片（主要是 NoSql DB）中将始终保持一致/可用，因为单个节点包含所需的数据，并且无需将相同的数据写入其他节点。因此，在 NoSql 中，不需要分区容忍，因为节点之间存在通信节点，除非需要复制。那么为什么 CAP 定理会出现在使用分片而不是复制的 NoSql DB 中。

对我来说，选择黑白 C 和 A 应该是有意义的，我们使用复制而不是分片，这主要发生在 SQL DB 中而不是 NOSql DB 中，但阅读谷歌上的文章主要是关于 CAP 方面的 NoSql DB

我知道我错过了 CAP 定理，但不确定它是什么？

在阅读了谷歌上的几篇文章后，我看到 SQL DB 是为 CA 设计的（在 CAP 中）。

这是我的问题：-

像 oracle 这样的 SQL 数据库如何在不容忍分区的情况下提供 CA？假设我们有两个节点，一个是主节点（用于写入），另一个从节点用于读取。b/w master 和 slave 都存在网络故障，那么 RDBMS db 怎么会同时提供 CA 呢？

在阅读了谷歌上的几篇文章后，我看到像 Mongo 这样的 NoSql DB 是为 CP 设计的（在 CAP 中），而 cassandra 是为 AP 设计的（在 CAP 中）

这是我的问题：-

Mongo 不能配置为提供 AP 而不是 CP 还是为 CP 严格设计的？卡桑德拉也是如此吗？

我开始了解 Apache Kafka。这篇https://engineering.linkedin.com/kafka/intra-cluster-replication-apache-kafka文章指出 Kafka 是 CAP 定理中的 CA 系统。因此，它关注副本之间的一致性以及整体可用性。

我最近听说了一个名为 PACELC 的 CAP 定理的扩展（https://en.wikipedia.org/wiki/PACELC_theorem）。这个定理可以这样形象化：

我的问题是如何在 PACELC 中描述 Apache Kafka。我认为 Kafka 在发生分区时关注一致性，但如果没有发生分区怎么办？关注的是低延迟还是强一致性？

谢谢！