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当我用 capstrinao 部署 rails 项目时，每行总是有一个十六进制字符串，比如“82ced5e5”。它有什么用？

我对CA和CP之间的区别感到困惑。假设我们选择CP，并且网络中有一个分区，如果我们想要在分布式系统中保持一致性，每个节点都必须等待并获得同步，以防止出现不一致。例如，我们在网络中有 10 台计算机，如果其中两台与其他计算机断开连接，则每台计算机都应该等待。这会导致可用性损失。但是似乎分区容忍度也没有得到满足，因为整个系统必须等待而不是进行操作。那么CP在这里是如何运作的呢？

我正在使用 mobicents CAP 实现为 CAMEL 充电构建 CAP 应用程序；我的应用程序运行良好，我可以在 SSF 和 SCF 之间发送和接收消息。我正在寻找的是：如何检测客户端和服务器之间的 SCTP 链接已断开？因为当我故意停止服务器并保持客户端运行时，发送时CAPDialog不会引发任何错误。

当我停止服务器时，在控制台上我看到以下异常：

在此期间，如果我尝试发送一个 CAPDialog，例如发送一个 oAnswer 事件，它简单地不会告诉请求是否成功（在我的情况下，理想情况下应该返回失败）

需要一个示例来说明如何在 Google 地图上显示来自提要（或文件）的 CAP（通用警报协议）位置标签和区域。目前，我可以使用以下 javascript 代码在 Google 地图上显示 GeoRSS 标签：

在身体的某个地方：

提前致谢。

我正在制作一个 python 脚本来读取 NWS CAP 警报，并寻找龙卷风警告。我有足够远的脚本来阅读 XML，但是当龙卷风警告发出时我不能让它返回 true。这是因为我的脚本只会读取 XML 中的一个事件。我现在已经让它读取了所有的 XML，但是如果有龙卷风警告它不会返回 true，除非龙卷风警告是最后一个事件，因为它是如何循环的。任何人都可以在何时发出龙卷风警告时给我任何帮助，即使有其他警报，它也会返回真实？

这是一个测试它的 XML 示例

我正在尝试使用 Rails 将连字符的两个部分都大写：

有没有一种快速的方法来做到这一点？如果不是，那么我将编写一个自定义解决方案，我可以弄清楚，但我希望有一些非常快速和肮脏的方法可以为我做到这一点

我正在对物种丰度表执行 CAP 分析（素食主义者，R），其中有 2 个解释因素（Location 和 Complexity_Watson）和一个解释连续变量（Depth..m.）。下面你会发现我的一些代码：

但是，summary(species.cap)将位置和复杂性作为约束（连续）变量和约束因素产生。

我怎样才能确保它只将它们作为因素输入？（我尝试添加factor()，但产生了相同的结果）。

当我想绘制环境变量时，它会为位置和复杂性创建箭头和质心，而我只想要质心（和深度箭头）。

有人可以帮我吗？

我正在做一些实验来了解 Riak。这是我发现的一些有趣的东西：

n_val我有一个包含 2 个节点的集群和一个包含2个节点的存储桶类型

然后我在里面写了一些东西：

r=2现在我可以用和很好地阅读它pr=2：

在我杀死了一个节点后，r=2仍然可以正常读取，但不能pr=2

与r=2：

与pr=2：

我很困惑 -r读取操作中使用的仲裁数不应该意味着在返回数据之前需要同意的副本/物理节点的数量吗？为什么它在这种情况下不起作用？pr当它应该意味着vnodes的数量时，为什么在这种情况下工作？

我对这个空间很陌生。非常感谢任何指针。

我们需要从具有未知数量的“info”元素的单个 XML 文档制作多个 XML 文档，每个文档都有一个“info”元素。例如，这个文档：

应该产生这两个文件：

在修剪“info”元素的兄弟姐妹时，我们需要复制所有祖先（到根）的所有节点、属性、命名空间等，以及特定“info”元素的所有节点、属性、命名空间等。

我是 XSLT 的新手，不知道如何做到这一点。任何帮助将不胜感激！

SOA 中数据处理的各种替代方案是什么？到目前为止，我在 PoC 中所做的是：

1. 在多台机器上扩展服务。
2. 一项通用服务将处理服务注册和发现。
3. 对一项服务的多个请求可以转发到集群上多台机器上运行的任何服务实例。

接下来，我们计划引入分布式缓存层。任何服务都可以从分布式缓存层获取数据。如果系统将是整个流程：

1. 客户端将向服务请求数据。

2. 服务将检查缓存中是否有有效的请求数据。如果数据处于有效状态，它将立即返回给客户端。否则，永久数据存储将调用请求的数据，并将通过更新缓存流向客户端。

3. 现在如果客户端请求处理数据并且它可以由服务处理。数据可以由服务的单个实例处理，也可以由服务的多个实例处理3a 或 3b？

   3a。我们只是将重要的数据过滤器从客户端传递给服务。在服务的多个实例之间分发处理命令。每个实例将对一小组数据执行操作并更新缓存和永久存储中的数据。这里不是传递数据，而是在集群之间传递处理命令。

   3b。我们在服务的一个实例中处理整个数据，并在缓存和永久数据存储上对其进行更新。

4. 最后我们将处理后的数据返回给客户端。

对于事务系统，我们应该依赖分布式缓存吗？当服务的多个实例处理数据时，可能会导致一致性问题。一个实例可以读取过时的数据并在分布式系统中处理该过时的副本。依赖分布式缓存有多强大？

在分布式系统 (SOA) 中应该处理多大的事务数据集？我一直在 mulesoft 的网站上阅读此行

“在应用程序之间共享工作负载，同时使用内存数据网格维护瞬态信息，以提供防弹的可靠性和可扩展性”

有什么指针可以实现这样一个我们可以具有可扩展性和可靠性的分布式系统？