Ты используешь CAP-теорему НЕПРАВИЛЬНО! System design интервью

[@alexborodin366]

если при синхронной репликации отдавать пользователю ОК только когда записали во все follower, тогда линеаризуемость вполне будет: следующее чтение, согласно линеаризации, должно происходить после успешной операции предыдущего, то есть уже к моменту завершения репликации

[@tsc472]

Когда-то разбирался с этим вопросом, понял эту теорему совсем по-другому: 1) partitioning tolerance - это свойство переживать разрыв сети. Разрыв сети - это когда все узлы работают, но между ними возник split brain, который потом полечился. Да, сеть имеет свойство пропадать, поэтому распрелеленные системы не способные пережить разрыв сети нам не интересны. 2) availability - это способность сохранять работоспособность пока работает хотя бы один узел 3) consistency - это когда система возвращает одинаковый ответ на одинаковый запрос, независимо от узла, к которому обращаются. И раз P нужна всегда, то речь может идти о CP системах и AP системах. CP - это когда запись в одну ноду сразу дублируется во все ноды. Она не может быть available, т. к. если часть нод временно не ответит, то система должна прекратить обслуживать запросы (иначе с неответившей ноды могут прилететь неконсистентные данные) AP - это большая часть nosql субд: система будет отвечать "до последнего", но иногда данные могут быть устаревшими т. к. мы не синхронизируемся в момент записи и допускаем чтение когда часть нод лежит. На самом деле CA систему тоже можно представить: это зеркало их 2-х реляционных субд с двумя мастерами и синхронной репликацией. Все будет консистентно, умершая нода потом сможет накатить лог транзакций с живой и восстановиться, но вот split brain (когда ноды потеряли связь и продолжили работать не зная что вторая нода жива и тоже что-то пишет) эта схема не переживет.

[@sukhoa]

Split brain это как раз таки не описание состояния partitioning tolerance, а описание partitioning tolerance и точно неконсистентных систем. Если кластер, скажем, поделился на две части и при этом смог выбрать лидера с обеих сторон и решить, что теперь он будет работать, как два независимых кластера. Availability - это не просто способность сохранять работоспособность пока работает хотя бы один узел, а обслуживать любые запросы на любой из нод кластера. Суть в том, что большинство статей описывают вообще не CAP теорему, а просто "в какую стороную больше склоняется система", быть доступной или быть консистентной в присутствии разрыва сети. Я прикладывал в описании конкретные работы, где вводилось понятие CAP теоремы, это академические работы, можете ознакомиться с ними, как с первоисточником.

[@sukhoa]

Ссылка на мой курс по Event driven и Event sourcing: it-es-course.getcourse.ru/main

[@YuriySamorodov]

Отличный разбор. Спасибо! А разве репликация и наличие нескольких нод не подразумевает наличия сети, и соответственно, не допускает ее разделения (сегментации)?

[@sukhoa]

спасибо) Да, конечно, любая система, где между узлами пролегает сеть является распределенной и, конечно, предполагает ситуация разрыва сети.

[@a1dwow]

Андрей, а как вы рисуете, можете подробнее рассказать, у вас открыта программа Sketchbook на Mac, но рисуете как будто на другом устройстве

[@sukhoa]

Добрый день! Да, все верно, я рисую в Sketchbook, но на графическом планшете

[@manOfPlanetEarth]

@@sukhoa графический планшет? айпад что ли?

[@ВадимМацкель]

Видос классный, но комент в конце мне кажется лишним. Хотя может я просто душный

[@fischer960]

О, Нифёдыч в it вкатился

[@Denis-sds]

СОМНИТЕЛЬНО, но окэй