无论我看哪里，我都看到MongoDB是CP。但是当我深入研究时，我发现它最终是一致的。使用safe=true时是CP吗？如果是这样，那是否意味着当我使用safe=true编写时，所有副本都会在得到结果之前更新？ 最佳答案 默认情况下，MongoDB是强一致的——如果你先写然后再读，假设写成功了，你总是能够读到你刚刚读到的写的结果。这是因为MongoDB是单主系统，默认情况下所有读取都转到主系统。如果您可以选择启用从辅助节点读取，那么MongoDB最终会变得一致，可以读取过时的结果。MongoDB还通过副本集中的自动故障转移获得高可用
CAP特性 CAP理论是在设计分布式系统的过程中，处理数据一致性问题时必须考虑的理论，一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistence）、可用性（Availability）和分区容错性（Partitiontolerance）这三项中的两项。2000年7月EricBrewer教授仅仅提出来的是一个猜想，2年后，麻省理工学院的SethGilbert和NancyLynch从理论上证明了CAP理论，并且而一个分布式系统最多只能满足CAP中的2项。之后，CAP理论正式成为分布式计算领域的公认定理比如Redis他就是AP特性（所以它才能搞可用）、Zookeeper就是CP特性C（一致性Co
CAP特性 CAP理论是在设计分布式系统的过程中，处理数据一致性问题时必须考虑的理论，一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistence）、可用性（Availability）和分区容错性（Partitiontolerance）这三项中的两项。2000年7月EricBrewer教授仅仅提出来的是一个猜想，2年后，麻省理工学院的SethGilbert和NancyLynch从理论上证明了CAP理论，并且而一个分布式系统最多只能满足CAP中的2项。之后，CAP理论正式成为分布式计算领域的公认定理比如Redis他就是AP特性（所以它才能搞可用）、Zookeeper就是CP特性C（一致性Co
本文内容整理自博学谷狂野架构师 CAP定理又被称作布鲁尔定理，是加州大学的计算机科学家布鲁尔在2000年提出的一个猜想。2002年，麻省理工学院的赛斯·吉尔伯特和南希·林奇发表了布鲁尔猜想的证明，使之成为分布式计算领域公认的一个定理。 布鲁尔在提出CAP猜想时并没有具体定义Consistency、Availability、PartitionTolerance这3个词的含义，不同资料的具体定义也有差别，为了更好地解释，下面选择RobertGreiner的文章《CAPTheorem》作为参考基础。CAP理论的定义在一个分布式系统（指互相连接并共享数据的节点的集合）中，当涉及读写操作时，只能
本文内容整理自博学谷狂野架构师 CAP定理又被称作布鲁尔定理，是加州大学的计算机科学家布鲁尔在2000年提出的一个猜想。2002年，麻省理工学院的赛斯·吉尔伯特和南希·林奇发表了布鲁尔猜想的证明，使之成为分布式计算领域公认的一个定理。 布鲁尔在提出CAP猜想时并没有具体定义Consistency、Availability、PartitionTolerance这3个词的含义，不同资料的具体定义也有差别，为了更好地解释，下面选择RobertGreiner的文章《CAPTheorem》作为参考基础。CAP理论的定义在一个分布式系统（指互相连接并共享数据的节点的集合）中，当涉及读写操作时，只能
MongoDB固定集合（CappedCollections）MongoDB固定集合（CappedCollections）是性能出色且有着固定大小的集合，对于大小固定，我们可以想象其就像一个环形队列，当集合空间用完后，再插入的元素就会覆盖最初始的头部的元素！创建固定集合我们通过createCollection来创建一个固定集合，且capped选项设置为true：>db.createCollection("cappedLogCollection",{capped:true,size:10000})还可以指定文档个数,加上max:1000属性：>db.createCollection("capped
MongoDB固定集合（CappedCollections）MongoDB固定集合（CappedCollections）是性能出色且有着固定大小的集合，对于大小固定，我们可以想象其就像一个环形队列，当集合空间用完后，再插入的元素就会覆盖最初始的头部的元素！创建固定集合我们通过createCollection来创建一个固定集合，且capped选项设置为true：>db.createCollection("cappedLogCollection",{capped:true,size:10000})还可以指定文档个数,加上max:1000属性：>db.createCollection("capped
本文参考EricBrewer博客加上自己的理解整理。CAP定理又被成为布鲁尔定理，是加州大学计算机科学家埃里克·布鲁尔提出来的猜想，后来被证明成为分布式计算领域公认的定理。CAP定义，在高并发的场景下要做取舍，在大型集群中分区容错很难保证，一旦要确保容错性，那么就会损失数据一致性和高可用特性。所以可以认为CAP的P总是成立，剩下的C和A无法同时做到。1CAP理解C一致性（Consistency）系统由G1,G2两台服务器组成，两台服务器都有一个数据V，初始值为V0。G1和G2相互可以通信，也可以与客户端通信。如下图客户端向G1写入数据，将G1中的V值改成V1，并从G1中读取V的值。目前操作是具
本文参考EricBrewer博客加上自己的理解整理。CAP定理又被成为布鲁尔定理，是加州大学计算机科学家埃里克·布鲁尔提出来的猜想，后来被证明成为分布式计算领域公认的定理。CAP定义，在高并发的场景下要做取舍，在大型集群中分区容错很难保证，一旦要确保容错性，那么就会损失数据一致性和高可用特性。所以可以认为CAP的P总是成立，剩下的C和A无法同时做到。1CAP理解C一致性（Consistency）系统由G1,G2两台服务器组成，两台服务器都有一个数据V，初始值为V0。G1和G2相互可以通信，也可以与客户端通信。如下图客户端向G1写入数据，将G1中的V值改成V1，并从G1中读取V的值。目前操作是具
CAP理论FAQ0.关于这个文档没有其它比CAP理论更引人注意的话题了,这个FAQ的目的,是说明对于CAP,当前哪些是已知的,并帮助那些刚接触这个理论的人快速了解,并解决一些错误的观念和常见的误解.当然,很可能我的认知是肤浅甚至完全错误的,欢迎任何评论和纠正.1.CAP理论的来源是什么?EricBrewer博士在2000年的PrinciplesofDistributedComputing会议上作了一个报告,标题是"TowardsRobustDistributedSystems",在这个报告中,他提出了CAP理论-那时候这个理论还未被证明-描述了在分布式系统中一致性和可用性之间的矛盾.两年后,在
