CAP이론을 보게 되었는데
각 조건에 맞는 상황은 어떤게 있나요?
그래야 이해가 더 쉬울꺼 같아서요
제가 생각한건
일관성: 주식시장에서 종목별 현황.(모두가 같은 값을 보고 있지 않다면 원하는 시점에 매각했을 경우 차이가 발생할 수 있다) 유효성: 분산가능:
이정도 인데 일관성 말고 다른 조건은 잘 생각이 안납니다.
이해를 쉽게 도와줄 상황은 뭐가 있나요?
이해하기 위해서는 아래 배경지식이 필요 합니다.
ㅇ 멀티 프로세싱,스레딩 환경, 동시성 이슈, 동기화에 대한 기본적인 이해 ㅇ 데이터 베이스 트랜젝션에 대한 이해 ㅇ 서버 분산 환경 아키텍처가 가지는 한계
ㅇ ACID : http://ko.wikipedia.org/wiki/ACID
A : 원자성 C : 일관성 I : 고립성 D : 지속성
ㅇ CAP Theorem : http://en.wikipedia.org/wiki/CAP_theoremhttp://www.julianbrowne.com/article/viewer/brewers-cap-theorem
C : Consistency A : Availability P : Partition tolerance
영어라 좀 읽기 어려우시면 천천히 읽어보세요 ^^
부담된다면 NoSQL에 대한 책을 사서 보세요.(전 Cassandra definitive guide에서 참고 하였습니다.)
P가 분산 가능인지는 잘 모르겠네요. 일단 A는, 트위터나 페이스북 같은 경우에, 업로드를 시켰는데, 이게 10번에 한번씩 안보여도 상관없는 서비스라고 생각하시면 되겠네요. 일단 받아주는거나 데이터를 보여주는 게 우선이지, 100% 완벽하게 보여줄 필요는 없는 ㅎㅎㅎ
========================= CharSyam ^^ --- 고운 하루 =========================
CAP Theorem....
이해하기 위해서는 아래 배경지식이 필요 합니다.
ㅇ 멀티 프로세싱,스레딩 환경, 동시성 이슈, 동기화에 대한 기본적인 이해
ㅇ 데이터 베이스 트랜젝션에 대한 이해
ㅇ 서버 분산 환경 아키텍처가 가지는 한계
ㅇ ACID : http://ko.wikipedia.org/wiki/ACID
A : 원자성
C : 일관성
I : 고립성
D : 지속성
ㅇ CAP Theorem :
http://en.wikipedia.org/wiki/CAP_theorem
http://www.julianbrowne.com/article/viewer/brewers-cap-theorem
C : Consistency
A : Availability
P : Partition tolerance
영어라 좀 읽기 어려우시면 천천히 읽어보세요 ^^
부담된다면 NoSQL에 대한 책을 사서 보세요.(전 Cassandra definitive guide에서 참고 하였습니다.)
분산가능은 조금 애매하네요 ㅋㅋ
P가 분산 가능인지는 잘 모르겠네요.
일단 A는, 트위터나 페이스북 같은 경우에, 업로드를 시켰는데,
이게 10번에 한번씩 안보여도 상관없는 서비스라고 생각하시면 되겠네요.
일단 받아주는거나 데이터를 보여주는 게 우선이지, 100% 완벽하게 보여줄 필요는 없는 ㅎㅎㅎ
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CharSyam ^^ --- 고운 하루
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