Architekturahard

Co to jest Twierdzenie CAP?

Tagi

#distributed-systems#theory#consistency#availability

Odpowiedź

Twierdzenie CAP mówi, że w systemie rozproszonym nie da się jednocześnie w pełni zagwarantować Consistency, Availability i Partition tolerance. Gdy wystąpi podział sieci, system musi wybrać między spójnością a dostępnością.

Odpowiedź zaawansowana

Głębiej

Rozwinięcie krótkiej odpowiedzi — co zwykle ma znaczenie w praktyce:

Kontekst (tagi): distributed-systems, theory, consistency, availability
Skalowanie: co skaluje się poziomo, co pionowo, gdzie są bottlenecki.
Niezawodność: retry/circuit breaker/idempotencja, observability (logs/metrics/traces).
Ewolucja: jak utrzymać zmianę tanio (granice, kontrakty, testy).
Wytłumacz "dlaczego", nie tylko "co" (intuicja + konsekwencje).
Trade-offy: co zyskujesz i co tracisz (czas, pamięć, złożoność, ryzyko).
Edge-case’y: puste dane, duże dane, błędne dane, współbieżność.

Przykłady

Krótki przykład (szablon do wyjaśniania):

// Example: discuss trade-offs for "co-to-jest-twierdzenie-cap?"
function explain() {
  // Start from the core idea:
  // W systemie rozproszonym możesz mieć tylko 2 z 3: Spójność, Dostępność, Tolerancję na podzi
}

Typowe pułapki

Zbyt ogólna odpowiedź (brak konkretów, brak przykładów).
Brak rozróżnienia między "średnio" a "najgorzej" (np. złożoność).
Pomijanie ograniczeń: pamięć, współbieżność, koszty sieci/dysku.

Pytania uzupełniające na rozmowie

Kiedy zastosował(a)byś alternatywę i dlaczego?
Jakie są typowe problemy w produkcji i jak je diagnozować?
Jak byś przetestował(a) edge-case’y?

Powiązane pytania

Architektura

Co to jest eventual consistency i jak wytłumaczyć to użytkownikowi?

#consistency#distributed-systems#eventual-consistency

Architektura

Cache-aside vs write-through — jaka jest różnica?

#cache#cache-aside#write-through

Architektura

Czym jest architektura sterowana zdarzeniami (EDA