Kafka CAP理论

 Kafka
CAP理论

consistency：
通过某节点的写操作结果对后面其他节点可见
若果数据更新后，并发放问情况下可立即感知，为强一致性
若果允许之后部分或者全部感知不到，为若一致
若在之后一段时间后，一定可以感知该更新，为最终一致
availability：
任何一个没有发生故障的节点必须在有限时间返回合理的结果集
paetition tolerance：
部分节点宕机或者无法与其他节点通信时，各部分节点还可以保持分布式系统功能

分布式系统中，一致性，可用性，分区容忍性最多同时保持两个

propagate：master-selver
commit：全部flower都得到数据（同步/异步）in-sybc-replica