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BASE 理论

BASE 理论 BASE 是 Basically Available(基本可用)、Soft-state(软状态) 和 Eventually Consistent(最终一致性) 三个短语的缩写。 基本可用：在分布式系统出现故障，允许损失部分可用性（服务降级、页面降级）。 软状态：允许分布式系统出现中间状态。而且中间状态不影响系统的可用性。

CAP理论

CAP理论 CAP 理论指出对于一个分布式计算系统来说，不可能同时满足以下三点： 一致性（Consistency）：在分布式环境中，一致性是指数据在多个副本之间是否能够保持一致的特性，等同于所有节点访问同一份最新的数据副本。在一致性的需求下，当一个系统在数据一致的状态下执行更新操作后，应该保证系

状态转换图

行为模型 = 状态 + 事件 + 行为状态：被观察到的系统行为模式事件：引起状态转换的外界事件抽象行为：进入状态的所作动作初始状态     最终状态     中间状态     只有一个初始状态，可能由多个最终状态事件：箭头（实心三角形）上跟事件名，[条件]，只有条件为真时才会转换状态，这可选的行

让你的AI模型尽可能的靠近数据源

来源：Redislabs作者：Pieter Cailliau、LucaAntiga翻译：Kevin简介今天我们发布了一个 RedisAI 的预览版本，预集成了[tensor]werk组件。RedisAI 是一个可以服务 tensors 任务和执行深度学习任务的 Redis 模块。在这篇博客中，我们将介绍这个新模块的功能，并解释我们为什么会认为它能颠覆机器

软件测试概念-PIE模型

一个bug 被发现 ,三个关键词 创造了 Fault 感染产生Error 传播失效 Failure PIE模型详解 Fault ： 在软件中写一段代码 这里用A表示，可能考虑不周，创造了一个代码缺陷 Error ：我们执行软件触发了A ，产生一个状态 Failure：这个状态传播出来了，让我们发现与预期不符 PIE模型三个

MySQL事务一致性理解

一致性是指数据处于一种语义上的有意义且正确的状态。一致性是对数据可见性的约束，保证在一个事务中的多次操作的数据中间状态对其他事务不可见的。因为这些中间状态，是一个过渡状态，与事务的开始状态和事务的结束状态是不一致的。　　举个例子，张三给李四转账100元。事务要做的是从张