一、簡單模型：cdn、redis，索引，原理就是：「空間換時間」、「高速裝置提公升效能」
二、複雜模型：
（一）、「資料並行度」和「資料一致性」之間的取捨。
1、單機資料庫：acid中的i其實就是「一致性」和「並行性」的取捨結果：c要求高，則加鎖，並行度低；c要求低，則並行度高。
2、分布式系統：cap理論中，c一致性如果理解為最強一致性，則意味著在某個乙個特定時刻，系統間/記憶體磁碟間完全一致；p表示乙個需要多個分割槽；ａ表示即使乙個分割槽壞掉依然可以提供服務。具體場景如下：
（1）、分布式兩個系統s1、s2，s1呼叫s2，s1、s2資料一致
如果堅持cp，則b掛掉不能提供服務，即需要放棄a
如果堅持ap，則意味著s2沒有正常執行流程，資料不一致，即放棄c
如果堅持ca，則以為著s1、s2必須在乙個系統內，即放棄p
（2）、記憶體和磁碟資料一致
關係型資料庫實現了ca，沒有實現p，效能最差
hbase不需要表關聯且放棄事務管理，c較弱，但每次均會落盤，效能適中
redis則一定時間段後落盤，因此c最差，但效能最好
（3）、atm機和銀行核心系統：
當中間網路斷開時，a意味著需要吐錢，c意味著不能吐錢。
而按照樂觀方式，那就是採用a，之後通過對賬進而實現c，但有可能c本身應該失敗（比如餘額不足），那麼c的責任只能銀行自己承擔了。
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經常聽到有人在學習oracle組織時這樣的理解它的組織架構 最上面是sob，然後下面有多個法人實體le，每個法人實體下可能有多個ou，每個ou下有多個inv組織 這幾天給企業做戰略規則，有機會重新站在另乙個層面去思考oracle的這個多組織架構。就如上圖所示，其實整個組織結構就是在分層描述的。每個層...
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