CAP定理
分布式系统领域的基础定理，指出系统无法同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）三者，工程实践中需要在三者间做出权衡
核心事实
时间轴 (近 90 天)
高可靠支付管线的幂等缓存层必须优先选择 CP（一致性+分区容错），使用强一致的分布式存储（如Redis集群或带行级锁的事务型数据库表），以避免分区期间同一幂等键被重复执行。
CAP定理由Eric Brewer于2000年提出，指分布式数据存储最多同时满足一致性、可用性、分区容错性中的两项。
账本的一致性与可用性之间的取舍（CAP定理权衡）将直接影响 JarvisCore 在网络分区或节点故障时的实际表现
系统设计的核心是对权衡的判断，例如选择关系型数据库还是NoSQL、用消息队列还是直接调用、缓存放在哪一层
CAP定理由计算机科学家Eric Brewer在2000年提出，后由Seth Gilbert和Nancy Lynch在2002年给出严格的数学证明
CAP定理指出在网络分区不可避免的前提下，系统设计者必须在强一致性和高可用性之间做出取舍
CAP定理是分布式系统中关于一致性与可用性取舍的经典理论
分布式调度系统面临 CAP 定理约束，在主节点故障时需在一致性与可用性之间取舍，GitHub 选择了一致性导致任务卡在 Queued 而非重复分配
在主节点故障场景下，GitHub 选择一致性（拒绝服务直到确认新主库）而非可用性，导致任务卡在 Queued 状态而非被错误地重复分配
最终一致性是分布式系统中的一种数据一致性模型，由CAP定理衍生而来，不保证所有节点在同一时刻看到相同数据，但承诺最终收敛到一致状态
还有 1 条时间轴事件
全部知识事实 (16)
CAP定理指出一致性、可用性与分区容错性三者无法同时满足
80%已验证CAP 定理指出分布式系统无法同时满足一致性、可用性和分区容错性三者
80%已验证最终一致性是分布式系统中的一种数据一致性模型，由CAP定理衍生而来，不保证所有节点在同一时刻看到相同数据，但承诺最终收敛到一致状态
65%已验证CAP 定理由 Eric Brewer 于2000年提出，后由 Gilbert 和 Lynch 于2002年正式证明，指出分布式系统无法同时保证一致性、可用性和分区容错性
65%待验证Decoupled DiLoCo本质上选择了放松一致性来换取更高的可用性和分区容错性，这是对CAP定理的一种权衡
85%待验证分布式系统中的CAP定理约束同样适用于多Agent系统
70%待验证高可靠支付管线的幂等缓存层必须优先选择 CP（一致性+分区容错），使用强一致的分布式存储（如Redis集群或带行级锁的事务型数据库表），以避免分区期间同一幂等键被重复执行。
50%待验证CAP定理由Eric Brewer于2000年提出，指分布式数据存储最多同时满足一致性、可用性、分区容错性中的两项。
50%待验证账本的一致性与可用性之间的取舍（CAP定理权衡）将直接影响 JarvisCore 在网络分区或节点故障时的实际表现
50%待验证系统设计的核心是对权衡的判断，例如选择关系型数据库还是NoSQL、用消息队列还是直接调用、缓存放在哪一层
50%待验证CAP定理由计算机科学家Eric Brewer在2000年提出，后由Seth Gilbert和Nancy Lynch在2002年给出严格的数学证明
50%待验证CAP定理指出在网络分区不可避免的前提下，系统设计者必须在强一致性和高可用性之间做出取舍
50%待验证CAP定理是分布式系统中关于一致性与可用性取舍的经典理论
50%待验证分布式调度系统面临 CAP 定理约束，在主节点故障时需在一致性与可用性之间取舍，GitHub 选择了一致性导致任务卡在 Queued 而非重复分配
50%待验证在主节点故障场景下，GitHub 选择一致性（拒绝服务直到确认新主库）而非可用性，导致任务卡在 Queued 状态而非被错误地重复分配
50%待验证从CAP定理视角看，知识共享场景的最终一致性可能是最合理的选择，允许短暂信息不同步但保证所有智能体最终访问到相同知识库
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