一致性

事务四大特征：原子性，一致性，隔离性和持久性。 1. 原子性（Atomicity） 一个原子事务要么完整执行，要么干脆不执行。这意味着，工作单元中的每项任务都必须正确执行。如果有任一任务执行失败，则整个工作单元或事务就会被终止。即此前对数据所作的任何修改都将被撤销。如果所有任务都被成功执行，事务就会 ...

面试题 如何保证缓存与数据库的双写一致性？ 面试官心理分析 你只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？ 面试题剖析 一般来说，如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，也就是说如果你的系统不是严格要求 “缓存+数据 ...

当缓存很多时，搭建集群根据数据的key取hash存储到redis集群中。 但是这种无法扩展。当增加redis节点或者减少节点时，hash值会变化。造成缓存失效。还可能引起缓存雪崩。使得请求压力都到了应用程序查库上面，使服务器崩溃。 hash一致性算法是将计算hash的数据和redis服务器抽取出来。 ...

架构杂谈《四》 分布式一致性协议 一、引言 在分布式系统中，为了保证数据的高可用，通常会将数据保留多个副本(replica)，这些个副本会放在不同的物理机上，为了对用户提供正确的数据，我们需要保证这些放在不同物理机上的副本是一致的。为了解决这种分布式一致性问题，提出了很多经典的协议和算法，比较著名的 ...

架构杂谈《五》 保证最终一致性的模式 在大规模、高并发服务化系统中，一个功能被拆分成多个具有功能单一的子功能，一个流程会有多个系统的多个单一功能的服务组合实现，如果使用两阶段提交协议和三阶段提交协议，确实能解决系统间的一致性问题。其实现也比较复杂、成本比较高，最重要的是性能不够好，相比来看，TCC协 ...

前言： 一致性是指在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性约束没有被破坏。这是说数据库事务不能破坏关系数据的完整性以及业务逻辑上的一致性。 例子： 对银行转帐事务，不管事务成功还是失败，应该保证事务结束后ACCOUNT表中A和B的存款总额为x元不变。 Isolation 隔离性： 数据库允许多个 ...

  AppBoxFuture的存储引擎依赖Raft一致性协议来保证各个分区副本的一致性，如果不处理Raft日志将不断增长，因此需要特定的机制（定期或每处理一定数量的日志）来回收那些无用的日志数据。通过学习Raft协议内的Log Compaction，并参考TiKV等实现，作者初步 ...

如果不是严格要求“缓存和数据库”必须保证一致性的话，最好不要做这个方案：即 读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里面去。串行化可以保证一定不会出现不一致的情况，但会导致系统吞吐量大幅度降低。 解决这个问题的最经典的模式，就是Cache Aside Pattern。 Cache Aside Patt ...

一般来说，如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，也就是说如果你的系统不是严格要求 “缓存+数据库” 必须保持一致性的话，最好不要做这个方案，即：读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去。 串行化可以保证一定不会出现不一致的情况，但是它也会导致系统的吞吐量大幅度降低，用比正常情况下多几倍 ...

在聊数据库与缓存一致性问题之前，先聊聊数据库主库与从库的一致性问题。 问：常见的数据库集群架构如何？ 答：一主多从，主从同步，读写分离。 如上图： （1）一个主库提供写服务 （2）多个从库提供读服务，可以增加从库提升读性能 （3）主从之间同步数据 画外音：任何方案不要忘了本心，加从库的本心，是提升读 ...

前言 分布式共识的概念 在多个节点均可独自操作或记录的情况下，使得所有节点针对某个状态达到一致的过程，通过共识机制可以使得分布式系统中多个节点的数据达成一致。分布式共识技术其实就是区块链共识机制的核心 分布式共识与一致性的区别 一致性强调的是结果，共识强调的是达成一致的过程 分布式共识的关键 获得记 ...

我们为什么要使用数据库的事务呢？使用事务有什么缺点呢？ 使用原因：保持数据的匹配和一致性。缺点： 并发操作中过度使用事务影响性能，因为事务用到了锁技术。 我是李福春，今天我们来复习一下事务的特性。你可以收获下图中的知识点。 下面我们发散一下。 事务特性 原子性： 要么全部成功要么全部失败一致性： 保 ...

分布式缓存由一个服务端实现管理和控制，有多个客户端节点存储数据，可以进一步提高数据的读取速率。那么我们要读取某个数据的时候，应该选择哪个节点呢？如果挨个节点找，那效率就太低了。因此需要根据一致性哈希算法确定数据的存储和读取节点。以数据D，节点总个数N为基础，通过一致性哈希算法计算出数据D对应的哈希值 ...

Redis—B站学习—redis分布式数据库CAP原理在分布式数据库中CAP原理CAP+BASE传统的ACID分别是什么A (Atomicity) 原子性C (Consistency) 一致性I (Isolation) 独立性D (Durability) 持久性CAP：只能三选二C:Consistency（强一致性）：数据库没的商量，提交上来的数据是什么就是什么A:Availability（可用性）P:Partition tolerance（分区容错性）CAP的3进2C

介绍CAP、一致性协议、NoSQL数据库CAP原理一致性（Consistency）Every read receives the most recent write or an error.每次读取的数据都应该是最近写入的数据或者返回一个错误，而不是过期数据，也就是说数据是一致的。数据在多个副本之间是否能够保持一致的特性。可用性（Availability）Every request receives a(non-error) response,without the guarantee t

1.介绍 LCN并不生产事务，LCN只是本地事务的协调工，LCN是一个高性能的分布式事务框架，兼容dubbo、springcloud框架，支持RPC框架拓展，支持各种ORM框架、NoSQL、负载均衡、事务补偿 a、强一致性，通过TxManager协调控制与事务补偿机制确保数据一致性（主要特点，强一致性，比消息事务强的方面）。 b、易用性，仅需要在业务方法上添加相应注解即可，有个简易的可视化界面。 c、高可用，项目模块不仅可高可用部署，事务协调器也可集群化部署。2....

文章目录AKF数据一致性（主从复制原理）强一致性弱一致性最终一致性CAP主从集群搭建哨兵机制(过半机制)哨兵之间通信的原理？AKFAKF扩展立方体（Scalability Cube），是《架构即未来》一书中提出的可扩展模型，这个立方体有三个轴线，每个轴线描述扩展性的一个维度，他们分别是产品、流程和团队：X轴 —— 代表无差别的克隆服务和数据，工作可以很均匀的分散在不同的服务实例上；Y轴 —— 关注应用中职责的划分，比如数据类型，交易执行类型的划分；Z轴 —— 关注服务和数据的优先级划分，如分地域

总线架构（Bus Architecture）在多维体系结构（MD）的数据仓库架构中，主导思想是分步建立数据仓库，由数据集市组合成企业的数据仓库。但是，在建立第一个数据集市前，架构师首先要做的就是设计出在整个企业内具有统一解释的标准化的维度和事实，即一致性维度和一致性事实。而开发团队必须严格的按照这个体系结构来进行数据集市的迭代开发。一致性维度就好比企业范围内的一组总线，不同数据集市的事实的就好比插在这组总线上的元件。这也是称之为总线架构的原因。实际设计过程中，我们通常把总线架构列表成矩阵的形式，

事务的ACID属性原子性（ Atomicity）:指事务是一个不可分割的工作单位，事务中的操作要么都发生，要么都不发生。一致性（Consistency）：事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另外一个一致性状态。隔离性（Isolation）：指一个事务的执行不能被其他事务干扰，即一个事务的内部操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能相互干扰。持久性（Durability）：指一个事务一旦被提交，他对数据库中数据的改变就是永久性的，接下来的操作和数据库障碍不应该对其有任何

文章目录Java锁乐观锁悲观锁自旋锁自旋锁的优缺点自旋锁的时间阈值synchronizedsynchronized的作用范围Synchronized 核心组件synchronized的用法简介Java锁Java锁的作用？Java中的锁主要用于保障多并发线程情况下数据的一致性。怎样保障数据的一致性？在多线程编程中为了保障数据的一致性，我们通常需要在使用对象或者方法之前加锁，这时如果有其他线程线程也需要使用该对象或者该方法，则首先要获得锁，如果某个线程发现锁正在被其他线程使用，就会进入阻塞队列等待