分布式系统如何保证数据的一致性

作者：buguge 链接：https://www.jianshu.com/p/93f8cbb6f500 來源：简书 简书著作权归作者所有，任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。 由于互联网目前越来越强调分布式架构，如果是交易类系统，面临的将会是分布式事务上的挑战。当然目前有很多开源的分布式事务产品，例如java JTA，但是这种解决方案的成本是非常高的，而且实现起来非常复杂，效率也比较低...

高并发处理系统的理解---数据一致性（还有一点问题）

服务器配置数据库设计以及优化缓存数据<em>一致</em>性处理  服务器配置：          集群的环境，每个主机选择apahe 还是nginx，nignx的并发性好。nginx和apche区别 以及服务器的配置，例如缓存大小等         根据实际情况，可能对于图像比较多的情况，单独配置nginx服务器，作为图像服务器。在实习中使用的是七牛家的云存储单独作为图片存储，将有关车辆的上传图片全部放在上

Redis缓存与数据库一致性方案

使用Redis缓存的模式的有很多种，下面就逐一介绍。 一、数据库和redis分别处理不同的数据类型 数据库处理要求强<em>一致</em>实时性的数据，例如金融数据、交易数据； redis处理不要求强<em>一致</em>实时性的数据，例如网站最热贴排行榜； 二、Cache-Aside模式 Cache-Aside模式的意思是业务代码直接维护缓存，这是最常用的一类模式。 2.1 读场景 先从缓存获取数据，...

缓存与数据库一致性保证

（1）啥时候数据库和缓存中的数据会不<em>一致</em> （2）不<em>一致</em>优化思路 （3）如何保证数据库与缓存的<em>一致</em>性

项目总结-web项目中数据一致性问题

最近参与的项目微信工作平台开发，扫码关注某个开发者公众账号时，由于操作没有反应，而扫描了两次，结果，微信服务器也推送了两条消息到开发者服务器。结果，业务处理过程中入库微信粉丝记录也入了两条。微信关注事件的处理流程如下： /** * 关注事件：入库粉丝记录 * @param msgRequest * @return */ private String subscribe(MsgR

Redis缓存一致性问题

前言 从理论上来说，给缓存设置过期时间，是保证最终<em>一致</em>性的解决方案。这种方案下，我们可以对存入缓存的数据设置过期时间，所有的写操作以数据库为准，对缓存操作只是尽最大努力即可。也就是说如果数据库写成功，缓存更新失败，那么只要到达过期时间，则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后更新缓存。 因此，接下来讨论的思路不依赖于给缓存设置过期时间这个方案。 先更新数据库，再更新缓存 一、线程安全问题 假设同...

如何保证db与缓存的数据一致性

为了提升性能，缓存在系统开发中具有普遍的应用。常见的模式是先查询/更新db后再去更新缓存，那么如何保证db和缓存的数据<em>一致</em>性的问题是实际开发中经常遇到的问题。这种场景下容易造成数据不<em>一致</em>的问题主要是缓存双写。   一、缓存双写问题   先查询或者更新db，然后再更新缓存，这里可能出现的一种不<em>一致</em>的情况是db更新或查询成功，但是缓存更新失败了，这个不<em>一致</em>的问题可以通过重试更新缓存的方...

细说分布式下的数据一致性

细说分布式下的数据<em>一致</em>性 名词解释 强<em>一致</em>性 最终<em>一致</em>性 XA事物 JDBC事物、JTA事物 TCC 产生场景 单一数据库、单一系统无法支撑业务和数据的增长而出现拆分化的演进，数据存储于不同的事物管理单元但又要保证同步操作，这就产生了分布式<em>一致</em><em>性问题</em>。 目前分布式<em>一致</em>性要求有多数据源<em>一致</em>性和SOA模式<em>一致</em>性，常见的有以下场景： 场景A：传统业务数据库瓶颈的分库方案 ...

异步并发保持数据一致性

问题背景：项目中不断切换界面的过程中网络异步请求【耗时操作】，但是数据并未加载完成，此时界面中触碰事件时候，直接崩掉【频率低但存在】。 解决思路：监听异步操作完成后才让界面上的按钮可以响应单击【触碰】事件，数据在加载完成前，界面上的按钮触碰事件都应该被屏蔽掉。

保证MQ消息传递的一致性

https://my.oschina.net/floor/blog/15875371.保证消息传递与<em>一致</em>性1.1生产者确保消息自主性当生产者发送一条消息时，它必须完成他的所有业务操作。如下图：这保证消费者接受到消息时，生产者已处理完毕相关业务，也就是1PC的基础。1.2 MQ保存并转发消息消息标记为持久化，MQ将会利用保存并转发机制，来履行它与发送者之间的契约。至于activemq高可用部分，详见...

分布式系统如何保证数据一致性

http://www.cnblogs.com/soundcode/p/5590710.html

数据库读写一致性问题

事务并发可能出现的问题 （1）脏读：事务A读取了事务B更新的数据，然后事务B因为某些原因回滚，那么事务A读取的就是脏数据 （2）不可能重复读：事务A多次读取同一数据，事务B在事务A多次读取的过程中，对数据做了更新并提交，导致事务A多次读取的结果不<em>一致</em> （3）幻读：事务A查出一批数据，进行操作，这时事务B新增一条数据，事务A提交之后，发现还有一条数据没有操作，发生幻觉。 备注：不可能重复读偏向修改，...

Redis缓存和数据库一致性问题

缓存应用和数据库在更新时经常会出现不<em>一致</em>的问题，采用哪种策略，值得去思考。 从理论上来说，给缓存设置过期时间，是保证最终<em>一致</em>性的解决方案。这种方案下，我们可以对存入缓存的数据设置过期时间，所有的写操作以数据库为准，对缓存操作只是尽最大努力即可。也就是说如果数据库写成功，缓存更新失败，那么只要到达过期时间，则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存。因此，接下来讨论的思路不依赖于给缓存设置...

《彻底解决分布式系统一致性问题》学习笔记

《彻底解决分布式系统<em>一致</em><em>性问题</em>》直播者：李艳鹏 笔记作者：JKXQJ<em>一致</em><em>性问题</em>产生的背景JEE架构：WEB容器—组合业务逻辑—>EJB容器—数据存ORM—>数据库 SSH架构：Struts MVC—组合业务逻辑—>Spring容器—Hibernate ORM–>数据库 Web Service: WebService–> 注册服务（WSDL、UDDI）–>发现服务（UDDI）–> 服务调用

分布式一致性问题。

博文中的内容来源《从Paxos到Zookeeper 分布式<em>一致</em>性原理与实践》这一本书，感激不尽。

面试问题（如何保证分布式数据最终一致性）

保证分布式系统数据<em>一致</em>性的6种方案编者按：本文由「高可用架构后花园」群讨论整理而成。有人的地方，就有江湖有江湖的地方，就有纷争问题的起源在电商等业务中，系统一般由多个独立的服务组成，如何解决分布式调用时候数据的<em>一致</em>性？ 具体业务场景如下，比如一个业务操作，如果同时调用服务 A、B、C，需要满足要么同时成功；要么同时失败。A、B、C 可能是多个不同部门开发、部署在不同服务器上的远程服务。在分布式系统...

在数据库 'czbt2' 中检测到一个可能的数据库一致性问题

--把数据库置为单用户模式 sp_dboption '数据库名', 'single user', 'true' --在允许数据丢失情况下修复数据库。如果DBCC checkdb('数据库名',REPAIR_A LLOW_DATA_LOSS)语句执行一次不行，可以在多执行几次直到没有再提示数据库有错误为止。 DBCC checkdb('数据库名',REPAIR_ALLOW_DATA_LOSS) --设置为多用户模式 sp_dboption '数据库名', 'single user', 'false'

什么是缓存一致性问题？如何解决？

当程序在运行过程中，会将运算需要的数据从主存复制一份到cup的高速缓存当中，那么cpu进行计算时就可以直接从它的高速缓存读取数据和向其中写入数据，当运算结束后，再将高速缓存中的数据刷新到主存当中。举个简单的例子，比如下面这段代码： i=i+1 当线程执行这个语句时，会先从缓存当中读取i的值，然后复制一份到高速缓存当中，然后CPU执行命令对i进行加1操作，然后将数据写入高速缓存。最后将高速缓...

分布式系统一致性问题和一致性算法

<em>一致</em><em>性问题</em> <em>一致</em>性算法是用来解决<em>一致</em><em>性问题</em>的,那么什么是<em>一致</em><em>性问题</em>呢? 在分布式系统中,<em>一致</em><em>性问题</em>(consensus problem)是指对于一组服务器,给定一组操作,我们需要一个协议使得最后它们的结果达成<em>一致</em>. 更详细的解释就是,当其中某个服务器收到客户端的一组指令时,它必须与其它服务器交流以保证所有的服务器都是以同样的顺序收到同样的指令,这样的话所有的服务器会产生<em>一致</em>的结果,看起来就像

ZooKeeper数据一致性

ZooKeeper为存储的数据提供了<em>一致</em>性保证，不管应用从哪个服务端获取数据，都能获取到<em>一致</em>的数据。ZooKeeper内部使用原子广播协议（Zab）作为其<em>一致</em>性复制的核心，并通过对服务端请求的排序达到数据<em>一致</em>性的保障要求。ZooKeeper的数据<em>一致</em>性保障ZooKeeper是高性能、可扩展的，为应用提供了以下的数据<em>一致</em>性保障： 1）顺序<em>一致</em>性 来自客户端的更新将严格按照客户端发送

分布式的环境下， MySQL和Redis如何保持数据的一致性？

问题：一台MySQL，一台Redis，两台应用服务器，用户的数据存储持久化在MySQL中，缓存在Redis，有请求的时候从Redis中获取缓存的用户数据，有修改则同时修改MySQL和Redis中的数据。现在问题是：1. 先保存到MySQL和先保存到Redis都面临着一个保存成功而另外一个保存失败的情况，这样，如何保证MySQL与Redis中的数据同步？2. 两台应用服务器的并发访问，如何保证数据的...

分布式系统一致性问题处理思路

为啥出现<em>一致</em><em>性问题</em> 在传统单体架构中，数据状态的处理都在同一个服务和数据库中，而具有ACID特性的数据库支持强<em>一致</em>性，就是说数据库本身是不会出现不<em>一致</em>的状态的，比如我们常用的关系型数据库MySQL就是通过多版本控制协议(MVCC)的实现来保证了强<em>一致</em>性。 但是随着互联网的发展，用户增多&amp;amp;服务也越来越多越来越复杂，数据量和请求的并发量都上来了。为了满足这一变化，越来越多的系统从单体架构投...

多智能体一致性问题报告

利用matlab仿真多智能体在饱和条件下的运动情况，和在有限时间下的仿真

缓存一致性问题

缓存更新策略被动更新: 设置key过期的时间，让其自动失效。 主动更新: 更新DB的时候，同时更新缓存 一般业务都是主动更新和被动更新结合使用。 主动更新 问题存在一个问题：你是先更新缓存，后更新DB；还是反过来？ 下面分别分析以下2个场景，假设有2个线程，t1, t2： (1) 先更新缓存，后更新DB。假设有如下的执行系列： t1更新缓存； t2读缓存，因为t1把缓存更新了，导致t2没读到。从...

RocketMQ如何保证分布式事务最终一致性？

步骤： step1：   实线1向MQ发送消息，此时消息对consumer不可见，即不可被消费； 虚线1执行本地事务并提交事务。 step2：   执行本地事务的回调函数executeLocalTransaction()可以有三种返回值： LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE; LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE; L...

Cache 一致性问题解决思路

http://www.dbanotes.net/arch/facebook_scaling_out.html 大量的 MySQL + Memcached 服务器，布署简示： California (主 Write/Read)............. Virginia (Read Only) 主数据中心在 California ，远程中心在 Virginia 。这两个中心网络延迟就有 7...

JDBC进行mysql数据库操作并保持事务的一致性

import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.SQLException; import com.mysql.jdbc.Statement; public class TransactionTest { //返回一个mysql的连接 public static Connection get

redis使用问题——数据一致性

缓存热数据，过程可能如下： Select 数据库前查询redis，有的话使用redis数据，放弃select 数据库，没有的话，select 数据库，然后将数据插入redis update或者delete数据库前，查询redis是否存在该数据，存在的话先删除redis中数据，然后再update或者delete数据库中的数据 上面这种操作，如果并发量很小的情况下基本没问题，但是高并发的情况请注...

分布式-Session一致性问题

Session session 会话控制，用于存储特定用户会话所需的属性及配置信息， 表示为特定的时间间隔,指从注册登录进入系统到注销退出系统直接经过的时间 http无状态的协议， 在动态web应用中，协议知道前面的操作和后面操作是不是同一个用户，业务需要关联性 问题 单台tomcat没有任何问题，但现在是集群的tomcat，请求不会落到同一个tomcat的session中，因此就存在...

cache一致性问题的一个现象

上图是在调试ARM与DSP通信时产生的catch 与 内存不<em>一致</em>的现象。

高并发一致性解决方案

高并发场景有抢红包，双十一抢商品等。如何去处理这些高并发场景呢？ 1.从存储介质考虑：有内存缓存和磁盘缓存，内存缓存的速度是比磁盘缓存要高出几十倍的，因此可以考虑存储介质在内存上。想象一下如果抢红包的时候同时有2万个请求到达服务器，我相信使用数据库来储存这些红包数据的话，服务器会爆掉的，就算不爆掉，请求超时也是意料之中的，因此需要采用内存缓存的方式来处理这么多请求，将数据暂时存储在内存中，当红包抢

EhCache缓存在集群环境中同步问题

由于 EhCache 是进程中的缓存系统，一旦将应用部署在集群环境中，当每一个节点维护各自的缓存数据，某个节点对缓存数据进行更新，这些更新的数据无法在其它节点中共享，这不仅会降低节点运行的效率，而且会导致数据不同步的情况发生。例如某个网站采用 A、B 两个节点作为集群部署，当 A 节点的缓存更新后，而 B 节点缓存尚未更新就可能出现用户在浏览页面的时候，一会是更新后的数据，一会是尚未更新的数据

搭建Nginx负载均衡解决session一致性问题

做负载均衡前我们先普及一下知识点 http协议是无状态的，即你连续访问某个网页100次和访问1次对服务器来说是没有区别对待的，因为它记不住你。 那么，在一些场合，确实需要服务器记住当前用户怎么办？比如用户登录邮箱后，接下来要收邮件、写邮件，总不能每次操作都让用户输入用户名和密码吧，为了解决这个问题，session的方案就被提了出来，事实上它并不是什么新技术，而且也不能脱离http协议以及任何现有...

zookeeper是如何实现数据一致性的？

众所周知，zookeeper是一个开源的分布式协调服务，很多分布式的应用都是基于zookeeper来实现分布式锁，服务管理，服务发现，通知订阅等功能。那么。zookeeper自身是如何在分布式环境下实现数据的<em>一致</em>性的呢。 结构 既然zookeeper是在分布式环境下提供服务的，那么它必须要解决的问题就是单点问题，因此zookeeper是一个主备的结构。zookeeper 存在leader,...

redis缓存机制 保证数据一致性问题

在redis设置失效时间后，如果需要在未失效时保证数据<em>一致</em>就需要在更新数据库的同时更新redis,若是在放入redis同时需要存入mongodb等非关系型数据库，可以将消息放入一些消息机制，这样以保证数据<em>一致</em>性。

多处理机Cache一致性问题及解决办法

1. 造成Cache<em>一致</em><em>性问题</em>的原因出现不<em>一致</em>的原因有三个：共享可写的数据、进程迁移和I/O传输。2. 解决办法解决多处理机Cache<em>一致</em><em>性问题</em>提出了两种解决办法：侦听<em>一致</em>性协议和基于目录的<em>一致</em>性协议。由于多数SMP（对称多处理机）结构是采用总线互连的，侦听<em>一致</em>性协议是基于侦听总线事务来保持Cache<em>一致</em>性的协议，所以多数产品采用侦听协议。基于总线互连的SMP是通过高速共享总线将若干个商用的微处理器

redis 双写一致性问题

首先，缓存由于其高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进行业务操作。 但是在更新缓存方面，对于更新完数据库，是更新缓存呢，还是删除缓存。又或者是先删除缓存，再更新数据库，其实大家存在很大的争议。目前没有一篇全面的博客，对这几种方案进行解析。于是博主战战兢兢，顶着被大家喷的风险，写了这篇文章。   文章结构 本文由以下三个部分组成 ...

多处理器与缓存一致性问题

分类根据包含的处理器数量将现有共享存储器的多处理器分为两类：SMP和DSM。 SMP，对称多处理器，又称为集中式共享存储器多处理器。特点：处理器数目少，共享一个集中式存储器，所有处理器都能够平等的访问该存储器。 DSM，分布式共享存储器，存储器分散在处理器之间。通过网络互连。缓存<em>一致</em><em>性问题</em>：如果存储器系统满足以下条件，则说明它是<em>一致</em>的： （1）处理器p对x进行读操作，在此之前处理器p对x进行写

分布式系统中一致性问题

区块链系统，首先是一个分布式系统，<em>一致</em><em>性问题</em>是分布式领域最为基础也是最重要的问题。 1、定义 <em>一致</em>性（ consistency ），是指对于分布式系统中的多个服务节点，给定一系列操作，在约定协议的保障下，试图使得它们对处理结果达成“某种程度”的认同。 分布式计算机集群系统中容易出现以下几个问题： 节点之间的网络通信是不可靠的，包括消息延迟、乱序和内容错误等； 节点的处理时间无法保障，结果...

分布式的一致性问题的算法

  在分布式系统中，<em>一致</em>性（consensus）问题，是指对于系统中的多个服务节点，给定一系列操作，在<em>一致</em>性协议保障下，试图使得它们对处理结果达成<em>一致</em>。   在实际的计算机系统中，存在如下问题： 节点间的网络通讯是不可靠的，包括任意延迟和内容故障； 节点的处理可能是错误的，甚至节点自身随时可能宕机； 同步调用会绕过系统变得不具备可扩展性； 一个分布式的<em>一致</em>性算法应该满足： 可...

保持数据一致性---（1）

<em>保持数据</em><em>一致</em>性—（1） 在工作中遇见这样一种情况： 实际情况： 三种不同的对象，对一个变量，有的使用，有的不使用。 变量保存在一个字段里面，三种个对象在使用时都取了这个字段的值。但是，不是三个对象切换时都重设了变量的值。 结果： 变量的值在有些情况下是不正确的。 思考： 不同对象的属性分开存储，分别使用2 .如果不同对象使用同一个字段的值，那...

关系型数据库一致性的理解

读的<em>一致</em>性： 一个查询select 开始头 可能要查很长时间， 不管他查多久 如果返回结果 那么结果为 查询开始时间的结果，不会有一半结果是 查询开始时的 一半是查询过程中的（这个过程中可能会有其他事务对数据库进行修改，但是<em>一致</em>性的性质保证了查询结果就是开始查询时数据库里面数据的状态，不包括修改后的状态），因为整个过程中可能发生很多事务 很多 数据变化。写的<em>一致</em>性也是这么理解...

高并发下Redis如何保持数据一致性（避免读后写）

“读后写” 通常意义上我们说读后写是指针对同一个数据的先读后写，且写入的值依赖于读取的值。 关于这个定义要拆成两部分来看，一：同一个数据；二：写依赖于读。（记住这个拆分，后续会用到，记为定义一、定义二）只有当这两部分都成立时，读后写的问题才会出现。在项目中，当面对较多的并发时，使用redis进行读后写操作，是非常容易出问题的，常常使得程序不具备鲁棒性，bug很难稳定复现（得到的值往往跟并发数有关

内存模型如何解决缓存一致性问题

前言 我们都知道，由于CPU和主存的处理速度上存在一定差别，为了匹配这种差距，提升计算机能力，人们在CPU和主存之间增加了多层高速缓存。每个CPU会有L1、L2甚至L3缓存，在多核计算机中会有多个CPU，那么就会存在多套缓存，那么这多套缓存之间的数据就可能出现不<em>一致</em>的现象。为了解决这个问题，有了内存模型。内存模型定义了共享内存系统中多线程程序读写操作行为的规范。通过这些规则来规范对内存的读写操作...

Redis保证数据一致性

高并发下Redis如何<em>保持数据</em><em>一致</em>性（避免读后写） 关于这个定义要拆成两部分来看，一：同一个数据；二：写依赖于读。（记住这个拆分，后续会用到，记为定义一、定义二）只有当这两部分都成立时，读后写的问题才会出现。 https://blog.csdn.net/u011832039/article/details/78924418 ...

集群Session一致性和同步问题

会话信息保存在单机上，当我们的应用服务器从一台变成两台后，我们就会遇到session的问题

一致性问题

执行如下操作：rn[code=SQL]select * from Tab where datime>'2010-01-01'[/code]rnrn发生如下错误：rn在执行批处理时出现错误。错误消息为: SqlDateTime 溢出。必须介于 1/1/1753 12:00:00 AM 和 12/31/9999 11:59:59 PM 之间。rnrn请教：rn这是什么原因？rn我该如何找出有问题的数据，把这些数据删除？

【数据一致性】多线程写数据库，如何保持数据一致性？

如题，这种情况一般在数字类数据更新时需要保证万无一失，尤其是金额类的数字 比如小明的银行号有1000块钱 他做了一笔交易20元，很简单，我们要做一次更新 UPDATE XXX SET MONEY=NOWMONEY-20 WHERE ID=小明 一次一次的来没关系，随便怎么更新 加入并发量高了，N人都在花小明账号的钱， 每个人都在背后执行UPDATE XXX SET MONEY=

Redis学习总结（7）——怎么保持缓存与数据库一致性？

一、不<em>一致</em>原因分析 将不<em>一致</em>分为三种情况：1. 数据库有数据，缓存没有数据； 2. 数据库有数据，缓存也有数据，数据不相等； 3. 数据库没有数据，缓存有数据。 在讨论这三种情况之前，先说明一下我使用缓存的策略，也是大多数人使用的策略，叫做 Cache Aside Pattern。简而言之，就是1. 首先尝试从缓存读取，读到数据则直接返回；如果读不到，就读数据库，并将数据会写到缓存，并返回。 2...

MySQL数据一致性问题

原文地址：http://imysql.cn/2015/11/20/mysql-faq-how-make-sure-replicate-data-consistant.shtml 导读 MySQL主从复制环境中，如何才能保证主从数据的<em>一致</em>性呢？ 关于主从复制 现在常用的MySQL高可用方案，十有八九是基于 MySQL的主从复制（replication）来设计的

Redis怎么保持缓存与数据库一致性？

将不<em>一致</em>分为三种情况： 1. 数据库有数据，缓存没有数据； 2. 数据库有数据，缓存也有数据，数据不相等； 3. 数据库没有数据，缓存有数据。   在讨论这三种情况之前，先说明一下我使用缓存的策略，也是大多数人使用的策略，叫做 Cache Aside Pattern。简而言之，就是 1. 首先尝试从缓存读取，读到数据则直接返回；如果读不到，就读数据库，并将数据会写到缓存，并返回。 ...

redis数据一致性

前言：所谓的redis数据<em>一致</em>性即当进行修改或者保存、删除之后，redis中的数据也应该进行相应变化，不然用户再次查询的时候很可能查询出已经删除过的脏数据。 一、缓存<em>一致</em>的必要性 还是接上篇来说，我们已经解决了redis缓存穿透的问题（简单解决方案，可以再次优化），但是使用redis的时候缓存<em>一致</em>性的问题我们也需要着重考虑，例如：保存了一个新用户之后，就应该同时在redis缓存中也插入该条数据...

多智能体系统协调控制一致性问题研究综述

关于多智能体系统协调控制<em>一致</em><em>性问题</em>研究综述，分别介绍了<em>一致</em><em>性问题</em>控制器的设计问题。

分布式数据库和缓存的一致性问题总结

之前被人问过，这会想起来，正好项目里面也有，就总结一下： 首先是第一个问题： 更新缓存 VS 淘汰缓存 什么是更新缓存：数据不但写入数据库，还会写入缓存 什么是淘汰缓存：数据只会写入数据库，不会写入缓存，只会把数据淘汰掉 更新缓存的优点：缓存不会增加一次miss，命中率高（所谓的miss是指没有找到缓存，错过一次） 淘汰缓存的优点：简单 那到底是选择更新缓存还是淘汰缓存呢，主要取决于“更新缓存...

分布式系统Session一致性问题

转载地址：https://www.cnblogs.com/study-everyday/p/7853145.html session的概念 什么是session？ 服务器为每个用户创建一个会话，存储用户的相关信息，以便多次请求能够定位到同一个上下文。这样，当用户在应用程序的 Web 页之间跳转时，存储在 Session 对象中的变量将不会丢失，而是在整个用户会话中

高并发的业务场景如何做到数据一致性的。

  一、场景： 1、有数据表：ConCurrency， CREATE TABLE [dbo].[ConCurrency]( [ID] [int] NOT NULL, [Total] [int] NULL ) 2、初始值：ID=1,Total = 0 3、现要求每一次客户端请求Total + 1 二、单线程 static void Main(s...

分布式一致性算法：可能比你想象得更复杂

转载自 分布式<em>一致</em>性算法：可能比你想象得更复杂分布式系统的难题张大胖遇到了一个难题。他们公司的有个服务器，上面保存着宝贵的数据，领导Bill 为了防止它挂掉， 要求张大胖想想办法把数据做备份。张大胖发挥了抽象的能力，在脑海里浮出了这么一个画面， 这个唯一的机器可以成为一个节点：为了提高可用性，可以增加几台机器，通过局域网连接起来，形成一个了分布式的系统：数据在每个节点上都存放一份不就可以高枕无忧了...

数据库主从数据一致性

DB主从<em>一致</em>性的几种解决方法 起源 现在基本所有的程序中都会用到数据库，而数据库其实就是对所有业务逻辑处理结果的保存，所以不论在什么情况下数据的丢失都不被允许的，最坏的情况也要最小化数据的丢失程度，所以一般情况下，数据源都会至少配有两个节点，一个业务处理使用的节点，一个甚至多个从节点，这些从节点就是我们常说的冷备，业务处理节点（主节点）和备份节点一定的时间间隔内进行数据同步，从而来保证

kafka的高可用和一致性探究

1 kafka基础 本篇文章讨论的kafka版本是目前最新版 0.10.1.0。 1.1 kafka种的KafkaController 所有broker会通过ZooKeeper选举出一个作为KafkaController，来负责： 监... 1 kafka基础 本篇文章讨论的kafka版本是目前最新版 0.10.1.0。 1.1 kafka种的KafkaController

DMA和cache一致性问题

CPU缓存（Cache Memory）是位于CPU与内存之间的临时存储器，它的容量比内存小的多但是交换速度却比内存要快得多。缓存的出现主要是为了解决CPU运算速度与内存 读写速度不匹配的矛盾，因为CPU运算速度要比内存读写速度快很多，这样会使CPU花费很长时间等待数据到来或把数据写入内存。在缓存中的数据是内存中的 一小部分，但这一小部分是短时间内CPU即将访问的，当CPU调用

redis缓存与数据库一致性问题

转自：http://blog.csdn.net/liubenlong007/article/details/53690312不<em>一致</em>产生的原因我们在使用redis过程中，或者网上一些资料，通常会这样做：先读取缓存，如果缓存不存在，则读取数据库。伪代码如下： Object stuObj = new Object(); public Stu getStuFromCache(String ...

缓存与DB在秒杀业务中的一致性保障问题

1.缓存与DB在秒杀业务中的<em>一致</em>性保障业务设计架构图：2.资源锁定与回滚策略业务域划分： 库存概念：下单减库存、支付减库存 交易概念：下单（未支付订单）、已支付、退款未发货资源行为划分： 资源锁定：下单/支付 资源回滚：订单取消、订单（事务）超时、退款未发货由于库存与交易业务处于分布式事务中，数据<em>一致</em>性难以保证，我们通过TCC加 MQ 柔性事务回滚机制保证库存数据的<em>一致</em>性。

02-1 分布式一致性问题的产生与解决

一、背景： 随着业务的发展单节点服务器无法满足人们的需求，服务节点开始池化，将任务有序合理的进行分配和管理，就需要进行服务拆分。 服务拆分分为水平拆分和垂直拆分。 服务水平拆分： 单节点不能满足性能需求可以采用为多节点，多个节点共同处理同一个请求。（可以理解成服务集群） 服务垂直拆分： 按照服务功能进行拆分，将一根复杂的功能拆分为多个单一简单的功能。（可以理解为模块化） 拆分后的系统最...

浅谈区块链共识机制与分布式一致性算法

本文通过介绍传统分布式<em>一致</em>性算法和区块链共识模型，以及提出了一些有关两者关系的观点，让大家有个比较系统的了解。 一、前言 本文打算先提出观点。欢迎大家参与讨论。 1. 传统分布式<em>一致</em>性算法和区块链共识过程的异同点 相同点： Append only强调序列化少数服从多数原则分离覆盖的问题：即长链覆盖短链区块，多节点覆盖少数节点日志 不同点： 传统分布式<em>一致</em>性算法大多不考虑拜占庭

分布式环境Raft一致性共识算法解读

Raft是分布式环境下的<em>一致</em>性算法，它通过少数服从多数的选举来维持集群内数据的<em>一致</em>性。它与RBFT算法名称有点像，然而Raft算法里不能存在拜占庭节点，而RBFT则能容忍BFT节点的存在。Raft非常类似于paxos协议（参见我的这篇文章《paxos算法如何容错的–讲述五虎将的实践》），然而它比paxos协议好理解许多（因为paxos协议难以具体实现，所以zookeeper参考paxos实现了它自...

分布式数据库与缓存双写一致性方案解疑

在互联网领域，缓存由于其高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，大家没什么疑问，都是按照下图的流程来进行业务操作。但是在更新缓存方面，对于更新完数据库，是更新缓存呢，还是删除缓存；又或者是先删除缓存，再更新数据库，其实大家存在很大的争议。目前笔者还没有见过一篇全面的文章，对这几种方案进行解析。于是笔者战战兢兢，顶着被大家吐槽的风险，写了这篇文章，如有不妥之处敬请在留言区指出，...

MongoDB如何确保一致性

原文地址：https://www.mongodb.com/faq How does MongoDB ensure consistency? Back to Table of Contents MongoDB is consistent by default: reads and writes are issued to the primary member of a replica set.

你真的懂吗？分布式系统的基本问题：可用性与一致性

阿里妹导读：前天是1024，程序员节。在这个特殊的帖子：1024，什么会引起程序员的强烈舒适？ 阿里妹史无前例收到近两千条留言！每一条都非常有才，带着技术人特有的幽默。由...

Mybatis 缓存问题影响

Mybatis二级缓存问题： 1. 两个作用域：session和namespaces *一级缓存: 基于PerpetualCache 的 HashMap本地缓存，其存储作用域为 Session，当 Session flush 或 close 之后，该Session中的所有 Cache 就将清空。 　二级缓存与一级缓存其机制相同，默认也是采用 PerpetualCache，HashMa

架构文摘：分布式系统Session一致性问题解析

一、问题的提出 1. 什么是Session？ 用户使用网站的服务，需要使用浏览器与Web服务器进行多次交互。HTTP协议本身是无状态的，需要基于HTTP协议支持会话状态（Session State）的机制。具体的实现方式是：在会话开始时，分配一个 唯一的会话标识（SessionID），并通过Cookie将这个标识告诉浏览器，以后每次请求的时候，浏览器都会带上这个会话标识SessionID...

如何保证数据库集群时候,主从库一致性的问题？

前言:   数据库集群,读写分离现在可以说是项目必备的了，但是我们如何保证其每个数据库的数据<em>一致</em>性?  1 半同步复制   简单的说就是: 主库发生增删改操作的时候,会等从库及时复制了并且通知了主库, 才会把这个操作叫做成功.   优点：保证数据<em>一致</em>性   缺点:就是会慢 专业的讲：   半同步复制，是等待其中一个从库也接收到Binlog事务并成功写入Relay Log之后，才返回C...

(转)浅谈分布式系统的基本问题：可用性与一致性

该文章来自于阿里巴巴技术协会（ATA）精选文章。 背景 可用性（Availability）和<em>一致</em>性（Consistency）是分布式系统的基本问题，先有著名的CAP理论定义过分布式环境下二者不可兼得的 关系，又有神秘的Paxos协议号称是史上最简单的分布式系统<em>一致</em>性算法并获得图灵奖，再有开源产品ZooKeeper实现的ZAB协议号称超越 Paxos，它们之间究竟有什么联系？在网络上没有文章...

解决缓存与数据库一致性问题

1、引用缓存的好处         1）提高性能；2）减缓数据库压力；3）提高系统并发处理能力 2、引用缓存的问题         1）处理逻辑变得复杂；2）使用不当，容易引起缓存和数据库数据不<em>一致</em>的问题 3、数据不<em>一致</em>的原因         缓存操作与数据库操作不是原子操作，当一方操作成功、另一方操作失败时就会造成数据不<em>一致</em>问题 4、不同情况下常用处理方法

cache的一致性的相关讨论

cache的<em>一致</em>性，描述X86和MIPS体系结构中catch<em>一致</em>性的相关概念，通过比对两种不同的体系结构，更深入的了解cache的<em>一致</em>性

mysql与redis数据库保持数据一致

需求起因 在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。 这个业务场景，主要是解决读数据从Redis缓存，一般都是按照下图的流程来进行业务操作。 读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的...

数据库读写分离和数据一致性的冲突

读写分离： 为保证数据库数据的<em>一致</em>性，我们要求所有对于数据库的更新操作都是针对主数据库的，但是读操作是可以针对从数据库来进行。大多数站点的数据库读操作比写操作更加密集，而且查询条件相对复杂，数据库的大部分性能消耗在查询操作上了。 主从复制数据是异步完成的，这就导致主从数据库中的数据有一定的延迟，在读写分离的设计中必须要考虑这一点。以博客为例，用户登录后发表了一篇文章，他需要马上看到自己的文章，但

关于分布式一致性算法一些总结

最近看了看区块链的基本原理，特地又复习了下分布式<em>一致</em>性算法相关的东西，画了个简单的思维导图。

解决服务化架构中数据一致性的6种方案

问题的起源在电商等业务中，系统一般由多个独立的服务组成，如何解决分布式调用时候数据的<em>一致</em>性？具体业务场景如下，比如一个业务操作，如果同时调用服务 A、B、C，需要满足要么同时成功；要么同时失败。A、B、C 可能是多个不同部门开发、部署在不同服务器上的远程服务。在分布式系统来说，如果不想牺牲<em>一致</em>性，CAP 理论告诉我们只能放弃可用性，这显然不能接受。为了便于讨论问题，先简单介绍下数据<em>一致</em>性的基础理论...

分布式系统与一致性问题

分布式理解 分布式这个概念这几年越来越火热，今天也来谈谈项目改造过程中对于分布式系统的理解，传统的应用是将所有的模块放在单体tomcat上运行，所以方法间的调用范围都是在同一个jvm内。这在业务初期时很有效的，毕竟业务初期开发资源、业务量都比较稀少，才用单体应用开发简单、部署快速，出现问题可以快速定位，而且因为运行在一...

分布式副本一致性问题

当我们开发大数据应用时， 通常会接触到数据<em>一致</em>性，通常为了提高数据的高可用性，防止单点数据故障，我们会提供数据副本， 这时候冗余副本的数据库<em>一致</em><em>性问题</em>就是需要考虑的问题。在此处整理了三种方式， 并展现了HDFS 与 ES使用的副本数据<em>一致</em>性的架构方案。 1 首先我们这里提供一个比较简单粗暴的方式 将请求分发到多个节点，每个节点进行数据的写入， 写完进行回复...

IAR FOR ARM V6.20 MSP430 v5.20 STM8 v1.30下载

IAR Embedded Workbench For MSC-51 v7.60 IAR Embedded Workbench For Atmel AVR v5.51 IAR Embedded Workbench For Atmel AVR32 v3.31 IAR Embedded Workbench For ARM v6.20 IAR Embedded Workbench For Renesas M16C and R8C v3.50 IAR Embedded Workbench For NEC 78K v4.70 IAR Embedded Workbench For MSP430 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/liupster/3381698?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/liupster/3381698?utm_source=bbsseo[/url]

Java编程思想(第4版).part06下载

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MTV制作圣手10破解补丁下载

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