用户余额下单如何保证数据一致性 [问题点数:100分]

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红花 2019年1月 Java大版内专家分月排行榜第一
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2018年9月 Java大版内专家分月排行榜第一
2018年8月 Java大版内专家分月排行榜第一
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Kafka数据一致性
@Author : Spinach | GHB @Link : http://blog.csdn.net/bocai8058 文章目录数据存储Topic逻辑结构多Parition的优点/缺点Partition存储结构根据offset查找msg的过程Partition recovery过程数据的同步数据流数据可靠性<em>保证数据</em><em>一致性</em>保证HDFS数据组织 数据存储 Topic逻辑结构 Top...
支付结算高并发问题
用资金表 pay_user <em>用户</em>账号 <em>余额</em> 1001 20 流水表 bill 流水编号 <em>用户</em>账号 发生额 <em>余额</em> 备注 1 1001 100 100 充值 2 1001 50 50 转账 3 1001
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
《Redis》高并发下Redis如何保持数据一致性(避免读后写)
转载自:https://blog.csdn.net/qq_35981283/article/details/70156422 本文对redis的过期处理机制做个简单的概述,让大家有个基本的认识。 Redis中有个设置时间过期的功能,即对存储在redis数据库中的值可以设置一个过期时间。作为一个缓存数据库,这是非常实用的。如我们一般项目中的token或者一些登录信息,尤其是短信验证码都是有时间限...
如何redis和数据库之间的一致性
1、不一致产生的原因? 我们在是使用redis过程中,通常会这样做,先读取缓存,如果缓存不存在,则读取数据库。 不管是先写库,再删除缓存;还是先删除缓存,再写库,都有可能出现数据不一致的情况。 因为写和读是并发的,没法保证顺序,如果删除了缓存,还没有来得及写库,另一个线程就来读取,发现缓存为空,则去数据库中读取数据写入缓存,此时缓存中为脏数据。如果先写了库,在删除缓存前,写库的线程宕机了,没...
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<em>保证数据</em>一致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<em>保证数据</em><em>一致性</em>。
Redis使用总结(二、缓存和数据库双写一致性问题)
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1、讲解缓存更新策略2...
redis中缓存的数据与数据库数据一致性的方案
方式1:数据库保存数据,redis不persist redis启动后,从数据库加载数据 不要求强一致实时性的读请求,都由redis处理 要求强一致实时性的读请求,由数据库处理 写请求有2种处理方式,由数据库处理 - 应用先写道数据库,然后更新redis - 应用先写道数据库,然后其它daemon同步到redis 优点:redis启动不用处理redis数据和数据库不一致 缺点:red
redis系列之数据库与缓存数据一致性解决方案
redis系列之数据库与缓存数据<em>一致性</em>解决方案                                                                                   -- 来自中华石杉老师视频 数据库与缓存读写模式策略 写完数据库后是否需要马上更新缓存还是直接删除缓存? (1)、如果写数据库的值与更新到缓存值是一样的,不需要经过任何的计算,可以...
redis缓存与数据库一致性问题解决
redis缓存与数据库<em>一致性</em>问题解决更多干货分布式实战(干货)spring cloud 实战(干货)mybatis 实战(干货)spring boot 实战(干货)React 入门实战(干货)构建中小型互联网企业架构(干货)一、需求起因假设先写数据库,再淘汰缓存:第一步写数据库操作成功,第二步淘汰缓存失败,则会出现DB中是新数据,Cache中是旧数据,数据不一致【如下图:db中是新数据,cache...
Redis集群中的节点如何保证数据一致
主从复制:1、redis的复制功能是支持多个数据库之间的数据同步。一类是主数据库(master)一类是从数据库(slave),主数据库可以进行读写操作,当发生写操作的时候自动将数据同步到从数据库,而从数据库一般是只读的,并接收主数据库同步过来的数据,一个主数据库可以有多个从数据库,而一个从数据库只能有一个主数据库。2、通过redis的复制功能可以很好的实现数据库的读写分离,提高服务器的负载能力。主...
Redis保证数据一致性
高并发下Redis<em>如何</em>保持数据<em>一致性</em>(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 ...
redis学习笔记(四)redis缓存与数据库一致性问题
redis与数据库数据<em>一致性</em>问题是个老生常谈的问题了,这里也没啥新鲜玩意,就是总结一下 不一致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 key){ Stu stu
Redis Cluster 集群一致性原理及slot迁移测试
参考:Redis Cluster原理与管理;Inconsistent slot mapping;Redis中文文档 集群信息<em>一致性</em>问题 主从和slot的<em>一致性</em>是由epoch来管理的. epoch就像Raft中的term, 但仅仅是像. 每个节点有一个自己独特的epoch和整个集群的epoch, 为简化下面都称为node epoch和cluster epoch. node epoch一直
Redis的数据模型和最终一致性
原文:http://antirez.com/news/36 作者:Antirez weblog 最近我注意到Amazon Dynamo的设计和它的原稿,可以说是数据库领域的最有趣的事情之一,Redis的最终<em>一致性</em>从来没有特别讨论过。 Redis的集群实例,系统更偏向<em>一致性</em>而非可用性。 Redis的哨兵(Sentinel)本身是具有<em>一致性</em>目标和Master/Slave部署的HA解决方案
mysql保障数据一致性:redis与mysql数据同步(二)
应用Redis实现数据的读写,同时利用队列处理器定时将数据写入mysql,此种情况存在的问题主要是<em>如何</em>保证mysql与redis的数据同步,二者数据同步的关键在于mysql数据库中主键,方案是在redis启动时区mysql读取所有表键值存入redis中,往redis写数据是,对redis主键自增并进行读取,若mysql更新失败,则需要及时清除缓存及同步redis主键。 [ja
将数据库数据放到redis中并保持数据一致性方案
1、查询时先查询缓存(redis),如果查询不到,查询数据库,并将会员唯一标识(会员编号),放到redis队列中(list) 2、启动一个job从redis队列中读取会员唯一标识,并判断会员编号作为key是否存在于redis中,如果存在,计数器减一,否则直接查询会员信息,放到redis中。 2、更新时,先更新数据库,再清空对应redis信息,并将会员编号做为key的计数器加一
redis与Mysql的数据一致性
为了减少db的读压力,加快读速度,系统使用cache做缓存,会引起cache<em>一致性</em>问题。因为db会有事务性导致回滚,而cache无法回滚,会导致脏数据。 一般情况下,我们会在保存数据时,先穿透保存到DB中,再同步数据到redis中。 为了保证存储层对外层透明,我们会把DB与redis操作封装,对上层调用来说完全透明,不关心数据具体<em>如何</em>存储。 例如在我们的实际业务中有如下场景:A表插入一条
redis中缓存的数据与数据库数据一致性的方案(好)
方式1:数据库保存数据,redis不persistredis启动后,从数据库加载数据不要求强一致实时性的读请求,都由redis处理要求强一致实时性的读请求,由数据库处理写请求有2种处理方式,由数据库处理- 应用先写道数据库,然后更新redis- 应用先写道数据库,然后其它daemon同步到redis优点:redis启动不用处理redis数据和数据库不一致缺点:redis启动给数据库很大的读压力方式...
c#事务的使用、示例及注意事项
什么是数据库事务   数据库事务是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作。 设想网上购物的一次交易,其付款过程至少包括以下几步数据库操作:   · 更新客户所购商品的库存信息   · 保存客户付款信息--可能包括与银行系统的交互   · 生成订单并且保存到数据库中   · 更新<em>用户</em>相关信息,例如购物数量等等 正常的情况下,这些操作将顺利进行,最终交
有谁知道银行的跨行转帐是怎么保证交易的原子性和一致性
最近在看《Java Transaction Design Strategies》,想到了对事务要求比较严格的银行间转帐这种事务,夸行转帐是怎么保证事务的原子性和<em>一致性</em>呢?首先我能想到的就是使用JTA,用两阶段提交,可是仔细一想,发现还是不能完整保证: 假设转帐步骤如下: begin jta transaction 从A行A<em>用户</em>扣款 --&gt;命名为A操作 往B行B<em>用户</em>存款 --&gt;命名为B操作 ...
分析一个在高并发下的财务支付锁的问题
在工作项目中,会遇到一些php并发访问去修改一个数据问题,如果这个数据不加锁,就会造成数据的错误。下面将分析一个财务支付锁的问题。希望对大家有所帮助。   1,在没有应用锁机制的情况下 1.1 财务支付简化版本代码 &amp;lt;!--?php  /**   * pay.php   *   * 支付没有应用锁  *   * Copy right (c) 2016   *   * modific...
并发之如何让相同的订单不允许并发,不同的订单允许并发?
经常遇到这样的并发问题,相同的订单不允许并发,不同的订单允许并发。(特别是在创建订单,支付的时候,如果相同的订单并发了,很容易出问题) 解决方式如下: 首先定义一个map /**  * 用于防止并发的全局变量  */ private static HashMap groupVariable=new HashMap(); key=操作方式+订单id,比如支付订单就是PayOrder
多并发时支付如何保持账户余额一致性
不管是电商,还是O2O业务都会涉及到支付,而且多速情况下流量比较大,尤其是在做活动的时候。一般支付系统主要有充值,扣费,提现,转账等功能,那么在有些业务场景下,尤其是多并发的情况下,我们在做扣费业务操作时该怎样去保持账户<em>余额</em>的一致呢? Java开发人员可能第一个想法就是在调用扣减的DAO的方法上加上一个synchronized关键字,这个解决办法在单节点应用部署是也许能生效管用,但是在我们实际的应
数据库并发一致性案例分析
http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/633486.html 
支付系统转账过程中并发交易引起的分布式死锁问题
死锁死锁的规范定义:集合中的每一个进程都在等待只能由本集合中的其他进程才能引发的事件,那么该组进程是死锁的。从广义上讲,这里的进程指的是一个执行单元。问题描述假设【账户A】给 【账户B】转账 500 元,在程序中的转账逻辑如下: 1. 开启事务 2. 【账户A】的<em>余额</em>减去 500 元 3. 【账户B】的<em>余额</em>增加 500 元 4. 提交事务在集群环境下,在 server1、server
并发测试时,并发越大,调用支付宝接口时长越长
SpringBoot 2.0搭建框架 HTTPClient调用支付宝服务接口 RSA加密 除了调用支付宝的接口外,其他逻辑用时很短,没有测试并发时,调用时长在150ms左右;jmeter 开10条线程
关于淘宝多浏览器同一账户同时支付同一订单的处理逻辑疑问?
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一致性的3种协议,并发,事务
Two Phase Commit MVCC Paxos TPC对应于传统数据库上的local cluster的<em>一致性</em>,分布式事务,每个节点上的local事务可以是不同的亦可以是相同的(replica) MVCC的思想是抓住Transaction的本质:server state从一个<em>一致性</em>state迁移到另一个<em>一致性</em>state,也就是Transaction是工作在一个snap
Java并发添加数据,如何保证不会添入相同的数据?
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面试常问问题:银行网上支付项目中怎么控制多线程高并发访问?
银行网上支付项目中怎么控制多线程高并发访问?
如何解决类似于银行账号余额数据一致性的问题??????
数据表主要结构如下 Table A account varchar account_amount decimal Table B account varchar process_type varcha
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。
支付宝防并发方案之"一锁二判三更新"
每年支付宝在双11和双12的活动中,都展示了绝佳的技术能力。这个能力不但体现在处理高TPS量的访问,更体现在几乎不会出错,不会出现重复支付的情况,那这个是怎么做到的呢?诚然,为了实现在高并发下仍不会出错的技术目标,支付宝下了很多功夫,比如幂等性的处理,分布式事务的使用等等,但是个人觉得其中最关键的一点就是“一锁二判三更新”这句看似毫不起眼的口诀。何为“一锁二判三更新”? 简单来说就是当任何一个并发请
如何保证并发时的编号不重复
有一个编号字段,不是自增的 做一个注册的功能,在程序里给这个编号自动+1 程序的思路是,先查出上一个的最小值,+1,然后存回去 那,<em>如何</em>保证在并发时,编号不会重复
银行网上支付项目中怎么控制多线程高并发访问
【转载:https://blog.csdn.net/andyliulin/article/details/44829213】synchronized关键字主要解决多线程共享数据同步问题。ThreadLocal使用场合主要解决多线程中数据因并发产生不一致问题。ThreadLocal和Synchonized都用于解决多线程并发访问。但是ThreadLocal与synchronized有本质的区别:  ...
分布式交易一致性问题
下面是一个订单系统向支付系统发送请求的一个场景: 这是一个极具代表性的例子,<em>用户</em>提交一次请求,订单系统向支付系统发出支付请求并处理回执。通常在开发这种订单交易系统的时候,会遇到几种常见的问题,下面是个人对此的一些总结: 1.支付系统API通常需要一个“订单号”作为入参,而实际调用API接口时使用到的往往不是正在意义上的订单号,而是交易流水号。 这个很好理解,像银行或者其他
对于频繁变化的数据,怎么保证它的正确性.例如,多人同时买东西时,余额怎么算?
例如:我的账户,有个double类型的<em>余额</em>字段.. 我账户有买和卖,那对于<em>余额</em>,就是增加和减少. 我<em>余额</em>为400元,卖出一件商品100元,那<em>余额</em>为500元. 买进一件商品200元,那<em>余额</em>为300元.
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>一致性</em>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,<em>如何</em>解决分布式调用时候数据的<em>一致性</em>? 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...
辨析三种一致性:缓存一致、内存一致、数据一致
<em>一致性</em>是一个深刻而复杂的问题,这篇文章是我目前的粗浅理解,如果发现理解错误还会继续更新 目前这篇文章只是记录我自己的理解,并没有考虑文章的可读性 本文由giantpoplar发表于CSDN,未经允许不得转载。 缓存<em>一致性</em> cache coherence 的coherence这个词猜测是体系结构圈为了和memory consistency做区分,用了coherence这个...
分布式环境下的数据一致性
互联网技术的四大法宝。   淘宝应用场景   需求:1.出账,出款需求,支付宝调用银行接口,进行转账。即自己的系统调第三方系统             2.A系统调用B系统的接口,注意什么事项? 在A系统多次调用B系统的接口,例如当支付宝发送多次请求的时候,即重新的两次 (请求单号不变),不是单独的两次()。B方是银行系统,不能要求银行幂等。怎么解决。            3.银行...
数据一致性设计理念
在分布式存储领域,为了增加系统的高可用性,经常将同一份数据存储多个副本,常见的做法的三备份。但是此做法也引来了数据<em>一致性</em>的问题。为了解决数据<em>一致性</em>的问题,业界常用的有CAP、ACID、BASE等理论模型。 CAP原则 CAP是对强<em>一致性</em>(Consistency)、可用性(Availability)、分区容忍性(Partition Tolerance) 的一种简称。 强<em>一致性</em>:即在分布式系...
数据一致性问题
1.数据库数据的正确性 事务的ACID四个特性保证了一个事务的正确性。 1.原子性,简单来说就是一件事,做完或者不做,不会有中间中断的情况发生。一旦发生错误,就回到开始之前的状态。 2.<em>一致性</em>,在事务开始之前和结束之后,数据完整性不被破坏。 3.隔离性,允许并发事务对数据同时进行读写。防止多个事务交叉执行而导致数据不一致。事务隔离分为读未提交、读提交、可重复读和串行化。 4.持久性,事务...
数据一致性
数据<em>一致性</em>通常指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。而数据存储的<em>一致性</em>模型则可以认为是存储系统和数据使用者之间的一种约定。如果使用者遵循这种约定,则可以得到系统所承诺的访问结果。 常用的<em>一致性</em>模型有:a、严格<em>一致性</em>(linearizability, strict/atomic Consistency):读出的数据始终为最近写入的数据。这种<em>一致性</em>只有全局时钟存在时才有可能,在分布式网络环境不可能实
浅析数据一致性
什么是数据<em>一致性</em>?  在数据有多分副本的情况下,如果网络、服务器或者软件出现故障,会导致部分副本写入成功,部分副本写入失败。这就造成各个副本之间的数据不一致,数据内容冲突。 实践中,导致数据不一致的情况有很多种,表现样式也多种多样,比如数据更新返回操作失败,事实上数据在存储服务器已经更新成功。CAP定理  CAP定理是2000年,由 Eric Brewer 提出来的。Brewer认为在分布式的环境下
MySQL分库分表——保持数据一致性
MySQL分库分表 分类: MySQL2015-10-30 21:58:33MySQL处理大规模业务数据的方案一般都是分库分表.最开始一般都选择垂直拆分.比如电商网站,可能按照家电,图书,母婴等商品分类进行拆分.这样做的好处是拆分简单,并且没有破坏数据库事务.但是随着业务的增长,比如图书分类的订单数据表已经到达了10个T的规模.就需要考虑做水平拆分了.把逻辑上一个表的数据,分别存放到不同的数据库服...
如何保障微服务架构下的数据一致性
随着微服务架构的推广,越来越多的公司采用微服务架构来构建自己的业务平台。就像前边的文章说的,微服务架构为业务开发带来了诸多好处的同时,例如单一职责、独立开发部署、功能复用和系统容错等等,也带来一些问题。 例如上手难度变大,运维变得更复杂,模块之间的依赖关系更复杂,数据<em>一致性</em>难以保证,等等。但是办法总是比问题多,本篇文章就来介绍一下我们是<em>如何</em>保障微服务架构的数据<em>一致性</em>的。
常见的数据一致性级别
数据<em>一致性</em>是分布式系统,特别是分布式存储系统设计实现中需要重点考虑的问题之一。 根据CAP理论:在分布式数据系统中,<em>一致性</em>(Consistency )、可用性(Availability)、分区容忍性(Partition tolerance)这3个要素最多只能同时实现2点,而不可能3者兼顾。对于分布式数据系统,分区容忍性是基本要求。因此设计分布式数据系统,就是在<em>一致性</em>和可用性之间做平衡。对于大多数...
数据一致性和隔离
数据隔离 存在问题 脏读(如有事务A和B,A读取了B未提交的数据) 不可重复读(如有事务A和B,A负责读取,B负责写入,A连续读的过程中B写入了一次,A前后两次读出来的数据不一样) 不可重复读对应的是修改,即UPDATE操作。 丢失更新(如有事务A和B,AB均写入数据,A写入的数据被B覆盖) 幻读(如有事务A和B,A修改表内数据的过程中,B向表内插入了一条数据,A修改完后发现数据并没有被全部修改...
问个保持数据一致性问题
比如有个场景: 首先需要在本地数据库插入一条数据,调用第三方接口,在第三方的数据库中插入一条辅助数据,这两条数据保持一致。 现在的疑问是:如果本地数据库插入成功了,再调接口的时候由于各种原因没成功,这
数据仓库之数据一致性
数据仓库之数据<em>一致性</em> 不同阶段获取同样的指标,但是输出的数据不同,无法保持所有数据的<em>一致性</em>情况 栗子:注册<em>用户</em>数: 是在公司表中存在,且公司名称不为空的数据。 存在问题:在一月份注册数据10条,填写公司名称的有8条,此时统计注册公司数为: 月份 数量 1 8 在2月份的时候未填写公司名称的<em>用户</em>,开始填写公司名称。然后3月份的时候再次统计注册公司数: 月份 数量 1
分布式数据库数据一致性原理说明与实现
前言 分布式数据库的数据<em>一致性</em>管理是其最重要的内核技术之一,也是保证分布式数据库满足数据库最基本的ACID特性中的 “<em>一致性</em>”(Consistency)的保障。在分布式技术发展下,数据<em>一致性</em>的解决方法和技术也在不断的演进,本文就以作者实际研发的分布式数据库作为案例,介绍分布式数据库数据<em>一致性</em>的原理以及实际实现。 1.数据<em>一致性</em> 1.1数据<em>一致性</em>是什么 大部份使用传统关
数据块一致性检查的4种方法
㈠ 什么是数据块<em>一致性</em>? 每一个数据块头部都有一个“校验和”字段 当数据块被写回磁盘前,Oracle会重新计算这个校验和 并记录到这个字段,最终写回磁盘 下次数据块被读入内存时,Oracle会重新计算数据块的校验和 并与校验和字段中的值相比较 如果有差异,Oracle就会抛出ORA-1578 也就是,整个校验过程: 写回时,计算并保存 读入时,计算并比较 通过校验和字段进行检查叫物理<em>一致性</em>检查...
Jenkins CICD代码构建发布流程
    一、发布环境 序号     备注 1 Jenkins 172.16.8.66   2 Tomcat1 172.16.8.11   ...
DevOps落地实践:BAT系列:CICD:iPipe vs CCI
百度效率云,将自身定位为研发工具的SaaS解决方面,三大看点代码托管/CICD/敏捷看板非常清晰,对应icode/ipipe/icafe三大自研工具。而腾讯的DevOps解决方案聚焦于代码托管/CICD/测试管理/运维监控/项目管理五大领域,具体则依托于腾云TGit/CCI/COC/TAPD四大开发者工具。因为功能和做法较为相近,这篇文章中我们将会通过其官方的介绍来看一下CICD的具体做法和各自的亮点。
分布式系统副本强一致-(4)
副本 副本<em>一致性</em>是分布式系统的基本问题之一。副本问题是组通信问题,达成副本一致有很多种方式,在介绍具体算法之前,先从更高的层面上看看通信模型。 客户端发起请求,最后客户端收到回复,有两种常见的模式: 同步:所有节点必须全部成功,才返回client 异步:一个成功,立刻返回 同步副本 从组通信的角度,同步副本是一个N-to-N的模型。也就是说在客户端返回之前,所有的server必须事先完成处...
分布式CAP定理,为什么不能同时满足三个特性?
在弄清楚这个问题之前,我们先了解一下什么是分布式的CAP定理。 根据百度百科的定义,CAP定理又称CAP原则,指的是在一个分布式系统中,Consistency(<em>一致性</em>)、 Availability(可用性)、Partition tolerance(分区容错性),最多只能同时三个特性中的两个,三者不可兼得。 一、CAP的定义 Consistency (<em>一致性</em>): “all nodes see...
分布式一致性问题。
博文中的内容来源《从Paxos到Zookeeper 分布式<em>一致性</em>原理与实践》这一本书,感激不尽。
数据一致性分类
背景  在分布式环境中,一些应用为了提高可靠性和容错性,通常会将数据备份,同一份数据存在几个副本分别存储在不同的机器。由于分布式环境的复杂性,通常会出现网络、机器故障等情况,导致同一份数据的各个备份在同一时间可能有多种值,即数据不一致。分类 强<em>一致性</em>: 无论更新操作实在哪一个数据副本执行,之后所有的读操作都能获得最新的数据。 弱<em>一致性</em>:<em>用户</em>读到某一操作对系统特定数据的更新需要一段时间,即“不<em>一致性</em>窗
数据一致性模型
一些分布式系统通过复制数据来提高系统的可靠性和容错性,并且将数据的不同的副本存放在不同的机器上,由于维护数据副本的<em>一致性</em>代价很高,因此许多系统采用弱<em>一致性</em>来提高性能,一些不同的<em>一致性</em>模也相继被提出,主要有以下几种:   ·强<em>一致性</em>:要求无论更新操作是在哪个数据副本上执行,之后所有的读操作都要能获得最新的数据。对于单副本数据来说,读写操作是在同一数据上执行的,容易保证强<em>一致性</em>。对多副本数据来说,则
微服务架构下的数据一致性:概念及相关模式
从2014年开始,微服务逐渐进入大家的实现,被认为是下一代实现信息化的有效手段。设计到系统,其中绕不开的就是数据<em>一致性</em>,从本地事务,到后来的分布式事务,都能够有效的<em>保证数据</em><em>一致性</em>。但是在微服务架构中,这两种方式都不是最好的选择。1. 使用本地事务和分布式事务保证<em>一致性</em>在传统的单击应用中,最简单、最直接、最普遍的会使用一个关系型数据库,通过关系型数据库的事务<em>保证数据</em>的<em>一致性</em>。这种事务有四个基本要素:A
架构设计:系统存储(23)——数据一致性与Paxos算法(上)
从本文开始,笔者将花三到四篇文章的篇幅,介绍Paxos算法。包括它的理论基础、基本实现、变种实现,其它保证最终<em>一致性</em>的算法,等等。
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,<em>如何</em>才能保证主从数据的<em>一致性</em>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
KafKa数据存储与数据一致性保证
http://yonghuiyang.github.io/2015/12/04/kafka_data_store/ 数据存储 Topic 一类消息称为一个Topic Topic逻辑结构 Topic可分为多个Parition; Parition内部<em>保证数据</em>的有序,按照消息写入顺序给每个消息赋予一个递增的offset; 为<em>保证数据</em>的安全性,每个Pa
分布式系统事务一致性到CAP,BASE理论
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数据并发性和一致性介绍--Data Concurrency and Consistency
概要 多版本读<em>一致性</em>Multiversion Read Consistency Lock机制 ANSIISO事务隔离级别概要在单<em>用户</em>数据库中,<em>用户</em>可以修改数据而不用关心其他<em>用户</em>同时修改同样的数据,然而,在多<em>用户</em>数据库中,多个同时发生的事务的语句可以更新同样的数据,而同时执行的事务必须产生有意义且一直的结果,因此,多户用数据库必须提供以下内容: 数据并发性:它确保<em>用户</em>可以同时访问数据; 数据<em>一致性</em>:它
保证分布式系统数据一致性的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,<em>如何</em>解决分布式调用时候数据的<em>一致性</em>?  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>一致性</em>,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
保障分布式系统数据一致性
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>一致性</em>,CAP 理论告诉我们只能放弃可用性,这显然不能接受. 在工程实践上,为了保障系统的可用性,互联网系统大多将强<em>一致性</em>需求转换成最终<em>一致性</em>的需求,并通过系统执行幂等性的保证,<em>保证数据</em>的最终
分布式事务-最终一致性
CAP 定理有一个缺陷,这个缺陷可以帮助我们“部分”摆脱  分布式困境 。 总的来说,CAP 定理本身是完备的,但它并没有描述一个分布式系统何时产生分区,以及分区会持续多长时间。理论其实只限制:在分区发生的  一瞬间 ,系统只能在<em>一致性</em>(C)和可用性(A)之间二选一。 因此,分布式系统完全可以在没有出现分区时保证 C 和 A,而在出现分区后,放弃一些 A 或者 C 然后通过人工操作消除分
为什么zookeeper的节点配置的个数必须是奇数个?
zookeeper有这样一个特性:集群中只要有过半的机器是正常工作的,那么整个集群对外就是可用的。也就是说如果有2个zookeeper,那么只要有1个死了zookeeper就不能用了,因为1没有过半,所以2个zookeeper的死亡容忍度为0;同理,要是有3个zookeeper,一个死了,还剩下2个正常的,过半了,所以3个zookeeper的容忍度为1;同理你多列举几个:2->0;3->1;4->
solr与hadoop结合
solr4.4支持索引存储到hdfs中下载 hadoop2.1.0-beta下载 解压solr4.4,hadoop2.1.0-beta 我的solr是运行在tomcat web容器中 solr4.4用的是hadoop2.0.5alpha版本,如果不改成hadoop2.1.0-beta会报很多奇怪的错误。 删除solr webapp/WEB-INF/lib中的jar包,用我已
微服务架构下的数据一致性保证(三):补偿模式
此系列文章共分为三篇,第一篇介绍概念和相关模式,第二篇和第三篇针对第一篇给出的三种模式分别介绍实现方法和需要注意的问题。近期我们将会举办两场技术交流活动请关注: &amp;gt; 8月9日在线公开课:【微服务架构下数据<em>一致性</em>的保证】 &amp;gt; 8月11日线下沙龙:【微服务与容器技术实践-K8S应用经验分享】 转载本文需注明出处:EAII企业架构创新研究院,违者必究。如需加入微信群参与微服...
缓存刷新术之保证数据一致性
1. 概述 在上一篇文章《缓存读取术之防止缓存雪崩》里我们解决了引入缓存后读数据的问题,本文分析写数据要考虑的问题。数据变更时是更新缓存还是淘汰缓存?是先写DB再写Cache,还是先写Cache再写DB?<em>如何</em>考量?另外,如果写DB成功了但写Cache失败了,数据就会不一致,<em>如何</em>解决?下面逐一探讨。 本文讨论的缓存更倾向于分布式缓存,不过解决方案的思路对本地缓存而言也是大致适用的 ...
MQ消息最终一致性事务
本文我们将学习到一种常见的柔性事务解决方案:消息<em>一致性</em>事务方案。 对于TCC型事务,跨系统的调用均是基于服务间的直接调用,即很大程度上是同步调用。基于TCC方案能够保证主子事务同时成功,同时失败。 但实际开发中,由于多方面的考虑,我们会将服务拆分为异步方式,一般是基于MQ进行服务间的解耦,服务发起方执行完本地业务操作后发送一条消息给到消息中间件(比如:RocketMQ、RabbitMQ、Kaf...
解决mq消息一致性-消息中间件(一)
定义:产生消息的业务动作和消息发送的一致。 如果业务动作执行成功了,那么这个动作产生的消息一定要发送出去。另一方面,如果这个业务没有发生或者失败,就不应该把消息发送出去。 执行具体流程 业务处理应用先把消息发送给消息中间件,标记消息状态为待处理 消息中间件将消息存储在消息存储中,不投递该消息 消息中间件返回消息处理的结果(入库的结果) 根据消息中间件返回的结果操作. 结果失败,放弃业务处...
消息中间件保证消息一致性解决方案
1、消息中间件的应用场景 (1)异步通讯 (2)解耦 (3)并发缓冲 2、消息发送和投递的不可靠性 (1)分布式网络进行就引入了数据传输的不确定性 (2)也就是CAP理论中的P(分区容错性) (3)跨网络通信产生了分布式事务问题 3、消息发送<em>一致性</em> (1)是指产生消息的业务动作与消息发送的一致 (2)也就是说,如果业务操作成功,那么由这个业务操作所产生的消息一定要成功投递出去,
利用mq的最终一致性,解决分布式事务。
分布式事务及解决方案  1、 经典事务经典事务,是指传统的单机数据库事务,必须具备ACID原则:l 原子性(A)所谓的原子性就是说,在整个事务中的所有操作,要么全部完成,要么全部不做,没有中间状态。对于事务在执行中发生错误,所有的操作都会被回滚,整个事务就像从没被执行过一样。 l <em>一致性</em>(C)事务的执行必须保证系统的<em>一致性</em>,就拿转账为例,A有500元,B有300元,如果在一个事务里A成功转给B50...
分布式服务下的交易一致性解决方案
分布式服务下的交易<em>一致性</em>解决方案 银行很强势,我们什么都不管(1. 调一次,我出款一次; 2. 不提交任何冥等操作) 我们什么都没有(没有分布式事务) <em>用户</em>只提交一次 我们只能成功一次 一、远程调用与本地事务区分开(别人挂, 我们不挂)事务方法里面不能创建远程调用悲观锁 select * from xxx where id = xxx for update;乐观锁 select version fr
冗余数据一致性,到底如何保证?
一,为什么要冗余数据互联网数据量很大的业务场景,往往数据库需要进行水平切分来降低单库数据量。水平切分会有一个patition key,通过patition key的查询能...
Linux那些事儿之我是USB Core(v1.0)下载
2.6.22内核的usb core源码分析。原文为blog.csdn.net/fudan_abc上的《linux那些事儿之戏说USB》。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/fudan_abc/277869?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/fudan_abc/277869?utm_source=bbsseo[/url]
RSA加密算法的C语言实现下载
RSA加密算法的C语言实现 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/lyb63762/330704?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/lyb63762/330704?utm_source=bbsseo[/url]
JS的高精度计算(BigDecimal)下载
你是否因为JS端的小数计算的精度不足而发愁过呢 其实有个不错的资源可以利用。 引用附件的JS,就可以轻松搞定JS的计算问题了。 使用例 <SCRIPT <SCRIPT <SCRIPT <!-- function //+ alert(new BigDecimal("10").add(new BigDecimal("3E+10"))); //- alert(new BigDecimal("10").subtract(new BigDecimal("3E+10"))); //* alert(new BigDecimal("10").multiply(new BigDecimal("3E+10" 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/fkhyx/2990488?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/fkhyx/2990488?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的