用户余额下单如何保证数据一致性 [问题点数:100分]

Bbs1
本版专家分:13
结帖率 99.2%
Bbs5
本版专家分:3355
Blank
红花 2019年1月 Java大版内专家分月排行榜第一
Blank
黄花 2018年12月 Java大版内专家分月排行榜第二
Bbs5
本版专家分:2359
Bbs5
本版专家分:2359
Bbs6
本版专家分:6735
Blank
红花 2017年1月 Java大版内专家分月排行榜第一
2016年11月 Java大版内专家分月排行榜第一
Blank
黄花 2016年12月 Java大版内专家分月排行榜第二
Bbs1
本版专家分:0
Bbs1
本版专家分:0
Bbs5
本版专家分:2359
Bbs1
本版专家分:0
Bbs1
本版专家分:0
Bbs3
本版专家分:759
订单系统、库存系统、优惠券系统如何保证数据一致性
1.订单系统生成订单号,扔给一个差错恢复系统(存储在自己的db) 2.订单系统拿订单号调用库存系统,如果失败,则回滚库存(不管回滚成功或者失败,都通知前台失败) 3.订单系统拿订单号调用优惠券系统减少优惠券,如果失败,则回滚库存、回滚优惠券(不管回滚成功或者失败,都通知前台失败) 4.开启本地事物,创建订单记录 差错恢复系统每隔30秒捞取db中订单号,查询订单系统,如果订单记录
java学习7:银行存取款的例子,主要涉及对象同步问题,类似于数据库存取款,数据一致性问题
银行存取款的例子,主要涉及对象同步问题,类似于数据库存取款,数据<em>一致性</em>问题。 --存取款都是用线程来控制 注意:这里程序设计中没考虑账户金额不足的问题,这里只考虑了对操作对象的同步问题。       对共享对象操作的类、代码块 要加上 synchronized 关键字 代码如下: Bank类: package com.imooc.bank; public cl
Java一致性的实现
目录 <em>一致性</em> CAS(Compare And Swap) Final不可变 Synchronized同步 Volatile 并发包概述 <em>一致性</em> Happen Before 程序次序规则:在一个单独的线程中,按照程序代码的执行流顺序,(时间上)先执行的操作happen—before(时间上)后执行的操作。 管理锁定规则:一个unlock操作happen—before后面(时间上的...
分布式数据一致性(库存)
库存冻结现状 目前购物车添加商品、删除商品、修改商品数量、购物车过期库存解冻、成单后清空购物车,都涉及库存变化。 以添加商品为例,目前实现逻辑为: 1、调用库存系统扣减库存 2、购物车写库 3、第2步失败时,调用库存系统回滚库存。 以上均为线上同步调用。网络抖动时,产生的数据不一致系统无法自动恢复。 购物车与库存数据<em>一致性</em> 因购物车和库存系统分属不同的数据库,此处涉及分布式事务...
MySQL背后的数据一致性分析
作者:june chen 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22290294 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 MySQL是一个RDBMS(关系型数据库管理系统),由瑞典MySQL AB 公司开发,目前属于 Oracle 旗下产品。由于其体积小、速度快、拥有成本低,尤其是开放源码这一特点,广受各大企业欢迎,包
分布式系统如何保证数据一致性
http://www.cnblogs.com/soundcode/p/5590710.html
细说分布式下的数据一致性
细说分布式下的数据<em>一致性</em> 名词解释 强<em>一致性</em> 最终<em>一致性</em> 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>一致性</em>问题。 目前分布式<em>一致性</em>要求有多数据源<em>一致性</em>和SOA模式<em>一致性</em>,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 ...
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...
分布式系统如何保证数据一致性
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...
Kafka(内部详解)如何保证数据一致性
数据<em>一致性</em>保证 <em>一致性</em>定义:若某条消息对client可见,那么即使Leader挂了,在新Leader上数据依然可以被读到 HW-HighWaterMark: client可以从Leader读到的最大msg offset,即对外可见的最大offset, HW=max(replica.offset) 对于Leader新收到的msg,client不能立刻消费,Leader会等待该消息被所有ISR中的re...
如何保证主从复制数据一致性
在MySQL中,一次事务提交后,需要写undo、写redo、写binlog,写数据文件等等。在这个过程中,可能在某个步骤发生crash,就有可能导致主从数据的不一致。为了避免这种情况,我们需要调整主从上面相关选项配置,确保即便发生crash了,也不能发生主从复制的数据丢失。 1. 在master上修改配置 innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 sync_
保证分布式系统数据一致性的6种方案(转载)
分布式系统
mysqldump如何保证数据一致性
作为DBA的小K,搭建备机应该是家常便饭了,这时候用到的方法无非有如下三种: 1、停掉一台备机(这里叫备机1),直接拷贝整个数据目录下的所有文件到新的备机(这里叫备机2)。优点是简单、快速,只需要拷贝;缺点也很明显,在整个备份过程中备机1处于完全不可用的状态,且备机2无法释放备机1中因为碎片导致的空间浪费和无法回收已发生扩展的innodb表空间。 2、用xtrabackup进行热备。优点是备份
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。
《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...
关系型数据库一致性的理解
读的<em>一致性</em>: 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>一致性</em>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>一致性</em>也是这么理解...
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>。
HADOOP如何保证数据的正确性保证
HADOOP<em>如何</em><em>保证数据</em>的正确性保证
触发器在保证数据库完整性和一致性中的应用
1.触发器概述 触发器是SQL Server数据库应用中一个重要工具,是一种特殊类型的存储过程,应用非常广泛。一般存储过程主要通过存储过程名而被直接调用,触发器则是通过事件触发执行。触发器基于一个表来创建并和一个或多个数据修改操作(插入、更新或删除)相关联,可视作表的一部分。触发器与数据库中的表紧密相关,比如当对表执行INSERT、UPDATE或DELETE操作时,触发器就会自动执行。
Hadoop HDFS 数据一致性
HDFS 会对写入的所有数据计算校验和(checksum),并在读取数据时验证校验和。针对指定字节的数目计算校验和。字节数默认是512 字节,可以通过io.bytes.per.checksum属性设置。通过CRC-32编码后为4字节。 Datanode 在保存数据前负责验证checksum。client 会把数据和校验和一起发送到一个由多个datanode 组成的队列中,最后一个Da
论Spark Streaming的数据可靠性和一致性
眼下大数据领域最热门的词汇之一便是流计算了,其中最耀眼的项目无疑是来自Spark社区的Spark Streaming项目,其从一诞生就受到广泛关注并迅速发展,目前已有追赶并超越Storm的架势。 对于流计算而言,毫无疑问最核心的特点是它的低时延能力,这主要是来自对数据不落磁盘就进行计算的内部机制,但这也带来了数据可靠性的问题,即有节点失效或者网络异常时,<em>如何</em>在节点间进行合适的协商来进行重传。
【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=
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。
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
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>一致性</em>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...
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
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,<em>用户</em>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<em>用户</em>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,<em>如何</em>保证MySQL与Redis中的数据同步?2. 两台应用服务器的并发访问,<em>如何</em><em>保证数据</em>的...
保持数据一致性---(1)
保持数据<em>一致性</em>—(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...
通俗理解ZooKeeper是如何保证数据一致性
ZooKeeper是个集群,内部有多个server,每个server都可以连接多个client,每个client都可以修改server中的数据 ZooKeeper可以保证每个server内的数据完全一致,是<em>如何</em>实现的呢? 答:数据<em>一致性</em>是靠Paxos算法保证的,Paxos可以说是分布式<em>一致性</em>算法的鼻祖,是ZooKeeper的基础 Paxos的基本思路: 假设有一个社团,其中有团员、
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.
服务化架构下的数据一致性如何保证
在系统服务化的过程中,我们不得不面临的一个问题是多个子系统间业务数据的<em>一致性</em><em>如何</em>保证,解决这个问题有多种方式。XA可能很多人首先会想到XA规范中定义的分布式事务,下图是XA规范中定义的DTP(Distributed Transaction Processing)模型: 但该模式并不适用于如今的互联网应用,主要有以下几点问题: 1. XA采用2PC,并不能完全保证<em>一致性</em>; 2. 2PC有同步
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>一致性</em>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:<em>下单</em>减库存、支付减库存 交易概念:<em>下单</em>(未支付订单)、已支付、退款未发货资源行为划分: 资源锁定:<em>下单</em>/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>一致性</em>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>一致性</em>。
跨工程如何保证数据一致性 -乐观锁机制
几个工程同时针对一张表或者一个对象进行操作,如果<em>保证数据</em>的<em>一致性</em>。<em>保证数据</em>的<em>一致性</em>,所以要<em>保证数据</em>的原子性,任何一个时候,只能被一个工程进行处理。   如果任何时候都进行数据互斥的话,这样的效率会很低的,最后的方法是读取的时候,不做任何互斥操作,但是修改的时候或者新增的时候要进行隔离操作。   进行隔离操作,设置一个version状态进行处理。在操作之前先获取这个version,然后执行操作,
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
oracle数据一致性和事务控制
oracle数据<em>一致性</em>和事务控制 1.数据<em>一致性</em> 数据<em>一致性</em>是指数据库中的数据每时每刻都是稳定且可靠的,而事务控制就是<em>保证数据</em><em>一致性</em>的。 2.事务控制 事务命令 commit rollback savepoint roll back set transaction set constraint 事务隔离性 ①read only 适合对复杂报表进行查
高并发下怎么做余额扣减?
 https://www.zhihu.com/question/61484424/answer/189694920 作为一个参与了多次某宝双十一账务,交易系统的改进,升级,并与分布式<em>一致性</em>服务的主要设计者亲切沟通过细节的码农,来深入浅出的说说一些业界的通用思路和想法。 首先,就业务量而言,我把<em>余额</em>业务的高并发难点分成以下几个层次: 1. 单应用,单数据库,这是最基本
(讨论)缓存同步、如何保证缓存一致性、缓存误用
PS:转载自《架构师之路》,觉得受益匪浅,故收录之 缓存误用 缓存,是互联网分层架构中,非常重要的一个部分,通常用它来降低数据库压力,提升系统整体性能,缩短访问时间。 有架构师说“缓存是万金油,哪里有问题,加个缓存,就能优化”,缓存的滥用,可能会导致一些错误用法。 缓存,你真的用对了么? 误用一:把缓存作为服务与服务之间传递数据的媒介 image.png   如上图: 服务1和...
hdfs 数据一致性
转载地址:http://www.wubiaoblog.com/archives/984 HDFS以流式数据访问模式来存储文件,运行于大量硬件集群上。个人觉得,HDFS被设计成为支持AP,并具有最终<em>一致性</em>(简单<em>一致性</em>模型)。为什么呢?因为在集群系统中P是必须的,而HDFS对文件采用一次写入多次读入的逻辑设计,不支持文件并发写入、不支持文件修改。所以高可用性对HDFS来说至关重要的!  
分布式系统一致性保障方案总结
引言 在互联网系统中,理想的情况下,肯定是希望系统能够同时满足“<em>一致性</em>”、“可用性”和“分区容忍性”。 但是基于熟悉的CAP定律也好,还是BASE理论, 我们知道,在实际情况中是不可能实现的。而在金融领域,<em>一致性</em>是最为关注的特性,任何情况下都必须满足<em>一致性</em>。关于CAP定律和BASE理论,本文不再介绍,有兴趣的同学可以自行百度一下。本文重点来阐述下关于<em>一致性</em>的方案,包括强<em>一致性</em>和最终<em>一致性</em>。
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。
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>一致性</em>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
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。<em>如何</em>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
es一致性问题
https://segmentfault.com/a/1190000005844120   概述 内部因素 es的<em>一致性</em>主要有两个方面: 使用lucene索引机制带来的refresh问题 使用分片和复制带来的副本<em>一致性</em>问题(consistency:one、all、quorum) 外部因素 外部因素的话,就是如果使用db跟es的同步机制的话,那么这里的同步有一定...
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
##[一致性]KafKa数据存储与数据一致性保证
转自——KafKa数据存储与数据<em>一致性</em>保证 - tianjinsong的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET http://blog.csdn.net/bluetjs/article/details/52986652数据<em>一致性</em>保证<em>一致性</em>定义:若某条消息对client可见,那么即使Leader挂了,在新Leader上数据依然可以被读到HW-HighWaterMark: client可以从Lea...
并发操作锁定(可避免由支付接口等各种并发带来的可能)
最近在处理项目的充值接口时遇到了并发操作,导致数据库重复插入充值记录,找了很多并发处理方法都没奏效,最后整理出一套成功的解决方案,用php文件锁定的方法来处理并发事件。亲测:非常好用,希望可以为你们的问题提供帮助
面试必问的MySQL面试题,这三大相关问题你掌握了多少!
前言 日常开发中,数据库的 SQL 编写基本占到了 30% 的工作量,但因为 SQL 没写好而造成的功能异常和性能缺少而造成的 Bug 远超过了30%。数据库之高性能 MySQL 实战演练系列通过实际业务场景复杂 SQL 的编写来带领大家解决工作中让开发者欲罢不能的三大痛点:高并发场景下的数据<em>一致性</em>问题、企业复杂的查询和聚合统计、数据集中导致的 IO 吞吐下降。 今互联网行业用的最多就是 My...
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
冗余表如何保证数据一致性
本文主要讨论四个问题: (1)为什么会有冗余表的需求 (2)<em>如何</em>实现冗余表 (3)正反冗余表谁先执行 (4)冗余表<em>如何</em><em>保证数据</em>的<em>一致性</em>   一、需求缘起 互联网很多业务场景的数据量很大,此时数据库架构要进行水平切分,水平切分会有一个patition key,通过patition key的查询能够直接定位到库,但是非patition key上的查询可能就
数据库读写分离和数据一致性的冲突
读写分离: 为<em>保证数据</em>库数据的<em>一致性</em>,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,<em>用户</em>登录后发表了一篇文章,他需要马上看到自己的文章,但
怎么保证调用三方接口后项目的数据一致性
通常在项目中会有业务需求需要调用第三方的接口或者合作平台,这时会有一个喜闻乐见的问题:在调用三方接口后,如果更新本地数据失败了,怎么办?示例:本地项目需要推送订单的状态到第三方接口,并根据返回值更新本地订单状态为已推送,如果在第三方处处理成功并返回标识,但是在本地更新订单状态时出错了,就造成了本地数据和第三方数据不一致的情况。解决:思路如下,可以先默认更改本地订单状态为已推送,然后调用三方接口,根...
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<em>如何</em>保证db和缓存的数据<em>一致性</em>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一致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一致的情况是db更新或查询成功,但是缓存更新失败了,这个不一致的问题可以通过重试更新缓存的方...
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<em>如何</em>在分布式环境下实现数据的<em>一致性</em>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,...
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...
Redis怎么保持缓存与数据库一致性
将不一致分为三种情况: 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。 ...
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 ...
ElasticSearch教程——数据一致性
ElasticSearch汇总请查看:ElasticSearch教程——汇总篇   <em>一致性</em>概念 在分布式环境下,<em>一致性</em>指的是多个数据副本是否能保持一致的特性。 在<em>一致性</em>的条件下,系统在执行数据更新操作之后能够从<em>一致性</em>状态转移到另一个<em>一致性</em>状态。 对系统的一个数据更新成功之后,如果所有<em>用户</em>都能够读取到最新的值,该系统就被认为具有强<em>一致性</em>。   写<em>一致性</em> 对于写操作,Elasticsear...
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<em>如何</em>保证其每个数据库的数据<em>一致性</em>?  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:<em>保证数据</em><em>一致性</em>   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...
保证分布式数据一致性的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,先简单介绍下数据一...
web应用账户金额的并发问题
项目使用的是mysql数据库,使用的是mysql默认的repeatable read事务级别, 今天需要讨论的是,<em>用户</em>消费业务账户金额扣除的并发性问题。 消费业务代码肯定是用spring的事务管理的。 一开始的代码是这样的,里面加了一些非sql的东西,帮助理解下业务。 begin; set @value=select value from test where id=1 //xxxx@p
如何解决分布式系统数据事务一致性问题
<em>用户</em>在京东上下了一个订单,发现自己在京东的账户里面有<em>余额</em>,然后使用<em>余额</em>支付,支付成功之后,订单状态修改为支付成功,然后通知仓库发货。假设订单系统,支付系统,仓库系统是三个独立的应用,是独立部署的,系统之间通过远程服务调用。   订单的有三个状态:I:初始 P:已支付 W:已出库,订单金额100, 会员帐户<em>余额</em>200   如果整个流程比较顺利,正常情况下,订单的状态会变为I->P->W,会员帐户
使用消息队列来解决微服务数据一致性问题
前言 随着微服务的越来越多,<em>一致性</em>问题也越来越被重视。纠结是怎样才能ACID呢?CAP还是Base呢? 其实强<em>一致性</em>的方案也特别多,比如net的msdtc、java的atomikos...等。但他们这类基于2pc(两阶段提交协议)实现,基本上性能太差,根本不适合高并发的系统。为什么? 1)两阶段提交涉及多次节点间的网络通信,通信时间太长! 2)事务时间相对于变长了,锁定的资源的时间也变
mysql 如何保证数据完整性 -- 笔记
mysql 约束和索引  相同点: 保证证数据的完整性 区别: 索引是从数据结构的角度来<em>保证数据</em>完整性, 而 约束是一个逻辑概念,用来<em>保证数据</em>完整性. <em>保证数据</em>完整性的方法: 一. 对错误数据的约束    设置sql_mode 为 严格模式, 来提示报错而不是警告     服务器配置: my.cnf sql_mode ='STRICT_TRANS_TABLES' ;
关于ThreadLocal如何保证数据线程安全
在多线程的java环境中,我们很多使用需要一个共享内存来保证线程之间的通讯,这个在java里面很简单,实例变量和静态变量。这也大家是在不经意间的使用方法,想都不用想都可以实现这些方法来达到多线程共享数据的目的,这些共享数据存在一个线程安全的问题。特别是对于具有串行意义的数据,流入请求号、事务号等。这里有两个概念:1.保证在一个线程中使用完这个数据之前不能让别人去修改这个字段的意义.2.
ZooKeeper数据一致性
ZooKeeper为存储的数据提供了<em>一致性</em>保证,不管应用从哪个服务端获取数据,都能获取到一致的数据。ZooKeeper内部使用原子广播协议(Zab)作为其<em>一致性</em>复制的核心,并通过对服务端请求的排序达到数据<em>一致性</em>的保障要求。ZooKeeper的数据<em>一致性</em>保障ZooKeeper是高性能、可扩展的,为应用提供了以下的数据<em>一致性</em>保障: 1)顺序<em>一致性</em> 来自客户端的更新将严格按照客户端发送
HBase 强一致性详解
Hbase是一个强<em>一致性</em>数据库,不是“最终<em>一致性</em>”数据库,官网给出的介绍: “Strongly consistent reads/writes: HBase is not an “eventually consistent” DataStore. This makes it very suitable for tasks such as high-speed counter aggregation.
高频热点账户(和库存类似但稍有不同)如何解决高并发余额计数问题?
这个问题和秒杀,库存问题是类似的. https://yq.aliyun.com/edu/lesson/play/270 【公开课】【阿里在线技术峰会】何登成:AliSQL性能优化与功能突破的演进之路 write.blog.csdn.net/postedit/47340675?ticket=ST-202343-fYu0bMCATjor1YrOjMgM-passport.csd
mysqldump参数之数据一致性
--single-transaction 对于事务性存储引擎(Inodb、BDB),为<em>保证数据</em>的<em>一致性</em>和完整性,并且不影响数据库的正常服务,可以添加此参数。当然如果数据量比较大时,可能产生一个很大的事务。 与--lock-tables和--lock-all-tables作用相似,但锁表会影响数据的写入。 mysqldump -uroot -p123456 --single-transac
Memcached一致性详解
前言       今天听了浩田讲的memcached,非常的清晰,但是对于哈希环的问题,觉得有必要自己在总结一下,其实这篇博客早就该写了,一直被各种事情耽搁,废话不说了,让我们看看<em>一致性</em>哈希算法到底是什么 内存分配机制 Slab Allocator memcache使用了Slab Allocator的内存分配机制:相当于内存池机制,实现从操作系统分配一大块内存,然后memcache
flume之source自定义offset(保证flume数据不丢失和一致性)
引入的maven依赖   &amp;lt;dependency&amp;gt; &amp;lt;groupId&amp;gt;org.apache.flume&amp;lt;/groupId&amp;gt; &amp;lt;artifactId&amp;gt;flume-ng-core&amp;lt;/artifactId&amp;gt; &amp;lt;version&amp;gt;1.8.0&amp;lt;/version&amp;gt; &amp;l
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
hdfs一致性模型解析
文件系统的一致模型描述了对文件读写的数据可见性。HDFS为性能牺牲了一些POSIX请求,因此一些操作可能比想像的困难。 在创建一个文件之后,在文件系统的命名空间中是可见的,如下所示: 1.  Path p = new Path("p");   2.  Fs.create(p);   3.  assertThat(fs.exists(p),is(true)); 
如何保证数据一致性
例:在两个不同的地点,操作系统相同,都是Windows2000 server+ Sql server2000rn它们的表的结构一致,但是每天都有不同的人分别对各自的数据进行相应的修改或新增操作,我需要每天将这两边的数据进行更新以保证两边数据的一致,该<em>如何</em>实现?rn  两边的电脑无法通过网络相连,只能通过U盘拷贝相应的文件来进行更新,不知有没有好的办法来确保两边数据的<em>一致性</em>!
spring 多数据源一致性事务方案
原文地址:http://www.cnblogs.com/ityouknow/p/4977136.html spring 多数据源配置 spring 多数据源配置一般有两种方案: 1、在spring项目启动的时候直接配置两个不同的数据源,不同的sessionFactory。在dao 层根据不同业务自行选择使用哪个数据源的session来操作。 2、配置多个不同的数据源,使
基于日志的同步数据一致性和实时抽取
导读 本次分享的主题是《基于日志的DWS平台实现和应用》,主要是分享一下目前我们在宜信做的一些事情。 作者:王东 宜信技术研发中心架构师 目前就职于宜信技术研发中心,任架构师,负责流式计算和大数据业务产品解决方案。曾任职于Naver china(韩国最大搜索引擎公司)中国研发中心资深工程师,多年从事CUBRID分布式数据库集群开发和CUBRID数据库引擎开发http://w
微服务架构下的事务一致性保证
今天我给大家分享的题目是微服务架构下的事务<em>一致性</em>保证。 主要内容包括4部分: 传统分布式事务不是微服务中<em>一致性</em>的最佳选择微服务架构中应满足数据最终<em>一致性</em>原则微服务架构实现最终<em>一致性</em>的三种模式对账是最后的终极防线。 我们先来看一下第一部分,传统使用本地事务和分布式事务保证<em>一致性</em> 传统单机应用一般都会使用一个关系型数据库,好处是应用可以使用 AC
容灾技术中的数据一致性
一、 数据容灾    许多<em>用户</em>都处在磁带库备份的应用上,有些使用了远程数据记录的技术。但容灾不只是简单备份。传统备份是将数据保留在非生产设备的其他介质上,更着重于数据的日志管理,记录并保护数据的增量、差分,以恢复历史数据为目标。同时这种容灾能力非常有限,因为传统的备份主要是采用数据内置或外置的磁带机进行冷备份,备份磁带同时也在机房中统一管理,一旦整个机房出现了灾难,如火灾、盗窃和地震等
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...
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...
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
连续调用多个外部系统的写接口-如何保证数据一致性(思路)
概述 某些场景下,我们将业务数据落地之前,是需要先调用外部系统的多个写接口,当这些写接口都操作成功了,我们才将业务数据落地到自己本地的数据库里面。比如说: public void updateProductInfo(Product product) { //1、将商品价格更新到价格系统 priceService.updatePrice(product); //...
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 ...
分布式系统中解决数据一致性问题的架构设计思考
http://blog.sina.com.cn/s/blog_77e858f80100xvy7.html ——考虑系统架构设计的时候,不仅仅考虑技术实现,也把业务因素考虑进来,面向业务考量进行设计,会让我们在技术上做出更合理的抉择。    本文探讨了在分布式系统中,<em>如何</em>基于业务方面的考量、将RESTful与MQ(消息中间件)结合、解决事务完整性/数据<em>一致性</em>问题的架构设计。  
Nosql 理解篇+实战篇 五 NoSQL一致性解决方案
五 NoSQL<em>一致性</em>解决方案                    更新<em>一致性</em>,读取<em>一致性</em>,放宽<em>一致性</em>约束,放宽持久性约束,CAP定理,仲裁     先来一个案例 Tom和jarry在同一家公司上班,有一天,他们发现公司网页显示的电话有误,于是进入后台系统同时修改电话。我们假定他们输入的电话号码格式稍有差别,那么,他们提交的新号码就会略有不同,此时将产生“写冲突”问题:两人在同一时刻更新同一
数据库主从数据一致性
DB主从<em>一致性</em>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
数据一致性方案一--数据在多个冗余表中的一致性优化
一、为什么会有冗余表 创建表的时候,为了方便查询,通常在分表的时候会对一些字段做冗余,即同一个字段会存在于多个表中,这样在查询的时候避免同时关联2个或两个以上的表。 比如有一种情况淘宝上的交易,买家需要看到自己的订单情况,商家需要查看到商品的销售情况,规范情况的设计 Order(order_id,good_detail) Table(buyer_id, seller_id, oid)
hbase 一致性 问题思考
搜索了下 hbase 和 paxos .说 hbase 本身的 hdfs 和 paxos 无关. 后来又发现一篇文章浅谈Hbase 的强<em>一致性</em> :     从一开始就知道hbase是CAP中的CP系统,即hbase是强<em>一致性</em>的.我原来一直以为hbase的强<em>一致性</em>是因为底层的HDFS写入时,必须所有副本都写入成功才能返回.最近才想明白,hbase之所以是CP系统,实际和底层HDFS无关,
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 数据库处理要求强一致实时性的数据,例如金融数据、交易数据; redis处理不要求强一致实时性的数据,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,...
同时操作两张表的数据,如何做到保证数据一致性
SpringMVC的控制层在同时操作两张表的数据时,应该把操作代码写到同一个Service方法里面
分布式系统session的一致性
分布式session<em>一致性</em> 提出正确的问题,往往等于解决了问题的大半。——海森堡 单机和分布式系统的session的区别? 分布式系统中的session如果不一致会存在什么问题? <em>如何</em>能更好的保证session的<em>一致性</em> 关于保证分布式系统的session的<em>一致性</em>的解决方案有那些?各个之间的适用场景有哪些?之间的优缺点有哪些? 分布式系统的session 问题一 :...
文章热词 solidity address查看余额 Java spring cloud用户权限设计 机器学习 机器学习课程 机器学习教程
相关热词 c#模拟下单并发 c#微信统一下单 c# 如何获取用户ip c#小程序下单api python模拟登录用户教程 如何学python
我们是很有底线的