前言在现代的企业环境中，单机容量往往无法存储大量数据，需要跨机器存储。统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统。 HDFS，是Hadoop Distributed File System的简称，是Hadoop抽象文件系统的一种实现。Hadoop抽象文件系统可以与本地系统、Amazon S3等文件系统集成。HDFS的文件分布在集群机器上，同时提供副本进行容错及可靠性保证。HDFS设计原则简单
由CAP定理可知，任何大型的分布式系统/微服务在一致性、可用性和分区容忍这三点上只能保证其中的两点。由于在分布式系统中经常发生丢包、网络故障，分区容忍性是必须要满足的，同时为了兼顾高可用性，绝大部分系统都将强一致性需求转化成最终一致性的需求，并通过幂等机制保证了数据的最终一致性。最终一致性。
因为相信,所以看见.
原创
2021-07-15 14:54:01
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声明：本系列博客部分是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。部分文章是通过爬虫等技术手段采集的，目的是学习分享，如果有版权问题请留言，随时删除。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》flink 实现端到端的Exactly-Once 常见两种方案：1.幂等性幂等性要求输出的结果数据具有唯一性，也就是要求具有唯一键或者联合唯一键，这类应用最常见的就是窗口聚合结果数据输出
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2021-08-31 10:21:45
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CAP原理与最终一致性 强一致性 弱一致性介绍内容转载自：://.blogjava.net/hello-yun/archive/2012/04/27/376744.html CAP原理中，有三个要素...
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2019-11-07 09:39:00
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CAP原理与最终一致性 强一致性 弱一致性介绍CAP原理中，有三个要素...
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2019-11-07 09:39:00
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截取了本人新书《分布式系统与一致性》中的一章，发在dbaplus上，转回到自己的博客。这一章，自认为是非常精彩的一章。很多分布式系统在一致性方面都不是一蹴而就的，即便它非常成功。GFS（Google File System）是Google公司开发的一种分布式文件系统。虽然GFS在Google公司内部被广泛使用，但是在相当长的一段时间里它并不为人所知。2003年，Google发表一篇论文[1]详细描
（一）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，如果不想牺牲一致性，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，先简单介绍下数据一致性的基
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2023-07-25 16:47:43
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一、简介生产上最常用的分布式事务解决方案——可靠消息最终一致性方案。所谓可靠消息最终一致性方案，其实就是在分布式系统当中，把一个业务操作转换成一个消息，然后利用消息来实现事务的最终一致性。比如从A账户向B账户转账的操作，当服务A从A账户扣除完金额后，通过消息中间件向服务B发一个消息，服务B收到这条消息后，进行B账户的金额增加操作。
可靠消息最终一致性方案一般有两种实现方式，原理其实是一样的：基于本
1. 一致性（Consistency）一致性（Consistency）是指多副本（Replications）问题中的数据一致性。可以分为强一致性、顺序一致性与弱一致性。1.1 强一致性（Strict Consistency）也称为：**原子一致性（Atomic Consistency）**线性一致性（Linearizable Consistency）强一致性有两个要求：任何一次读都能读到某个数据的
什么是CAPCAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中。Consistency（一致性）：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）Availability（可用性）：在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。（对数据更新具备高可用性）Partition tolerance（分区容错性）：以实际效果而言，分区相当于
1998年，加州大学的计算机科学家 Eric Brewer 提出分布式系统有三个指标，即CAP......
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2021-07-05 16:07:55
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1.方式一：先更新数据库，再更新缓存场景 当有两个线程A、B，同时对一条数据进行操作，一开始数据库和redis的数据都为tony，当线程A去修改数据库，将tong改为allen，然后线程A在修改缓存中的数据，可能因为网络原因出现延迟，这个时候线程B，将数据修改成了Mike、然后将数据库中的tony，也改成了Mike，然后线程A恢复正常，将redis中的缓存改成了allen，此时就出现了缓存数据和数
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2023-08-30 09:19:18
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Redis和MySQL如何保持数据一致性？强一致性,弱一致性,最终一致性
原创
2023-01-17 18:50:00
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# Java 保证最终一致性
在分布式系统中，数据一致性是一个非常重要的问题。在分布式系统中，由于数据分散在不同的节点上，可能会出现数据不一致的情况。为了解决这个问题，我们引入了最终一致性的概念。最终一致性是指在分布式系统中，如果没有发生新的更新操作，最终所有节点的数据将会达到一致的状态。
Java通过一些机制来保证最终一致性，比如分布式事务、消息队列等。下面我们来看一些具体的代码示例来说明J
前言在HDFS中，当每次客户端用户往某个文件中写入数据的时候，为了保持数据的一致性，此时其它客户端程序是不允许向此文件同时写入数据的。那么HDFS是如何做到这一点的呢？答案是租约（Lease）。换句话说，租约是HDFS给予客户端的一个写文件操作的临时许可证，无此证件者将不被允许操作此文件。本文我们将要深入分析HDFS内部的租约机制，包括租约的添加、移除、管理操作等等。HDFS租约的概念HDFS租约
前言在hadoop老版本中只提供了 sync() 和 hflush() 方法，只能保证数据都传输到了datanode端，不能确保都进行了落盘操作，所以在写入数据过程中发生大面积down机的情况下会产生数据丢失问题。本篇文章主要对hdfs数据一致性模型进行一些研究。HDFS 中 sync()，hflush() 和 hsync() hadoop在2.0.2-alpha版本
HDFS中的数据一致性是如何保证的？请解释数据一致性的概念和实现方式。HDFS（Hadoop分布式文件系统）是一个用于存储和处理大规模数据的分布式文件系统。在HDFS中，数据的一致性是指在多个副本之间保持数据的一致性，即多个副本中的数据内容是相同的。数据一致性的保证是HDFS的核心功能之一，它确保了数据的可靠性和完整性。数据一致性的概念是指当多个副本之间存在数据复制和更新操作时，保持数据的一致性，
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
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精选
2015-04-07 10:26:02
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主要有以下6点：1.安全模式：HDFS刚启动时，namenode进入安全模式，处于安全模式的namenode不能做任何的文件***作，甚至内部的副本创建也是不允许的，namenode此时需要和各个datanode通信，获得datanode存储的数据块信息，并对数据块信息进行检查，只有通过了namenode的检查，一个数据块才被认为是安全的。当认为安全的数据块所占比例达到了某个阈值，namenode
# Java注册中心是最终一致性还是强一致性
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## 1. 理论基础
在分布式系统中，注册中心是一种关键的组件，用于管理服务的注册和发现。Java注册中心通常采用最终一致性来保证多个服务节点之间的一致性。
最终一致性是指在分布式系统中，经过一段时间的同步后，最终会达到一致的状态。与之相对的是强一致性，强一致性要求所有节点在同一时间达到一致状态。
在实际应用中，由于网络延迟、节点故障
