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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文章目录Shiro概述主要特征shiro如何工作官方快速开始代码分析Springboot整合Shiro导入依赖创建配置类ShiroConfig创建Realm创建控制器创建静态页面配置过滤器配置Realm认证方法Shiro整合Mybatis实现Realm从数据库中查找用户信息Shiro授权操作Shiro整合Thymeleaf退出登录操作 Shiro概述主要特征Shiro提供了如上图所示的特性，其中
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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（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
数据一致性保证
一致性定义：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
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
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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一、Redis主从同步原理1.1 Redis主从同步的过程配置好slave服务器连接的master后，slave会建立和master的连接，然后发送sync命令。无论是第一次同步建立的连接还是连接断开后的重新连接，master都会启动一个后台进程，将数据库快照保存到文件中.同时master主进程会开始收集新的写命令并缓存起来。当后台进程完成写文件后，master就将快照文件发送给slave，sla
# 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
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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[mongodb文档]分布式一致性（一）[1]一致性模型对于一个分布式数据库来说是至关重要的。这里我们将专门一个专题的形式来讲解一些主题：例如：针对一些具体的应用场景应该使用什么样的模型。首先从一些最基本的理论知识开始。CAPCAP理论指出任何一个分布式系统不可能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availibility）和分区容错性性（Partition Tolerance）这三
Spring在多线程环境下如何确保事务一致性前言问题在现如何解决异步执行多线程环境下如何确保事务一致性事务王国回顾事务实现方式回顾编程式事务利用编程式事务解决问题补充说明疑问解答newTransaction 和 newSynchronization 标记的联系连接是否会被释放，是否影响主线程事务属性小结 前言之前，我转载的美团技术团队文章: CompletableFuture进阶篇-外卖商家端A
# 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
1、如何做到消息一致，消息可靠投递2、消息中间件的使用，快速入门rabbitMQ3、设计消息子系统(重点)一、可靠消息最终一致（异步确保型） 实现业务处理服务在业务事务提交前，向实时消息服务请求发送消息，实时消息服务只记录消息数据，而不真正发送。业务处理服务在业务事务提交后，向实时消息服务确认发送。只有在得到确认发送指令后，实时消息服务才真正发送消息业务处理服务在业务事务回滚后，向实时消
1.原子性：事务中的所有操作作为一个整体像原子一样不可分割，要么全部成功要么全部失败。 2.一致性：事务的执行结果必须使数据库从一个一致性状态到另一个一致性状态。一致性状态是指系统的状态满足数据的完整性约束（主码，参照完整性，check约束等），系统的状态反应数据库本应描述的现实世界真实的状态，比如转账前后，两个账户的总金额保持不变。 3.持久性：事务一旦提交，其对数据库的更新就是持久的，任何事务
分布式事务产生的原因数据库分库分表微服务化在微服务架构中，每个服务在用本地事务的时候，知道自己执行的事务是成功还是失败，但是无法知道其他服务节点的事务执行情况，因此需要引入协调者TM，负责协调参与者RM的行为，并最终决定这些参与者是否把事务进行提交。随着微服务架构的流行，让分布式事务问题日益突出， 那么常见的分布式事务解决方案有哪些呢？ 如何理解最终一致性和它的事务补偿机制呢？刚性事务 - 强一致
