使用LVS+DR搭建集群实现负载均衡 DR模式的概述与工作原理DR模式服务概述： Direct Routing(直接路由) --在同一个地域，同一个网段Director分配请求到不同的real server。real server处理请求后直接回应给用户，这样director负载均衡器仅处理客户机与服务器的一半连接。负载均衡器
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2024-08-15 14:38:43
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用Memcached实现Tomcat集群会话一致性，虽然说技术可能不是最新的，但当你有需要用到时，它真的能帮助到你实现会话一致性
原创
2020-06-15 11:28:16
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# MySQL 会话一致性：理解与应用
在现代软件系统中，数据的一致性是一个至关重要的问题。尤其是在使用数据库管理系统（DBMS）如 MySQL 时，了解其会话一致性不仅可以帮助我们更好地设计应用程序，还能提升用户体验。本文将探讨什么是 MySQL 会话一致性，并通过示例代码对其进行具体演示。
## 1. 什么是会话一致性
会话一致性指的是在一个用户会话中，数据的状态在整个会话期间保持一致。
原创
2024-08-07 09:13:47
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LVS 就是这么简单！（数字后端物理验证篇）今天吾爱 IC 社区小编为大家带来数字 IC 后端实现物理验证中关于 LVS 的主题分享。其实小编一直觉得这个主题没啥可讲的，考虑到一些新手没有太多的经验，还是做个简单的分享。经验都是来源于实际项目所积累的，所以建议多实践，毕竟实践出真知，实践是检验真理的唯一标准。后续还会简单做一个关于物理验证中 DRC 自动修复方法的分享。修 DRC 绝对不是你应该干
目录1.Service中缓存一致性分析第一步:修改TagService接口,添加相关方法,例如:第二步:修改TagServiceImpl类,在类中重写TagService接口方法,例如:第三步:将Redis中数据key设置为一致状态第四步:修改单元测试类,测试缓存数据一致性.5.在Controller中添加一个本地缓存,减少对远程redis缓存的访问,例如:Controller中本地缓存一致性分析
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2023-05-25 10:44:16
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# MySQL集群与强一致性
在现代应用中，数据一致性和可用性是设计数据存储方案时的重要考虑因素。特别是在构建大规模分布式系统时，引入MySQL集群成为了一种流行的方案。本文将探讨MySQL集群的强一致性特性，并通过代码示例和图示来阐明相关概念。
## MySQL集群简介
MySQL集群是一种基于分布式架构的数据库解决方案，旨在提供高可用性和可扩展性。它通过多个节点共同存储和管理数据，确保在
先把问题简单化处理，假设A增加一条记录Message_A，发送到M，B增加一条记录 MESSAGE_B发送到M，都是通过MQ服务器进行转发，那么M系统接收到条消息，增加两条数据，那么M在把增加的消息群发给A，B，A和B找到自己缺失的数据，更新数据库。这样就完成了一个数据的同步。从正常情况下来看，都没有问题，逻辑完全合理，但是请考虑以下三个问题1 如何保证A->M的消息，M一定接收到了，同样，
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2023-10-11 09:22:15
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redis与数据库数据不一致解决方案目前项目中，缓存应用广泛，一些故障或者并发问题可能会导致缓存信息和数据库不一致，从而导致脏数据的产生，目前我所了解的两种方案：延迟双删和异步更新缓存都能有效保证数据的一致性。Redis与数据库一致性问题分析缓存（Redis）和数据库间的数据一致性–笔记异步更新缓存：通过使用mq来保证缓存更新的顺序进行，但是这样复杂性就提升了，可用性也降低了。 延迟双删:并发操作
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2023-08-15 15:37:17
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本发明涉及一种高可用性和强一致性的数据库集群系统及其命令处理方法。背景技术：RAC(Real Application Cluster，真正应用集群)是Oracle的并行集群，位于不同节点的Oracle实例同时访问同一个Oracle数据库，节点之间通过私有网络进行通信，所有的控制文件、联机日志和数据文件存放在共享的存储设备上，能够被集群中的所有节点读写；这种集群方法具有一定局限性：1)实例间的数据同
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2024-06-26 13:14:13
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分布式部署下Redis缓存与数据库不一致 文章目录分布式部署下Redis缓存与数据库不一致前言一、缓存不一致场景1. 先更新数据库，进行redis缓存的更新（mysqlUpdate – redisUpdate）2. 先删除缓存在，在更新数据库(redisDelete - mysqlUpdate )3. 先更新数据库，进行redis缓存的删除 (mysqlUpdate – redisDelete)总
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2023-06-13 15:33:53
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一致性hash算法--负载均衡有没有好奇过redis、memcache等是怎么实现集群负载均衡的呢？其实他们都是通过一致性hash算法实现节点调度的。一、Redis集群的使用我们在使用Redis的时候，为了保证Redis的高可用，提高Redis的读写性能，最简单的方式我们会做主从复制，组成Master-Master或者Master-Slave的形式，或者搭建RedisCluster集群，进行数据的
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2023-11-02 07:49:56
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集群内数据一致性算法关于集群内数据的一致性我们通过Quorum 和Clock 算法来具体讲解一下，亚马逊Dynamo 的论文中对Quorum 和Clock 有比较详细的介绍。Quorum先来看Quorum ，它是用来权衡分布式系统中数据一致性和可用性的，我们引入三个变量，如下。N ：数据复制节点数量。R ：成功读操作的最小节点数。W ：成功写操作的最小节点数。如果W ＋> N ，是可以保证强
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2024-08-09 00:29:28
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概述Hash一致性 是什么？怎么用？为什么？从历史的角度来一步步分析，探讨一下到底什么是Hash一致性算法！请看官往下品尝。。。一、Redis集群使用从一个Redis使用案例说起我们在使用Redis的时候，为了保证Redis的高可用，提高Redis的读写性能，最简单的方式我们会做主从复制，组成Master-Master或者Master-Slave的形式，或者搭建Redis集群，进行数据的读写分离，
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2023-08-10 23:28:32
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PhxSQL是一个兼容MySQL、服务高可用、数据强一致的关系型数据库集群。PhxSQL以单Master多Slave方式部署，在集群内超过一半机器存活的情况下，可自身实现自动Master切换，且保证数据一致性。PhxSQL基于Percona 5.6开发。Percona是MySQL的一个分支，功能和实现与MySQL基本一致。因此本文后续直接把MySQL作为讨论对象。MySQL半同步复制存在缺陷，在M
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2023-10-05 17:49:53
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主从机制基本原理CAP原理：Consistent：一致性Availability：可用性Partition tolerance：分区容忍性网络分区：分布式节点网络断开的场景。CAP基本原理是：当网络分区发生时，不能同时保证一致性和可用性。redis支持主从同步和从从同步： replicatereplicatereplicatereplicate
master
类似于redis集群，mysql也可以搭建集群与分布式。 一主多从mysql，主机只进行修改插入操作（写操作），丛机只进行查询操作（读操作），读写分离来提高并发量。 主从复制过程：主机mysql进行写操作时，会把操作命令写入binlog日志文件中。当主机进行了写操作，会立即将binlog日志文件发送给所有丛机丛机接受到binlog文件，读取命令，完成数据修改。数据一致性问题： （1）主机在向丛机发
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2023-08-08 10:59:53
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之前已经介绍了一些redis的基本特性。这里介绍下主从复制与集群工作方式。主从复制为保证redis的高可用性，一般都会跟其他中间件一样进行主从复制。比如kafka是把消息传递、mysql使用binlog。既然涉及到分布式，就不得不提及CAP理论。CAP理论有三点C-Consistent 一致性A-Availability 可用性P-Partition tolerance 分区容忍性也就是说在一个分
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2023-08-07 22:49:43
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先说普通哈希算法：让数据id的哈希值和redis集群的个数取模，得到的是几这个数据就存放在哪个redis服务器上普通哈希算法存在数据迁移的问题，即当集群数量增加或减少，原来数据的key与Redis序号对应的集群关系会改变，可能第一次数据1落在0号Redis上，第二次数据1就落在了2号机器上。这样就会出现”缓存穿透“ 一致性哈希算法一致性哈希算法首先弄了一个虚拟环，环上有n个节点，比如2的
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2023-09-18 22:36:10
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单机、单点、单实例缺点：1.单点故障 2.容量有限 3. 压力强一致性主从复制、读写分离会带来数据一致性问题1.通过强一致性来解决，即主redis 进行阻塞，直到从redis写成功。弱一致性强一致性带来阻塞问题，可能会等待很久1.通过异步方式解决强一致性问题，但是会丢失一部分数据最终数据一致性弱一致性会带来数据丢失问题1.通过类似kafka 可靠集群来保证最终数据一致性&n
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2023-09-03 11:43:29
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最近在整理redis分布式集群，首先就整理一下分布式算法原理。常见的分区规则有哈希分区和顺序分区两种，Redis采用的是哈希分区规则。节点取余分区使用特定的数据，如Redis的键或用户ID为key，节点数量为N，则：hash(key)%N，计算出哈希值，然后决定映射到哪个节点上，如节点数为4时，哈希值的结果可能为0、1、2，3. 现假设有4个redis节点，HashCode值为1~20的20个数
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2024-04-08 21:53:36
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