在设计系统时，很难在关系(RDBS)和非关系数据库(NoSQL)之间进行选择。 正确理解这两个局限性将使决策变得更加容易。 在深入研究NoSQL数据库之前，了解关系数据库的局限性很重要。 关系数据库已经存在了近40年，并且运行良好。 数据结构合理，记录保存在表中。 表由行，主键，唯一键组成，并且表可以相互连接。 它支持的另一个重要功能是事务，它的属性称为ACID。 ACI
SELECT @@VERSION AS 'SQL Server 版本号'
https://segmentfault.com/a/1190000005844120 概述内部因素es的一致性主要有两个方面：使用lucene索引机制带来的re
原创
2023-05-16 16:16:13
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# MySQL 一致性问题
## 前言
MySQL 是一种广泛使用的关系型数据库管理系统，具有高性能和可靠性。然而，在多个并发操作的情况下，可能会出现一致性问题，这可能导致数据的不一致性和错误。本文将介绍 MySQL 中的一致性问题，并提供示例代码来演示问题的出现和解决方法。
## 一致性问题的定义
一致性问题指的是当多个并发事务同时对数据库进行读写操作时，由于并发控制机制不当，导致数据库
简介首先引出本人对ElasticSearch分布式的特点；再者针对分布式系统CAP理论，来论证分析ElasticSearch如何实现分布式？另外分析ElasticSearch在CAP理论的实现中是如何在三取二中权衡的？最后回归到论点。一，ElasticSearch分布式的特点1.强一致性，ES保证每一次的数据的更新都更新都所有的节点。
2.高可用，ES保证在某些节点/分片挂掉后仍不影响对外的响应。
文章目录1. 概述1. 常见的数据库集群架构如何？2. 为什么主从会出现不一致？2.1 延迟2.2 宕机3. 如何避免这种主从延时导致的不一致？方案一：忽略方案二：redlock 系列文章： 《缓存与数据库双写不一致》 《redis主从不一致问题》 在聊数据库与缓存一致性问题之前，先聊聊数据库主库与从库的一致性问题。1. 概述一致性问题是分布式常见问题，还可以再分为最终一致性和强一致性。强一致
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2023-08-09 21:56:30
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一：MySQL事务的四大特性（ACID）1.原子性（Atomicity）原子性是指一个事务的操作要么全部成功，要么全部失败回滚。保证事务的操作成功则全部应用到数据库，失败则不能对数据库产生任何影响。2.一致性（Consistency）一致性是指事务必须从一个一致性状态转换到另一个一致性状态。也就是一个事务在执行之前到执行之后都要必须处于一致性状态。（例如A向B转了10000元，不能A扣了钱后B再加
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2023-09-03 09:28:29
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Hbase是一个强一致性数据库，不是“最终一致性”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.
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2023-07-12 11:01:03
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# Redis一致性问题原因及解决方案
## 1. 引言
Redis是一种高性能的键值存储系统，广泛应用于缓存、消息队列、数据库等场景。然而，由于其设计上的特点，Redis在一致性方面存在一些问题。本文将介绍Redis一致性问题的原因，并提供相应的解决方案。
## 2. Redis一致性问题原因
Redis的一致性问题主要源于以下两个方面：
### 2.1 数据复制延迟
在Redis中，主节
ACID，原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)我们以从A账户转账50元到B账户为例进行说明一下ACID这四大特性。原子性 原子性是指一个事务是一个不可分割的工作单位，其中的操作要么都做，要么都不做。即要么转账成 功，要么转账失败，是不存在中间的状态！如果无法保证原子性会怎么样？ OK，就会出现数据不一致的情形，
# MySQL的一致性问题
在数据库管理系统中，一致性是指在任何情况下，数据库中的数据都应该保持合理的状态。MySQL作为一种流行的关系型数据库，在处理事务时面临着一致性问题。本篇文章将深入探讨MySQL的一致性问题，包括它的定义、影响因素以及如何通过代码示例来演示其相关概念。
## 什么是一致性？
一致性是数据库ACID特性之一，指的是数据库在事务执行前后保持一致的状态。具体而言，一致性意
目录1、缓存一致性问题是什么2、解决方案2.1、只写DB，不写Cache，依赖下次查询2.2、先写数据库，再写缓存2.3、先写缓存，再写数据库2.4、先删除缓存，再更新数据库2.5、先删除缓存，再更新数据库，再删除缓存 引言对于互联网业务来说，传统的直接访问数据库方式，主要通过数据分片、一主多从等方式来扛住读写流量，但随着数据量的积累和流量的激增，仅依赖数据库来承接所有流量，不仅成本高、
MongoDB是一种常用的文档型NoSql数据库。NoSQL大多关注于可用性与可伸缩性，尽管他们也可以实现一致性和原子性。 NoSQL数据的共性 1. 存储形式多样化，不再局限于表格形式，支持文档、图、键值对等等2. 不依赖于SQL连接。面向NoSQL数据库接口。3. 格式的随意性。不受格式的约束，可以动态变化。4. 可伸缩性。支持在多台机器上的部署，支持线性伸缩。
# MySQL数据一致性问题
在现代应用程序中，数据一致性是至关重要的。在关系型数据库中，MySQL作为一种广泛使用的数据库管理系统，通常面临多种数据一致性问题。本文将介绍MySQL中数据一致性的问题，探讨其原因，并通过简单的代码示例展示如何在实际应用中处理这些问题。同时，我们还通过ER图简单展示数据库的关系结构。
## 数据一致性基本概念
数据一致性指的是在数据库中的数据在各个时间点上的准
随着微服务的越来越多，一致性问题也越来越被重视。纠结是怎样才能ACID呢？CAP还是Base呢？其实强一致性的方案也特别多，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。而本地消息表、可靠消息最终一致性方案、最大努力通知方案都是不错的解决方案。目录一致性问题解决一致性问题的模式和思路ACIDCAPBA
原创
2023-04-02 14:57:28
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如果我们要在服务化拆分中使用消息队列，那么我们需要解决哪些问题呢？首先去哪儿网提供了旅游产品在线预订服务，那么就涉及电商交易，在电商交易中我们认为数据的一致性是非常关键的要素。那么我们的 MQ 必须提供一致性保证。MQ 提供一致性保证又分为两个方面。发消息时我们如何确保业务操作和发消息是一致的，也就是不能出现业务操作成功消息未发出或者消息发出了但是业务并没有成功的情况。举例来说，支付服务使用消息通
文章目录1、缓存模型和思路2、缓存更新策略3、两种解决方案3.1、先删除缓存，再更新数据库3.1.1延时双删（解决先删除缓存，再更新数据库产生的缓存不一致问题）1、什么是延时双删2、为什么要进行延迟双删？3、如何实现延迟双删？4、小结3.2、先更新数据库，再删除缓存4、总结 1、缓存模型和思路标准的操作方式就是查询数据库之前先查询缓存，如果缓存数据存在，则直接从缓存中返回，如果缓存数据不存在，再
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2023-06-13 11:58:34
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缓存一致性问题问题1：多核CPU与cache的缓存一致性问题多核CPU在访问内存时，每个核都有自己的cache，由于cache的写回机制，部分数据没有及时更新到内存，那么在不同线程访问同一个变量的时候就会出现不一致的情况比如核心A访问address1，把address1的数据加载到A的cache中，核心B也访问address1并加载到B的cache中。如果核心A修改了这个数据，只会把cache中的
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2023-08-01 20:17:22
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主从同步的要求 读库和写库的数据一致(最终一致)； 写数据必须写到写库； 读数据必须到读库(不一定)； 主从延迟问题 进行
原创
2022-10-02 00:03:59
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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
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2019-01-07 21:21:00
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