理解分片-consistency(一致性) ：默认主分片在尝试写入时需要规定数量(quorum)或过半的分片(可以是主节点或复制节点)可用。这是防止数据被写入到错的网络分区，规定的数量计算公式如下： int((primary+number_of_replicas)/2)+1 consistency 允许的值为one(只有一个主分片)，all(所有主分片和复制分片)或者默认的quorum或过半分片。
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2024-03-15 10:47:45
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文章目录（1）consistency，one（primary shard），all（all shard），quorum（default）（2）quorum机制，写之前必须确保大多数shard都可用，int( (primary + number_of_replicas) / 2 ) + 1，当number_of_replicas>1时才生效（3）如果节点数少于quorum数量，可能导致quo
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2024-03-26 22:15:09
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目录1、es5.0前，采用写入前检查存活shard的方式(1)consistency(2)quorum机制(3)quorum不齐全时不会直接拒绝写入2、es5.0后，采用写入后才确认的方式简单说就是primary shard写完，会同步到replica shard上，两者最终可能会出现不一致的情况。那es是如何确定主副分片的写一致性的呢？1、es5.0前，采用写入前检查存活shard的方式(1)c
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2024-02-15 16:38:42
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读操作实时性和的“写操作”一样，对于搜索而言是近实时的，延迟在100ms以上，对于NoSQL则需要是实时的。一致性指的是写入成功后，下次读操作一定要能读取到最新的数据。对于搜索，这个要求会低一些，可以有一些延迟。但是对于NoSQL数据库，则一般要求最好是强一致性的。结果匹配上，NoSQL作为数据库，查询过程中只有符合不符合两种情况，而搜索里面还有是否相关，类似于NoSQL的结果只能是0或1，而搜索
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2024-09-04 18:21:38
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先说一下什么是数据库数据库中并发一致性问题！1、在并发环境下，事务的隔离性很难保证，因此会出现很多并发一致性问题。数据丢失 T1 和 T2 两个事务都对一个数据进行修改，T1 先修改，T2 随后修改，T2 的修改覆盖了 T1 的修改。读脏数据 T1 修改一个数据，T2 随后读取这个数据。如果 T1 撤销了这次修改，那么 T2 读取的数据是脏数据。不可重复读 T2 读取一个数据，T1 对该数据做了修
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2024-02-14 15:34:02
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增删改流程：1. 客户端和任一节点（假设 Node1）发出请求，这个node就是coordinating node（协调节点）2. coordinating node，对document进行路由，将请求转发给对应的node（有primary shard，假设是 Node2）3. Node2上的primary shard处理请求，然后将数据同步到replica node4. coordinating
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2024-03-31 16:25:17
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# HBase 和 Elasticsearch 数据一致性探讨
在大数据环境中，HBase 和 Elasticsearch 常常被用作存储和检索数据的解决方案。HBase 作为一种列式数据库，适合于随机写入和读取大规模数据。而 Elasticsearch 则是一种搜索引擎，适合进行快速的全文搜索和分析。由于它们的特性，它们在数据一致性上存在一些挑战。在这篇文章中，我们将探讨 HBase 和 El
原创
2024-09-17 05:33:29
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作者：王怀远前言“Elasticsearch分布式一致性原理剖析”系列将会对Elasticsearch的分布式一致性原理进行详细的剖析，介绍其实现方式、原理以及其存在的问题等(基于6.2版本)。前一篇的内容包括了ES的集群组成、节点发现与Master选举、错误检测与集群扩缩容等。本篇将在前一篇的基础上，重点分析ES中meta更新的一致性问题，为了便于读者理解 ，本文还介绍了Master管理集群的方
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2024-10-29 07:47:53
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服务注册中心不可能是单点的，一定会有一个集群，那么集群中的服务注册信息如何在集群中保持一致的呢？ 首先要明确的是 Eureka 是弱数据一致性的。下面从2个方面来说明：什么是弱数据一致性 Eureka 是如何同步数据的1. 弱数据一致性 我们知道 ZooKeeper 也可以实现数据中心，ZooKeeper 就是强一致性的。 分布式系统中有一个重要理论：CAP。Consistency 数据一致性 分
前言“Elasticsearch分布式一致性原理剖析”系列将会对Elasticsearch的分布式一致性原理进行详细的剖析，介绍其实现方式、原理以及其存在的问题等(基于6.2版本)。前一篇的内容包括了ES的集群组成、节点发现与Master选举、错误检测与集群扩缩容等。本篇将在前一篇的基础上，重点分析ES中meta更新的一致性问题，为了便于读者理解 ，本文还介绍了Master管理集群的方式、meta
一 数据一致性简介1 产生数据一致性的原因分布式系统中，存在多个服务节点，每份数据都有多份副本，每份副本对应一个服务节点如果网络、服务器或者软件出现故障，会导致部分节点写入成功，部分节点写入失败，最终导致各个节点之间的数据不一致 2 数据一致性的定义和分类数据一致性是指任一时刻，所有副本中的数据都保持一致强一致性：更新操作完成之后，任何时刻，所有副本中的数据都是更新后的数据。强一致性是程
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2023-11-24 22:33:42
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一、认识canal1、是什么？canal，中文翻译为 水道/管道/沟渠/运河，主要用途是用于 MySQL 数据库增量日志（binlog）数据的订阅、消费和解析，是阿里巴巴开发并开源的，采用Java语言开发；历史背景是早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署，存在跨机房数据同步的业务需求，实现方式主要是基于业务 trigger（触发器） 获取增量变更。从2010年开始，阿里巴巴逐步尝试采用解析数据库日志
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2023-07-06 19:49:46
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ZAB（Zookeeper Atomic Broadcast） 协议是为分布式协调服务 ZooKeeper 专门设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议。在 ZooKeeper 中，主要依赖 ZAB 协议来实现分布式数据一致性，基于该协议，ZooKeeper 实现了一种主备模式的系统架构来保持集群中各个副本之间的数据一致性。ZAB协议包括两种基本模式，分别是：崩溃恢复和消息广播。崩溃恢复：当整个集群在
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2024-02-26 12:04:04
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前言“Elasticsearch分布式一致性原理剖析”系列将会对Elasticsearch的分布式一致性原理进行详细的剖析，介绍其实现方式、原理以及其存在的问题等(基于6.2版本)。ES目前是最流行的分布式搜索引擎系统，其使用Lucene作为单机存储引擎并提供强大的搜索查询能力。学习其搜索原理，则必须了解Lucene，而学习ES的架构，就必须了解其分布式如何实现，而一致性是分布式系统的核心之一。本
一、概述数据一致性是指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。问题可以理解为应用程序自己认为的数据状态与最终写入到磁盘中的数据状态是否一致。比如一个事务操作，实际发出了五个写操作，当系统把前面三个写操作的数据成功写入磁盘以后，系统突然故障，导致后面两个写操作没有写入磁盘中。此时应用程序和磁盘对数据状态的理解就不一致。当系统恢复以后，数据库程序重新从磁盘中读出数据时，就会发现数据再逻辑上存在问题，数据
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精选
2014-11-10 13:44:34
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6.5数据一致性6.5.1 SAP LUW与DB LUW 1.LUW概念:在SAP系统中,两个数据一致状态中的时间间隔为LUW(Logical Unit of Work),每一个L
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2023-09-18 12:02:10
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作者就职于京东,在稳定性保障、敏捷开发、高级JAVA、微服务架构有深入的理解1、一致性常见问题这些问题离我们并不遥远,数据分散在多处会导致数据不一致，必须尽可能地解决此问题，才能保证良好的用户体验，最终的期望是任何人、任何时间、任何地点、任何接入方式、任何服务，数据都是一致的2、一致性模式1)、顺序一致性(Sequencial Consistency)每个线程内部的指令都是按照程序规定的顺序执行的
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2023-10-03 09:02:25
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java缓存一致性问题及解决方案：使用缓存，肯定会存在一致性问题； 读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容 易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。
一、讨论一致性问题之前，先来看一个更新的操作顺序问题： 先删除缓存，再更新数据库 问题：同时有一个请求 A 进行更新操作，一个请求 B 进行查询操作。可能
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2023-08-16 19:31:10
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Hello,大家好，今天跟大家分享下4种数据核对的方法，从初级到高级，学会了能快速的提高工作效率，话不多说，让我们直接开始吧。1仅核对一列数据(初级核对)仅仅核对一列数据我们最常用的就是利用vlookup函数将一个表中的数据引用过来，然后我们再使用exact函数分别选择两个单元格中的数据，向下填充true就表示数据相同，false就表示数据不同，如下动图2核对多行多列的数据(中极核对)1.如果需要
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2024-08-25 21:29:36
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ElasticSearch(3)------版本控制和数据类型前言一般来说,我们使用ElasticSearch是为了减轻数据库的压力,那么大量的并发时,ES会怎么保证数据的一致性呢?在ElasticSearch内部,又是怎么存储数据的呢?正文1.版本控制ElasticSearch采用了乐观锁来保证数据的一致性.也就是说,当用于对Document进行操作时,并不需要对document做加锁和解锁的操
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2024-04-11 09:45:09
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