最终一致性意味着更改需要花费时间进行传播，并且每次操作后数据可能不会处于相同状态，即使对于相同的操作或数据转换也是如此。当人们在与这样的系统交互时不知道他们在做什么时，这会导致非常糟糕的事情发生。在您充分理解这一概念之前，请不要实施关键业务文档数据存储。修复文档数据存储实现比关系模型更难修复，因为根本不能修复基本的东西，因为修复它所需的东西在生态系统中不存在。如果是RDBMS，重构飞行存储的数据也
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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上面我们讲到了通过将数据冗余存储到不同的节点来保证数据安全和减轻负载，下面我们来看看这样做引发的一个问题：保证数据在多个节点间的一致性是非常困难的。在实际应用中我们会遇到很多困难，同步节点可能会故障，甚至会无法恢...
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2014-02-16 22:40:00
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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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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、关系型数据库的ACIDACID（Atomic，Consistent，Isolated，Durable）1.原子性（Atomic） 事务是一个不可分割的整体，对数据库的操作要么全做，要么全不做，不允许部分完成。如果中途因为故障导致未完成，应该回滚到执行事务之前。2.一致性 (Consistent) 事务对数据库的作用应使数据库从一个一致状态到另一个一致状态。 数据库状态指某个时间点，数据库中
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2023-08-22 11:54:04
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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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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
一、CAP一致性(C)：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。可用性(A)：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。分区容忍性(P)：以实际效果而言，分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生了分区的情况，必须就当前操作在C和A之间做出选择。任何分布式系统，CAP只能满足其中两个CA without P：如果不要求P(不允许
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。 > SQL vs NoSQL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
传统关系型数据库面临的挑战l High Performance——对数据库高并发读写的需求l Huge Storage——对海量数据的高效率存储的需求l High Scalability & High Availablity——对数据库的高可扩展性和高可用性的需求。 对于当前的很多网站来说，
# 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
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
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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相比关系型数据库，NoSQL解决方案提供了shared-nothing、容错和可扩展的分布式架构等特性，同时也放弃了关系型数据库的强数据一致性和隔离性，美其名曰：“最终一致性”。最终一致性将读取不一致和不可靠的写带来的麻烦推给了软件开发人员。以如此弱的数据保证能力构建一个如今互联网需求的复杂、可扩展的系统是异常困难的，我们需要停止接受最终一致性，去探索能提供数据强一致性的可扩展的、分布式数据库设计
