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
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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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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AOF和RDB分别可以通过回放日志和重新读入RDB文件的方式恢复数据，从而保证尽量少丢失数据，提升可靠性。 即使用了这两种方法，也依然存在服务不可用的问题，比如实例宕机了在恢复期间，是无法服务新来的数据存取请求。那Redis又何来的高可靠性呢？这里有两层含义：数据少量丢失服务尽量少中断 AOF和RDB保证了前者，而对于后者，Redis的做法就是增加副本冗余量，将一份数据同时保存在多个实例上。即使又
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2023-07-12 14:17:40
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当网络分区发生时，一致性和可用性两难全。Redis的一致性与可用性Redis的主从数据是异步同步的，分布式的Redis并不满足一致性要求。但Redis保证最终一致性，从节点会采用多种策略追赶，尽力保持和主节点一致。客户端在Redis主节点修改了数据后，立即返回，即使在主从网络断开的情况下，主节点依旧可以正常对外提供修改服务，所以Redis满足可用性。增量同步Redis同步的是指令流，主节点会将产
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2023-09-19 04:32:01
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Redis核心技术与实战 - 06Redis的高可靠性：数据尽量少丢失； 通过 AOF 和 RDB 保证服务尽量少中断；通过增加副本冗余量来保证，将一份数据同时保存在多个实例上。即使有一个实例出现了故障，需要过一段时间才能恢复，其他实例也可以对外提供服务，不会影响业务使用。目录一、主从库模式 （主从复制读写分离 --> 以相对小开销保证多实例数据一致
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2023-08-30 09:15:25
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------------------------------------------------------------------------------------------------------慢慢来，一切都来得及CAP 原理
网络分区发生时，一致性和可用性两难全 C - Consistent ，一致性 A - Availability
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2023-10-26 13:29:01
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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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17. Redis主从复制主从复制概念主从复制，是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点(master/leader)，后者称为从节点(slave/follower)；数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。Master以写为主，Slave 以读为主。 默认情况下，每台Redis服务器都是主节点； 且一个主节点可以有多个从节点(或没有从节点)，但一个从节点只
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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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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之前一篇文章讨论了Redis原生如何保证主从一致。链接: Redis主从一致性(2.8版本前后的差别).这是Redis为我们提供的方法，但是初次之外我们还可以使用一些工具来增强一致性半同步复制不一致性的根本原因是主从同步需要一定的时间，如果此时有读操作落在从服务器上就会造成不一致的情况。那解决这个问题最简单的思路就是使用半同步复制。半同步复制就是，如果有一个写操作落在主服务器上，那么这个操作必须要
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2023-08-12 01:49:47
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我们学习了 AOF 和 RDB，如果 Redis 发生了宕机，它们可以分别通过回放日志和重新读入 RDB 文件的方式恢复数据，从而保证尽量少丢失数据，提升可靠性。不过，即使用了这两种方法，也依然存在服务不可用的问题。比如说，我们在实际使用时只运行了一个 Redis 实例，那么，如果这个实例宕机了，它在恢复期间，是无法服务新来的数据存取请求的。那我们总说的 Redis 具有高可靠性，又是什么意思呢？
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2023-08-15 17:07:15
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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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# Redis主从一致性
Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，它支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合等。Redis的主从一致性是指在Redis集群中的主节点和从节点之间的数据保持一致。当主节点接收到写操作后，它会将写操作同步到所有从节点，以保持数据的一致性和可用性。
## 主从架构
Redis的主从架构由一个主节点和多个从节点组成。主节点负责处理所有的写操作和部分读操作，而从
原创
2023-09-05 08:30:54
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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
（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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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
1、CAP原理：分布式系统理论基石 1）C - Consistent ，一致性，A - Availability ，可用性，P - Partition tolerance ，分区容忍性2、网络分区：网络断开的场景3、特点：网络分区发生时，一致性和可用性俩难全4、最终一致性：Redis主从数据是异步7同步的。所以分布
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2023-08-21 03:33:59
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