前言Porter是一款数据同步中间件，主要用于解决同构/异构数据库之间的表级别数据同步问题。背景在微服务架构模式下深刻的影响了应用和数据库之间的关系，不像传统多个服务共享一个数据库，微服务架构下每个服务都要有自己的数据库。如果你想获得微服务带来的好处，每个服务独有一个数据库是必须的，因为微服务强调的就是松耦合。我们希望数据库就和服务一样，要有充分的独立性、可以和服务一起部署、一起扩展、一起重
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2023-10-03 08:12:46
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INDEX§1 可选的数据同步策略§2 可选的数据同步策略的选用 §1 可选的数据同步策略过期重读（设置有效期） 常用于缓存，设置缓存数据的有效期，到期后按其淘汰策略删除，再次使用时重写加载优点：快速简单暴力缺点：数据更新的时效性差，更新前后数据可能不一致设置不当可能导致击穿（热点失效）、穿透问题（批量失效），可能诱发雪崩适应场景：更新频率低时效性要求低延时双删 常用于缓存，删除缓存，写数据库，
在开发或软件架构的过程中，经常会遇到一致性的问题。尤其是在微服务架构下，每个微服务都有自己的数据库，导致微服务架构的系统不能简单地满足 ACID，我们就需要寻找微服务架构下的数据一致性解决方案。传统情况下，当一个事务要跨越多个分布式服务时，开发者想到的第一个方案就是两阶段提交——2PC。在这个过程中，事务协调者（事务管理器）给每个参与者（资源管理器）发送 Prepare 消息，如果参与者有可用资源
事务一致性首先，我们来回顾一下ACID原则：Atomicity：原子性，改变数据状态要么是一起完成，要么一起失败Consistency：一致性，数据的状态是完整一致的Isolation：隔离线，即使有并发事务，互相之间也不影响Durability：持久性， 一旦事务提交，不可撤销在单体应用中，我们可以利用关系型数据库的特性去完成事务一致性，但是一旦应用往微服务发展，根据业务拆分成不用的模块，而且每
同步场景分布式事务设计同步场景1、首页推荐商品列表 a、商品信息 b、用户信息 c、社交信息2、购买商品 a、下单->A b、减库存->B c、支付->C
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首页推荐商品列表里面包含， 1、商品的图片信息、价格、标题和描述；这些都是商品本身的信息，除了商品的本身信息； 2、商品发布人的信息：本人的头像、姓名、好友； 3、商品
众所周知，微服务架构解决了很多问题，通过分解复杂的单体式应用，在功能不变的情况下，使应用被分解为多个可管理的服务，为采用单体式编码方式很难实现的功能提供了模块化的解决方案。同时，每个微服务独立部署、独立扩展，使得持续化集成成为可能。由此，单个服务很容易开发、理解和维护。微服务架构为开发带来了诸多好处的同时，也引发了很多问题。比如服务运维变得更复杂，服务之间的依赖关系更复杂，数据一致性难以保证。本篇
1 数据同步问题elasticsearch中的酒店数据来自于mysql数据库，因此mysql数据发生改变时，elasticsearch也必须跟着改变，这个就是elasticsearch与mysql之间的数据同步。2 数据同步解决方案常见的数据同步方案有三种：
同步调用异步通知监听binlog三种方案的优缺点与选择
方式一：同步调用
优点：实现简单，粗暴缺点：业务耦合度高
架构模式: 共享数据库上下文让我们假设您正在使用微服务架构模式开发在线商店应用程序。大多数服务需要在某种数据库中保存数据。例如，订单服务存储有关订单的信息，而客户服务存储有关客户的信息。问题微服务应用程序中的数据库体系结构是什么？ 要点服务必须松散耦合，以便可以独立开发，部署和扩展某些业务事务必须强制执行跨多个服务的不变量。例如，下订单用例必须验证新订单不会超过客户的信用额度。其他业务
文章目录什么是数据分发场景作用特性缺点微服务数据分发一致性一致性方案数据双写事务性发件箱（Transactional Outbox）变更数据捕获(Change Data Capture, CDC)当前成熟技术方案（CDC企业级项目）一致性方案对比 什么是数据分发场景微服务架构下，不同服务单一数据源原则只能使用自己的数据源，对于其他服务只能通过远程获取，这样相互影响增大，耦合性高，同时实现也比较复
微服务框架【SpringCloud+RabbitMQ+Docker+Redis+搜索+分布式，系统详解springcloud微服务技术栈课程|黑马程序员Java微服务】SpringCloud微服务架构 文章目录微服务框架SpringCloud微服务架构28 数据同步28.6 测试同步功能28.6.1 直接开干 28 数据同步28.6 测试同步功能28.6.1 直接开干案例：利用MQ实现mysql与
使用CompletableFuture实现微服务优雅调用。先简单介绍几个常用方法：get()阻塞当前CompletableFuture的线程，直到异步调用返回结果，需要手动抛出异常throws InterruptedException, ExecutionExceptionjoin()同get()，不需要手动抛出异常allOf()通过allOf把多个任务连接到一起，调用join()阻塞，直到所有任
用户服务----》短信服务----》积分服务消息队列解决微服务的耦
原创
2022-07-14 09:47:09
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## 微服务架构下的数据库同步
在当今的软件开发领域中，微服务架构已经成为了一种非常流行的架构模式。微服务架构将应用程序拆分为一系列小型的、独立部署的服务，这些服务可以独立开发、测试和部署。然而，在微服务架构中，数据同步是一个非常重要的问题。当多个微服务服务于同一个业务需求时，它们需要共享数据，并且需要确保数据的一致性。
### 集群数据同步的方案
在微服务架构中，通常会使用集群来部署多个实
广义的同步与异步在广义上，同步和异步是描述两个或多个事件、操作或进程之间的关系。同步意味着事件、操作或进程是有序的，一个操作必须在另一个操作完成后开始执行。异步则意味着事件、操作或进程是独立的，可以在不等待其他操作完成的情况下开始执行。同步和异步的概念可以应用于各种计算场景，如并发编程、分布式系统、通信协议等。操作系统中的同步与异步在操作系统中，特别是在Linux中，同步和异步是描述I/O操作方式
了解同步和异步的不同类型的微服务模式，以及每种服务的优势和取舍。微服务是一种架构范例。在这种架构风格中，小型且独立的组件可以作为一个系统协同工作。尽管其操作复杂性较高，但该范例已被迅速采用。这是因为它有助于将复杂的系统分解为可管理的服务。服务包含微观层面的关注点，例如单一责任，关注点分离，模块化等。微服务模式是一系列博客。每个博客都将关注微服务的体系结构模式。它将说明可能性并概述适用的情况。所有这
大多数情况下，浏览器查询到的都是缓存数据，如果缓存数据与数据库数据存在较大差异，可能会产生比较严重的后果。所以我们必须保证数据库数据、缓存数据的一致性，这就是缓存与数据库的同步。1. 数据同步策略1.1 缓存数据同步常见方式缓存数据同步的常见方式有三种：设置有效期：给缓存设置有效期，到期后自动删除。再次查询时更新优势：简单、方便缺点：时效性差，缓存过期之前可能不一致场景：更新频率较低，时效性要求低
根据CAP理论，必须在可用性(Availability）和一致性（Consistency）之间做出选择。如果选择提供一致性，则需要付出在满足一致性之前阻塞其他并发访问的代价。这可能持续一段不确定的时间，尤其是系统已经表现出高延迟或者由于网络故障而失去连接时。 依据目前的成功经验，选择可用性一般更有利于微服务架构的构建，但是在服务和数据库之间维护数据一致性是非常根本的需求，在微服务架构中应该
过去几年来，“微服务架构”这个术语持续火热，它描述了一种将软件应用程序设计为可独立部署的服务套件的特定方式。尽管这种架构风格没有确切的定义，但围绕业务能力，自动化部署，网点智能以及语言和数据的分散控制等方面存在着某些共同特征。简而言之，微服务架构是一种将单应用程序作为一套小型服务开发的方法，每种应用程序都在其自己的进程中运行，并与轻量级机制（通常是HTTP资源的API）进行通信。这些服务是围绕
如何在微服务之间共享使用数据库?本文介绍了一个该领域很容易犯错的架构问题，并且提出了解决方案和反思。几年前，我是一个团队的首席开发人员，该团队为客户端开发Java web应用程序。本文里我们称之为“项目A”。我们在客户现场构建web应用，还有其他团队在相关项目上共同工作。因为我们在项目早期沟通合作一直很愉快深入，所以会定期在团队间交换软件的架构思想。一天，一个新项目(项目B)启动了。该项目会由另外
文章目录多级缓存49 缓存同步49.1 数据同步策略49.1.1 缓存同步策略 49 缓存同步49.1 数据同步策略49.1.1 缓存同步策略OK，前面我们已经基本实现 了一个多级缓存架构，大大提高了 “查询商品的性能”【但是】缓存在提高性能的同时，也带来了一致性的问题，比如说数据库发生 了修改这个时候如果缓存还是旧的数据，那么就导致了 数据不一致的问题【如何保证数据库 与 缓存数据的一致性？
