一致性Hash算法背景 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的，设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题，初衷和CARP十分类似。一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题，使得DHT可以在P2P环境中真正得到应用。 但现在一致性hash算法在分布式系统中也得到了广泛应用，研究过memcached缓存数据库的人都知道，
转载
2023-08-17 11:43:17
108阅读
一致变量背景一致变量（Uniform Variables）。一致变量和普通属性的区别：普通变量所包含的数据是顶点具体化的，所以在每个着色器引入的时候它们将从顶点缓冲区加载一个新的值；但是一致变量的值在整个draw call中保持不变。这意味着你在draw call之前加载一直变量的值之后，你可以在每一个顶点着色器引入的时候总可以取得相同的值。一致变量主要的作用是保存像光照参数（光的位置和方向等）、
转载
2023-07-18 15:21:53
134阅读
CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中， Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼。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。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）强一致性：简而言之，就是在任意时刻，所有节点中的数据都是一致的；弱一致性：数据更新后，如果能容忍
关于事务的四个特性、事务的隔离级别、事务的并发问题事务的四个特性MySQL事务，首先要提他的四大特性（ACID），正是这些特性，才保证了数据库事务的安全性。原子性（Atomicity）一致性（Consistent）隔离性（Isolation）持久性（Durable）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；如果事务中一个sql语句执行失败，则已执行的语句也必
zookeeper（简称zk），顾名思义，为动物园管理员的意思，动物对应服务节点，zk是这些节点的管理者。在分布式场景中，zk的应用非常广泛，如：数据发布/订阅、命名服务、配置中心、分布式锁、集群管理、选主与服务发现等等。这不仅得益于zk类文件系统的数据模型和基于Watcher机制的分布式事件通知，也得益于zk特殊的高容错数据一致性协议。 这里
事务的ACID特性事务主要有四个特性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持续性（Durability） 下面我们分别来介绍着几种性质。原子性原子性是指事务中的一系列操作，要么全做，要么全部不做。隔离性一个事务的执行不被另一个事务的执行干扰。持续性持续性也称为永久性，指一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变是永久性的。一致性上面的三个特性
一致性Hash是一种特殊的Hash算法，由于其均衡性、持久性的映射特点，被广泛的应用于负载均衡领域。非常简单的Hash算法Group = Key % N来实现请求的负载均衡，通过对集群数量 N 取模，得到该 key 应该查找、存储的服务器节点问题1：当缓存服务器数量发生变化时，会引起缓存的雪崩，可能会引起整体系统压力过大而崩溃（大量缓存同一时间失效）。问题2：当缓存服务器数量发生变化时，几乎所有缓
转载
2021-12-21 18:11:00
206阅读
今天笔者想谈谈对一致性哈希的理解。其实，在写之前笔者在网上随便一搜，有很多很多优秀的博文，琳琅满目。所以呢，下文只是粗略的介绍一致性哈希的知识点。初识一致性哈希。一致性哈希的概念：
是一种特殊的哈希算法，在使用一致性哈希算法后，哈希表槽位数的改变，平均只需要对K/N个关键字进行重新映射，其中K为关键字的数量，N为槽位的数量。看完定义之后，其中有重新映射的知识点，在这里读者可以联想起，Ja
转载
2023-09-19 08:46:57
87阅读
# 如何实现Java一致性
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现Java一致性。Java一致性是指在程序运行过程中数据的一致性和可靠性，保证数据的准确性和完整性。下面将详细介绍实现Java一致性的步骤和所需的代码。
## 实现Java一致性的步骤
首先，让我们通过表格展示实现Java一致性的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 |
前言之前讲了 一致性hash算法的原理，现在撸代码。环的数据结构，可能首先想到的是常用的List。一致性hash需要找比当前元素大的节点，那么list要么排好序然后比较找到对应的节点，要么是不排序直接遍历算差值。显然在这种查找比较频繁的场景树结构更适合，所以我们用有序的树结构TreeMap。节点的hash冲突时我们再取一次hash值/**一致性hash
* Created by szk
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
本文为实现分布式任务调度系统中用到的一些关键技术点分享——Consistent Hashing算法原理和Java实现，以及效果测试背景介绍一致性Hashing在分布式系统中经常会被用到， 用于尽可能地降低节点变动带来的数据迁移开销。Consistent Hashing算法在1997年就在论文先来简单理解下Hash是解决什么问题。假设一个分布式任务调度系统，执行任务的节点有n台机器，现有m
1. 场景需求 2020年春，由我司开发的考试系统项目，经过不懈的运营努力，用户群体每日以指数倍激增，现考虑到数据库的安全可靠和访问性能问题，决定在业务中集成部署Mysql主从复制以实现读写分离等功能；巧的是，在想要进行主从复制操作前，我们的主要业务数据库已经工作了一段时间，现在要添加一台新的从数据库进行主从复制，通过一位发量稀少同事的一
转载
2023-08-13 18:14:23
146阅读
实现一致性哈希（Consistent Hashing）java版本一致性哈希算法是分布式系统中重要的路由算法。这篇文章主要说说它的实现。首先，是几个关键的抽象：Entry，要放入cache服务器中的对象。Server，真正存放缓存对象的cache服务器。Cluster，服务器集群，维护一组Servers，相当于这一组servers的代理，接受put，get请求，通过一定算法（普通取余或一致性哈希）
数据库系统必须维护事务的以下特性(简称ACID)：原子性(Atomicity)一致性(Consistency)隔离性(Isolation)持久性(Durability)⑴ 原子性(Atomicity)原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚，因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库，如果操作失败则不能对数据库有任何影响。⑵ 一致性(Consistency)一致性是指事务必须
转载
2023-08-08 08:19:05
94阅读
单机、单点、单实例缺点：1.单点故障 2.容量有限 3. 压力强一致性主从复制、读写分离会带来数据一致性问题1.通过强一致性来解决，即主redis 进行阻塞，直到从redis写成功。弱一致性强一致性带来阻塞问题，可能会等待很久1.通过异步方式解决强一致性问题，但是会丢失一部分数据最终数据一致性弱一致性会带来数据丢失问题1.通过类似kafka 可靠集群来保证最终数据一致性&n
转载
2023-09-03 11:43:29
178阅读
一致性备份（consistent backup）的含义是，备份所包含的各个文件中的所有修改都具备相同的系统变化编号（system change number，SCN）。 也就是说，备份所包含的各个文件中的所有数据均来自同一时间点。与非一致性备份（inconsistent backup）不同， 使用一致性数据库完全备份（consistent whole
原创
2016-10-01 19:28:12
5303阅读
什么是一致性一致性问题主要是因为分布式系统中的多个节点之间可能存在网络延迟、故障等原因导致的。具体而言，分布式系统中的数据一致性问题可以分为以下几种类型：强一致性：指在任何时间点，所有节点中的数据都是一致的。这种一致性要求最高，但是实现起来比较困难，需要付出更高的代价。弱一致性：指在一定时间内，所有节点中的数据最终会达到一致。这种一致性要求相对较低，但是在实现时需要考虑更多的因素。最终一致性：指在
# 实现“redis强一致性弱一致性”指导
## 一、流程图
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER ||--o| REDIS : 使用
REDIS ||--o| CUSTOMER : 学习
```
## 二、步骤及代码示例
### 步骤一：了解Redis的强一致性和弱一致性概念
强一致性是指在分布式系统中，保证所有节点的数据都是一致的，即读取到的数据
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...
转载
2019-11-07 09:39:00
702阅读
2评论
