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
强一致性2PC（prepare + commit） 解决不同数据库的事务一致性问题。由协调者和参与者两个角色完成。 第一阶段：先执行DML语句，锁定资源，但是不提交。 第二阶段：根据第一阶段的返回结果，决定是commit还是rollback。 缺点：1、同步阻塞的性能问题，锁定资源后要等待所有节点返回，不适合高并发场景。 2、单点故障问题，二阶段时，如果协调者挂掉，存在悬而不决的问题，虽然协调者会
这经常被误解，所以让我澄清一下。静态/动态打字静态类型是类型绑定到变量的地方。在编译时检查类型。动态类型是将类型绑定到值的地方。在运行时检查类型。因此，以Java为例：String s = "abcd";s将“永远”成为一个String。在其生命周期中，它可能指向不同的Strings(因为s在Java中是引用)。它可能具有null值，但绝不会引用Integer或List。那是静态类型。在PHP中：
首先什么是一致性？一致性就是分布式系统中相互独立多个节点就某个值达成一致。 具体可分为强一致性和弱一致性。强一致性：在任意时刻，所有节点中的数据是一样的。同一时间点，你在节点A中获取到key1的值与在节点B中获取到key1的值应该都是一样的。弱一致性：不保证任意时刻所有节点数据一样，有很多不同实现。最广泛实现的是最终一致性。所谓最终一致性，就是不保证在任意时刻任意节点上的同一份数据都是相
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2023-08-25 19:14:36
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文章目录01、如何理解数据的一致性？02、使用redis缓存的注意事项？03、如何更新缓存？04、组合1：先更新缓存，再更新数据库（双写模式，不推荐）05、组合2：先删除缓存，再更新数据库（不推荐）06、组合3：先更新数据库，再更新缓存（不推荐）07、组合4：先更新数据库，再删除缓存（失效模式，推荐）08、组合5：先删除缓存，更新数据库，再删除缓存（延时双删模式，推荐）09、保证数据一致性方案比
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2023-07-07 16:27:19
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文章目录一、程序运行读取缓存流程二、redis、数据库双写一致性1、先更新数据库、在更新缓存2、先删除缓存、在更新数据库3、先更新数据库、在删除缓存4、什么是延时双删除？三、最终解决数据一致性问题1、在业务代码中消息队列2、使用消息队列+订阅 一、程序运行读取缓存流程获取缓存流程及访问数据库流程。对于先更新数据库、还是先更新缓存、后删除缓存之间的顺序存在不同，不同的顺序会出现不同的情况。这些问题
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2023-07-07 15:12:58
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主从复制1. 主从复制概述1.1 如何提升数据库并发能力一般应用对数据库而言都是“读多写少”，也就说对数据库读取数据的压力比较大，有一个思路就是采用数据库集群的方案，做主从架构、进行读写分离，这样同样可以提升数据库的并发处理能力。但并不是所有的应用都需要对数据库进行主从架构的设置，毕竟设置架构本身是有成本的。如果我们的目的在于提升数据库高并发访问的效率，那么首先考虑的是如何优化SQL和索引，这种方
# 实现强一致读mysql的步骤
## 1. 理解强一致性
在开始介绍实现强一致读mysql的步骤之前，我们首先需要理解强一致性的概念。强一致性是指在分布式系统中，不论客户端通过哪个节点访问数据，都能够获取到一致的结果。在mysql数据库中，强一致读是指在执行读操作时，保证读取到最新的数据，而不是过期的数据。
## 2. 实现强一致读mysql的步骤
下面是实现强一致读mysql的步骤：
首先需要明确的是，Redis是不能保证强一致性的。原因有以下两点： （1）Redis集群是异步复制，为了保证性能，客户端请求写入master后，master先回复客户端，然后才将写操作复制给slave。同步期间如果master宕机，slave升为主的期间就会丢失部分数据。 &n
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2023-05-25 16:59:05
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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。强一致性（Strict Consistency）系统中的某个数据被成功更新后，后续任何对该数据的读取操作都将得到更新后的值；也称为：原子一致性（Atomic Consistency）线性一致性（Linearizable Consistency）两个要求：任何一次读都能读
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2023-09-05 10:42:44
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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
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2023-09-03 11:43:29
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该文章来自于阿里巴巴技术协会（ATA）精选文章。传统数据库通过共享存储保障主备库的数据一致性，去除共享存储后，由于网络、服务器、磁盘等的不可靠，数据库的主库与备库的数据一致性成为很大的挑战(更多信息参见下文“共享存储能否解决互联网数据库的一致性”)。OceanBase立足于互联网，必须解决互联网数据库的数据一致性问题，不仅要为淘宝、天猫等商业系统提供数据库，而且要为支付宝等金融系统提供数据库。数据
------------------------------------------------------------------------------------------------------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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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，
# 强一致性 Java State
在分布式系统中，强一致性是一个非常重要的概念。简单来说，强一致性指的是在分布式系统中的不同节点之间，数据的更新和读取操作是按照特定的顺序进行的，确保数据的一致性。而 Java 作为一种流行的编程语言，在分布式系统中的状态管理也起到了重要的作用。本文将介绍强一致性 Java State 的概念，并通过代码示例来说明其使用方法。
## 强一致性 Java Sta
有人说，开源Redis的最终一致性已经能满足大部分应用场景，也有人说，多副本的强一致代价太大，没有必要实现。要笔者说，其实弱一致性已经不满足很多应用场景的诉求。怎么，不信？请听笔者娓娓道来。1. 不一致带来的困扰1.1 秒杀变秒崩分享一个电商秒杀活动中限流器的例子，在电商的秒杀活动中，为了扛住前端对数据库的超大流量冲击，一般使用两种方案来保护系统，一个是缓存，另一个则是限流。缓存这个容易实现，只需
一 Paxos算法介绍Paxos算法是莱斯利·兰伯特（英语：Leslie Lamport，LaTeX中的“La”）于1990年提出的一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法。是目前公认的解决**分布式一致性**问题**最有效**的算法之一。Google Chubby的作者Mike Burrows说过这个世界上只有一种一致性算法，那就是Paxos，其它的算法都是残次品，虽然Mike Burro
# 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
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
zookeeper简介Apache zookeeper是一个高性能的分布式协调中间件。设计思想只要源于google chubby，是chubby的一个开源实现，google chubby是一个用来解决分布式一致性的组件，同时也是一个粗粒度的分布式锁服务组件，但是由于google chubby不开源，所以雅虎组织开发了zookeeper用来解决分布式一致性问题。什么是分布式一致性？简单来说，就是在一
