在第一篇分享中介绍了微服务架构应满足数据最终一致性，并简要介绍了最终一致性的三种模式：可靠事件模式、补偿模式、TCC模式。在第二篇分享中深入可靠事件模式，讲述了可靠事件投递和幂等性的实现方式和需要注意的问题。在今天的第三篇分享中来谈谈补偿模式和TCC模式，主要从三个方面来谈。 实现补偿模式的关键在于业务流水的记录通过重试保证补偿过程的完整，从而满足最终一致性TCC模式是优化的补偿模式首先
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，
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2024-06-05 13:52:19
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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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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
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2024-05-05 18:54:00
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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
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2024-03-21 23:04:58
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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
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2024-05-02 15:35:38
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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
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2024-03-27 22:46:59
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第6章 数据同步解决方案-canal学习目标能够完成数据监控微服务的开发能够完成首页广告缓存更新的功能能够完成商品上架索引库导入数据功能，能够画出流程图和说出实现思路能够完成商品下架索引库删除数据功能，能够画出流程图和说出实现思路1. canal1.1 canal简介canal可以用来监控数据库数据的变化，从而获得新增数据，或者修改的数据。canal是应阿里巴巴存在杭州和美国的双机房部署，存在跨机
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
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2024-02-20 10:03:33
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文章目录1. 第一关：标配无效，使用替代方案1.1 标准配置1.2 错误信息1.3 原因分析1.4 替代方案2. 第二关：找到关键配置，成功开启自动同步3. 第三关：同Session先读再写，再次失败3.1 问题描述3.2 错误信息3.3 原因分析3.4 解决方案 在开始我们的“历险”之前，回看一路踩过的“坑”，不得不说的是：Glue集成Hudi在同步元数据这件事上，坑太多！究其原因主要是与G
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
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2024-10-09 22:07:48
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以下是精彩内容整理：双十一订单全链路从图中可以看出，整个双十一订单处理过程中主要涉及到三个系统：平台（天猫、淘宝）、ERP/OMS（用来处理订单）、WMS（仓库内的打包、发货）。其中包括了八个状态：拉单可以平台提供的订单API来完成，ERP/OMS进行转单、审单、打单，WMS提供拣货、打包、发货，最后要把状态进行回写。订单回写完成之后，订单状态就会在淘宝订单的物流详情中显示出来。针对双十一订单的整
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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一、概述 在单一应用程序中，组件通过语言级方法或函数调用相互调用。相反，基于微服务的应用程序是在多台机器上运行的分布式系统。每个服务实例通常都是一个进程。因此，如下图所示，服务必须使用进程间通信（IPC： inter‑process communication）机制进行交互。 二、交互样式2.1、两个维度进行分类 在为服务选择IPC机制时，首先考虑服务如何交互很有用。有各种各样的客
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
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2024-05-05 19:55:55
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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
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2024-03-15 10:52:56
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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
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2024-07-11 14:37:39
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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
原创
2024-07-01 06:16:22
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Linux两个服务器，数据同步方案实践一、什么是 rsync 远程同步rsync：是C/S架构的数据镜像备份工具，可以实现全量备份和快速增量备份支持本地复制或ssh、rsync主机同步。rsync：默认端口为 873rsync特性：可以在不通主机之间镜像同步整个目录树，支持增量备份、保持链接和权限、时间、属性且传输前自动执行压缩、rsync不需要特殊权限即可安装，centos系统默认安装，支持匿名
目的：监听gerrit事件流，解析数据入库，用于后续数据分析暂时只做了监听部分，解析部分（40-42行）根据需要调整from project.settings import GERRIT_HOSTNAME, GERRIT_PORT, G_USERNAMEimport sysimport paramikoimport osimport loggingclass SubscribeGerrit():
原创
2022-06-23 14:46:07
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