上面我们讲到了通过将数据冗余存储到不同的节点来保证数据安全和减轻负载，下面我们来看看这样做引发的一个问题：保证数据在多个节点间的一致性是非常困难的。在实际应用中我们会遇到很多困难，同步节点可能会故障，甚至会无法恢...
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2014-02-16 22:40:00
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一、关系型数据库的ACIDACID（Atomic，Consistent，Isolated，Durable）1.原子性（Atomic） 事务是一个不可分割的整体，对数据库的操作要么全做，要么全不做，不允许部分完成。如果中途因为故障导致未完成，应该回滚到执行事务之前。2.一致性 (Consistent) 事务对数据库的作用应使数据库从一个一致状态到另一个一致状态。 数据库状态指某个时间点，数据库中
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2023-08-22 11:54:04
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在设计系统时，很难在关系(RDBS)和非关系数据库(NoSQL)之间进行选择。 正确理解这两个局限性将使决策变得更加容易。 > SQL vs NoSQL在深入研究NoSQL数据库之前，了解关系数据库的局限性很重要。 关系数据库已经存在了近40年，并且运行良好。 数据结构合理，记录保存在表中。 表由行，主键，唯一键组成，并且表可以相互连接。 它支持的另一个重要功能是事务，它的属性
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，
相比关系型数据库，NoSQL解决方案提供了shared-nothing、容错和可扩展的分布式架构等特性，同时也放弃了关系型数据库的强数据一致性和隔离性，美其名曰：“最终一致性”。最终一致性将读取不一致和不可靠的写带来的麻烦推给了软件开发人员。以如此弱的数据保证能力构建一个如今互联网需求的复杂、可扩展的系统是异常困难的，我们需要停止接受最终一致性，去探索能提供数据强一致性的可扩展的、分布式数据库设计
上面我们讲到了通过将数据冗余存储到不同的节点来保证数据安全和减轻负载，下面我们来看看这样做引发的一个问题：保证数据在多个节点间的一致性是非常困难的。在实际应用中我们会遇到很多困难，同步节点可能会故障，甚至会无法恢复，网络可能会有延迟或者丢包，网络原因导致集群中的机器被分隔成两个不能互通的子域等等。在NoSQL中，通常有两个层次的一致性：第一种是强一致性，既集群中的所有机器状态同步保持一致。第二种
对于数据库来说，关系型数据库对于保证数据完整性和一致性方面表现是最好的！数据的完整性完整性分类具体描述如何保证实体完整性每个实体都是独一无二的主键 / 唯一索引（唯一约束）参照完整性（引用完整性）子表中不能有父表中没有的数据外键域完整性数据都是有效的数据类型和长度、非空约束、默认值约束、检查约束数据的一致性：数据的一致性通过事务实现 —> 一系列的对数据进行的不可分割的操作，要么全做，要么全
在设计系统时，很难在关系(RDBS)和非关系数据库(NoSQL)之间进行选择。 正确理解这两个局限性将使决策变得更加容易。 在深入研究NoSQL数据库之前，了解关系数据库的局限性很重要。 关系数据库已经存在了近40年，并且运行良好。 数据结构合理，记录保存在表中。 表由行，主键，唯一键组成，并且表可以相互连接。 它支持的另一个重要功能是事务，它的属性称为ACID。 ACI
最终一致性意味着更改需要花费时间进行传播，并且每次操作后数据可能不会处于相同状态，即使对于相同的操作或数据转换也是如此。当人们在与这样的系统交互时不知道他们在做什么时，这会导致非常糟糕的事情发生。在您充分理解这一概念之前，请不要实施关键业务文档数据存储。修复文档数据存储实现比关系模型更难修复，因为根本不能修复基本的东西，因为修复它所需的东西在生态系统中不存在。如果是RDBMS，重构飞行存储的数据也
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）、
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2023-07-18 15:21:53
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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
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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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，
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2023-08-17 11:43:17
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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
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2023-08-08 08:19:05
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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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一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希（DHT）实现算法，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，使得分布式哈希（DHT）可以在P2P环境中真正得到应用。
一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境
截取了本人新书《分布式系统与一致性》中的一章，发在dbaplus上，转回到自己的博客。这一章，自认为是非常精彩的一章。很多分布式系统在一致性方面都不是一蹴而就的，即便它非常成功。GFS（Google File System）是Google公司开发的一种分布式文件系统。虽然GFS在Google公司内部被广泛使用，但是在相当长的一段时间里它并不为人所知。2003年，Google发表一篇论文[1]详细描
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
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# 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
