由CAP定理可知，任何大型的分布式系统/微服务在一致性、可用性和分区容忍这三点上只能保证其中的两点。由于在分布式系统中经常发生丢包、网络故障，分区容忍性是必须要满足的，同时为了兼顾高可用性，绝大部分系统都将强一致性需求转化成最终一致性的需求，并通过幂等机制保证了数据的最终一致性。最终一致性。
因为相信,所以看见.
原创
2021-07-15 14:54:01
477阅读
# 实现 Java 最终一致性
在现代分布式系统中，一致性是非常重要的一个概念。本文将带你了解如何在 Java 中实现最终一致性。我们将分步骤讲解这一过程，并提供详细代码示例。最终一致性可以帮助你解决数据在系统不同节点间的同步问题，确保最终所有节点的数据状态一致。
## 流程步骤
以下是实现最终一致性的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定
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
转载
2024-01-17 15:36:26
20阅读
对于一致性的理解 首先,我们需要搞清楚为什么会出现事务.[1]Transactions are not a law of nature; they were created with a purpose, namely to simplify the programming model for applications accessing a database. By using tra
分布式一致性 一、写在前面 现今互联网界，分布式系统和微服务架构盛行。 一个简单操作，在服务端非常可能是由多个服务和数据库实例协同完成的。 在互联网金融等一致性要求较高的场景下，多个独立操作之间的一致性问题显得格外棘手。 基于水平扩容能力和成本考虑，传统的强一致的解决方案（e.g.单机事务）纷纷被抛弃。其理论依据就是响当当的CAP原理。 我们往往为了可用性和分区容错性，忍痛放弃强一致支持，转而追
在全球范围构建可靠的分布式系统，需要在一致性和可用性之间进行权衡。 最终一致性 Eventually Consistent 作者： Werner VogelsWerner Vogels is vice president and chieftechnology officer at amazon.com, where he is responsible for dr
声明：本系列博客部分是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。部分文章是通过爬虫等技术手段采集的，目的是学习分享，如果有版权问题请留言，随时删除。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》flink 实现端到端的Exactly-Once 常见两种方案：1.幂等性幂等性要求输出的结果数据具有唯一性，也就是要求具有唯一键或者联合唯一键，这类应用最常见的就是窗口聚合结果数据输出
转载
2021-08-31 10:21:45
200阅读
# Java 保证最终一致性
在分布式系统中，数据一致性是一个非常重要的问题。在分布式系统中，由于数据分散在不同的节点上，可能会出现数据不一致的情况。为了解决这个问题，我们引入了最终一致性的概念。最终一致性是指在分布式系统中，如果没有发生新的更新操作，最终所有节点的数据将会达到一致的状态。
Java通过一些机制来保证最终一致性，比如分布式事务、消息队列等。下面我们来看一些具体的代码示例来说明J
原创
2024-02-28 05:06:43
81阅读
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
774阅读
2评论
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...
转载
2019-11-07 09:39:00
808阅读
2评论
ZK的两个状态可用状态，不可用状态。ZK号称200ms即可快速选出新主的高可用性ZK的角色Leader，Follower，Observer。为了可以快速选主，主从角色要小，查询角色可以很多。ZK重点是在读取上，而不是写ZK节点ZK节点类文件系统的形式，包括持久节点，临时节点，序列节点。ZK的特征及保障ZK相关idcZxid,mZxid,pZxid分别时创建，修改，最后一次操作的事务id,前32位代
（一）问题的起源在电商等业务中，系统一般由多个独立的服务组成，如何解决分布式调用时候数据的一致性？具体业务场景如下，比如一个业务操作，如果同时调用服务 A、B、C，需要满足要么同时成功；要么同时失败。A、B、C 可能是多个不同部门开发、部署在不同服务器上的远程服务。在分布式系统来说，如果不想牺牲一致性，CAP 理论告诉我们只能放弃可用性，这显然不能接受。为了便于讨论问题，先简单介绍下数据一致性的基
转载
2023-07-25 16:47:43
141阅读
一、简介生产上最常用的分布式事务解决方案——可靠消息最终一致性方案。所谓可靠消息最终一致性方案，其实就是在分布式系统当中，把一个业务操作转换成一个消息，然后利用消息来实现事务的最终一致性。比如从A账户向B账户转账的操作，当服务A从A账户扣除完金额后，通过消息中间件向服务B发一个消息，服务B收到这条消息后，进行B账户的金额增加操作。
可靠消息最终一致性方案一般有两种实现方式，原理其实是一样的：基于本
转载
2024-01-31 04:26:19
70阅读
Spring在多线程环境下如何确保事务一致性前言问题在现如何解决异步执行多线程环境下如何确保事务一致性事务王国回顾事务实现方式回顾编程式事务利用编程式事务解决问题补充说明疑问解答newTransaction 和 newSynchronization 标记的联系连接是否会被释放，是否影响主线程事务属性小结 前言之前，我转载的美团技术团队文章: CompletableFuture进阶篇-外卖商家端A
转载
2024-06-20 19:27:14
97阅读
前言今日博主听闻，现在很多培训出来的应届生薪资都赶上了摸爬滚打两三年的朋友，讲道理，这说不过去啊作为同行来说，这个行业发展很快，技术更新很快，淘汰也很快，千万不要再找借口了，想吃这碗饭不如好好思考如何提升自己的技术，提高自己的核心竞争力。下面博主给大家分享一波十月份精选的互联网大厂Java核心面试题，透过面试题来分析自己所掌握的技术栈与大厂所需的差距，判断面试难易程度，从而进一步明确自己学习的方向
转载
2023-12-21 12:34:47
42阅读
什么是线程说到线程我们应该先了解下什么是进程，下面这个图片大家应该都比较熟悉吧。我们看到的这些单独运行的程序就是一个独立的进程，进程之间是相互独立存在的。我们上面图中的360浏览器、百度云盘等等都是独立的进程。那么什么是线程呢？线程(英语：thread)是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个
DDD是什么？DDD 是领域驱动设计（Domain-Driven Design）的缩写，这是一种主要软件开发方法，由 Eric Evans 在他的书《领域驱动设计：软件核心复杂性应对之道》（Domain-Driven Design: Tackling Complexity in the Heart of Software）中首次提出。DDD 主要关注于创建与业务领域紧密相关的软件模型，以确保软件能
转载
2024-09-22 08:24:20
25阅读
# Java注册中心是最终一致性还是强一致性
---
## 1. 理论基础
在分布式系统中，注册中心是一种关键的组件，用于管理服务的注册和发现。Java注册中心通常采用最终一致性来保证多个服务节点之间的一致性。
最终一致性是指在分布式系统中，经过一段时间的同步后，最终会达到一致的状态。与之相对的是强一致性，强一致性要求所有节点在同一时间达到一致状态。
在实际应用中，由于网络延迟、节点故障
原创
2024-03-25 05:19:44
45阅读
1998年，加州大学的计算机科学家 Eric Brewer 提出分布式系统有三个指标，即CAP......
转载
2021-07-05 16:07:55
188阅读
一. 微服务架构面临的挑战1 微服务核心价值：3S2 微服务架构带来的运维挑战1)单服务流量激增时扩容2)调用链条变长，调用关系更加复杂3)微服务拆分导致故障点增多1)单服务变更性能影响如何评估？2)性能瓶颈在各微服务间漂移，如何做好性能测试？3)应对突发流量需求，扩容能否解决问题，如何扩容？4)服务实例数量众多，如何收集信息，快速定位性能问题？二. 华为云微服务性能保障解决方案设计华为
