文档版本开发工具测试平台工程名字日期作者备注V1.02016.05.13lutianfeinone事务事务的概念事务就是一个事情，组成这个事情可能有多个单元，要求这些单元，要么全都成功，要么全都不成功。在开发中，有事务的存在，可以保证数据完整性。例如：A——B转帐，对应于如下两条sql语句update account set money=money-100 where name=‘a’; upda
mysql和redis双写一致性策略分析一.什么是双写一致性 当我们更新了mysql中的数据后也可以同时保证redis中的数据同步更新； 数据读取的流程： 1.读取redis,如果value!=null,直接返回； 2.如果redis中value=null，读取mysql中数据对应的value，将key-value保存在redis中； 双写一致性策略： 策略1：先更新缓存，再更新数据库； 策略2：
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2023-08-10 17:20:35
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Redis与MySQL双写如何保证一致性谈谈一致性一致性就是数据保持一致，在分布式系统中，可以理解为多个节点中数据的值是一致的。强一致性：这种一致性级别是最符合用户直觉的，它要求系统写入什么，读出来的也会是什么，用户体验好，但实现起来往往对系统的性能影响大弱一致性：这种一致性级别约束了系统在写入成功后，不承诺立即可以读到写入的值，也不承诺多久之后数据能够达到一致，但会尽可能地保证到某个时间级别（比
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2024-07-01 17:30:05
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因为是双向备份，所以配置中很多操作是重复的，只是主从顺序不一致，一个正向一个反向。到这里已经实现了双向备份，现在可以在两个库中分别做一些操作看看效果。目前只配置了db1以及其备份的双向主从，也就是仅保证了一个MT5使用教程www.gendan5.com/mt5.htmlschema的热备，而实际应用中往往使用多个schema减轻单台服务器的压力，如本文中机器A的schema备份在B上，B的备份在C
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2024-06-15 15:16:25
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数据库和缓存双写问题缓存的目的是为了减少数据库的压力，但只要用了缓存，就肯定会有不一致，2个数据源之间是没有事务的，没法保证绝对的强一致。从理论上来说，给缓存设置过期时间，是保证最终一致性的解决方案。常见的四种方案：先更新缓存，在更新数据库先更新数据库，再更新缓存先删除缓存，再更新数据库先更新数据库，再删除缓存微软和Facebook采用的更新策略是第四种：cache-asideScaling Me
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2024-05-17 10:54:00
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从理论上来说，给缓存设置过期时间，是保证最终一致性的解决方案。这种方案下，我们可以对存入缓存的数据设置过期时间，所有的写操作以数据库为准，对缓存操作只是尽最大努力即可。也就是说如果数据库写成功，缓存更新失败，那么只要到达过期时间，则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存。但是这种方案会有一段时间（设置的过期时间）内数据库与缓存不一致的情况，以下几种更新策略不依赖过期时间：先更新数据库，再
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2023-07-29 20:23:12
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手写JDBC,写一个学生表，用java实现数据库的CRUD增删改查:分层思想：一、数据库层1.创建表
CREATE TABLE student(
stuno NUMBER(10) PRIMARY KEY, --学生编号
stuname VARCHAR2(20), --姓名
stusex VARCHAR2(4), --性别
studesc VARCHAR2(200)
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2023-12-16 11:23:57
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采用双检加锁策略 多个线程同时去查询数据库的这条数据，那么我们可以在第一个查询数据的请求上使用一个 互斥锁来锁住它。其他的线程走到这一步拿不到锁就等着，等第一个线程查询到了数据，然后做缓存。后面的线程进来发现已经有缓存了，就直接走缓存。 canal是什么 canal [kə'næl]，中文翻译为 水道/管道/沟渠/运河，主要用途是用于 MySQL 数据库增量日志数据的订阅、消
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2023-11-13 09:33:17
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# Spring Boot 数据库双写实现指南
在现代分布式系统中，数据库的双写（即向两个不同的数据库写入相同的数据）是一种常见的需求，特别是在实现高可用性和数据一致性时。本文将指导你如何在Spring Boot应用中实现数据库的双写机制。
## 整体流程
实现数据库双写的流程如下表所示：
| 步骤 | 说明 | 代码或工
实验目的： 1.掌握JDBC编程。 2.熟悉批处理和事务处理。实验内容： 1.在Java程序中创建SQL Server数据库和表，并使用批处理和事务处理。 2.设计一个程序，实现对表book
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2024-05-15 07:28:21
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# Java连接不同的数据库
在Java开发中，我们经常需要连接不同的数据库，比如MySQL、Oracle、SQL Server等。本文将介绍如何使用Java连接不同的数据库，并给出相应的代码示例。
## 流程图
首先，我们用流程图来展示Java连接不同数据库的流程。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B{选择数据库}
B --> C[下载
原创
2024-07-25 05:56:00
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在一个应用里面，可能涉及到连接多个不同数据库进行操作，而每次连接写不同的实现会很麻烦。前面已经会了用JDBC连接数据库，那么利用反射和工厂模式，可以实现连接不同的数据库，这样处理起来将会很方便。同时建造数据库连接池，处理多个业务数据处理。 那么具体怎么实现呢，下面一起来看一下：整体结构如下： 第一步，先处理连接不同数据库1、首先，将数据库配置信息创建一个
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2023-05-22 20:20:28
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首先创建线程池MyThreadPool：import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingDeque;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/*
* 多
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2023-07-18 17:00:41
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十七、Redis与MySQL数据双写一致性工程落地案例 十七、Redis与MySQL数据双写一致性工程落地案例十七、Redis与MySQL数据双写一致性工程落地案例1、canal1、简介2、工作原理1、传统MySQL主从复制工作原理2、canal工作原理2、mysql-canal-redis双写一致性Coding1、mysql版本5.7.281、脚本2、当前的主机二进制日志3、查看SHOW VAR
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2024-08-01 17:28:29
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缓存的作用大部分面向公众的互联网系统，其并发请求数量与在线用户数量都是正相关的，而 MySQL 能够承担的并发读写量是有一定上限的，当系统的访问量超过一定程度的时候，纯 MySQL 就很难应付了。绝大多数互联网系统都是采用 MySQL+Redis 这对经典组合来解决高并发问题的。Redis 作为 MySQL 的前置缓存，可以应对绝大部分查询请求，从而在很大程度上缓解 MySQL 并发请求的压力。缓
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2024-02-23 18:03:10
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# MySQL 数据库分表与双写机制
在大数据环境下，数据库的性能和可扩展性尤为重要。MySQL 数据库的分表与双写（Dual Write）策略经常被用来解决数据存储容器中性能瓶颈的问题。本文将对这些概念进行详细解析，并提供代码示例和可视化图示，以帮助您更好地理解这些技术。
## 什么是分表？
### 定义
分表是将一张大表拆分成多张小表的过程。这个过程可以基于某些规则（比如 ID 范围、
原创
2024-09-05 05:11:24
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双活方案对比：ASM vs V-PLEX作者：王文杰Oracle公司 Principle system analystOracle高级服务部Oracle数据库中心的灾备的演变，经历了多年的演变从最初的冷备份，到热备份，到存储复制，到DG，ADG，RAC one node， RAC，最终演变到了目前最炙手可热的双活双中心构架，也就是我们常说的远程RAC（Extended RAC）。一般售前工程师口中
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2024-01-30 07:40:25
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写在最前面在大型互联网应用当中如果你的应用引入了缓存机制，那么有一个大前提就是你的业务场景上必须得接受数据的新鲜度上有可能会有一定时间的延迟。删除缓存失败是一个极小概率事件，且在不能保证所有操作100%成功的几率下，采用JOB补偿的机制是目前比较成熟的解决方案。大并发量写请求的应用，不可能去实时写DB，基本都采用队列+消息异步写DB的机制，不然会有大量的并发问题缓存机制介绍如今利用缓存机制来提高查
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2024-06-28 18:38:43
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解决思路：先删除缓存，再修改数据库。如果数据库修改失败了，那么数据库中是旧数据，缓存中是空的，那么数据不会不一致。因为读的时候缓存没有，则读数据库中旧数据，然后更新到缓存中。比较复杂的数据不一致问题分析数据发生了变更，先删除了缓存，然后要去修改数据库，此时还没修改。一个请求过来，去读缓存，发现缓存空了，去查询数据库，查到了修改前的旧数据，放到了缓存中。随后数据变更的程序完成了数据库的修改。完了，数
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2024-06-18 07:41:04
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canal 监听同步指定数据库，所有表 因为工作需求，需要用到数据库同步，又从网上找了一些发现都有些问题，所以自己弄好之后写一篇总结，及配置步骤吧 先将 MySQL配置成 bin-log模式 给MySQL配置canal用户 下载 canal工具（在这里
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2024-06-05 13:47:56
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