理解分片-consistency(一致性) ：默认主分片在尝试写入时需要规定数量(quorum)或过半的分片(可以是主节点或复制节点)可用。这是防止数据被写入到错的网络分区，规定的数量计算公式如下： int((primary+number_of_replicas)/2)+1 consistency 允许的值为one(只有一个主分片)，all(所有主分片和复制分片)或者默认的quorum或过半分片。
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2024-03-15 10:47:45
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ElasticSearch(3)------版本控制和数据类型前言一般来说,我们使用ElasticSearch是为了减轻数据库的压力,那么大量的并发时,ES会怎么保证数据的一致性呢?在ElasticSearch内部,又是怎么存储数据的呢?正文1.版本控制ElasticSearch采用了乐观锁来保证数据的一致性.也就是说,当用于对Document进行操作时,并不需要对document做加锁和解锁的操
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2024-04-11 09:45:09
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微服务22_多级缓存03：缓存同步一、缓存同步策略介绍Canal二、安装Canal1.开启MySQL主从--》开启binlog2.开启MySQL主从--》设置用户权限3.安装Canal-》创建网络4.安装Canal-》上传.tar文件，load解压5.运行容器三、监听Canal1.引入依赖：2.编写配置：3.修改Item实体类4.编写监听器 （Redis/ jvm缓存同步）测试： 大多数情况下，
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2023-07-12 22:21:18
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主要知识点： consistency one all quorum 一、consistency one（primary shard），all（all shard），quorum（default） es的一致性主要有两个方面： 1、使用lucene索引机制带来的refresh问题 2、使用分片和复制带来的副本一致性问题(consistency：one、all、quoru
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2024-06-13 21:21:36
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一、背景 目前实时抽数系统不太稳定，数据库、kafka、网络等问题，导致实时抽取的数据存在误差。二、方案 方案一：监控kafka采集的数量与spark streaming从kafka消费的数量（不能保证源库和目标库的数量一致）； 方案二：监控源库当天截止到某时的数量与目标库当日分
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2024-04-19 13:34:57
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1、微服务架构的数据一致性问题以电商平台为例，当用户下单并支付后，系统需要修改订单的状态并且增加用户积分。由于系统采用的是微服务架构，分离出了支付服务、订单服务和积分服务，每个服务都有独立数据库做数据存储。当用户支付成功后，无论是修改订单状态失败还是增加积分失败，都会造成数据的不一致。为了解决例子中的数据一致性问题，一个最直接的办法就是考虑数据的强一致性。那么如何保证数据的强一致性呢？我们从关
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2024-04-04 20:14:01
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Zookeeper如何保证数据一致性（选举机制+ZAB协议）前言在分布式场景中，zk应用非常广泛：比如发布订阅、命名服务、配置中心、注册中心、分布式锁等。 zk提供了一个类似Linux文件系统的数据模型，和基于Watcher机制的分布式事件通知，这些特性都依赖zk的高容错数据一致性协议、ZK是事务处理模式 zk通过ZAB协议保证分布式事务的最终一致性。ZAB(Zookeep
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2023-12-09 20:26:24
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作者就职于京东,在稳定性保障、敏捷开发、高级JAVA、微服务架构有深入的理解1、一致性常见问题这些问题离我们并不遥远,数据分散在多处会导致数据不一致，必须尽可能地解决此问题，才能保证良好的用户体验，最终的期望是任何人、任何时间、任何地点、任何接入方式、任何服务，数据都是一致的2、一致性模式1)、顺序一致性(Sequencial Consistency)每个线程内部的指令都是按照程序规定的顺序执行的
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2023-10-03 09:02:25
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java缓存一致性问题及解决方案：使用缓存，肯定会存在一致性问题； 读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容 易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。
一、讨论一致性问题之前，先来看一个更新的操作顺序问题： 先删除缓存，再更新数据库 问题：同时有一个请求 A 进行更新操作，一个请求 B 进行查询操作。可能
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2023-08-16 19:31:10
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当在分布式系统中引入状态时，自然也引入了一致性问题。一致性实际上是"正确性级别"的另一种说法，也就是说在成功处理故障并恢复之后得到的结果，与没有发生任何故障时得到的结果相比，前者到底有多正确？举例来说，假设要对最近一小时登录的用户计数。在系统经历故障之后，计数结果是多少？如果有偏差，是有漏掉的计数还是重复计数？ 1.一致性级别在流处理中，一致性可以分为3个级别：（1）at-most-on
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2024-07-28 15:08:55
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一、CAP理论Consistency 一致性通过某个节点的写操作结果对后面通过其它节点的读操作可见 如果更新数据后，并发访问情况下可立即感知该更新，称为强一致性 如果允许之后部分或者全部感知不到该更新，称为弱一致性 若在之后的一段时间（通常该时间不固定）后，一定可以感知该更新，称为最终一致性 Availability 可用性任何一个没有发生故障的节点必须在有限的时间内返回合理的结果Pa
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2024-04-24 08:56:55
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高并发场景下，如何保证缓存与数据库一致性？问题分析我们日常开发中，对于缓存用的最多的场景就像下图一样，可能仅仅是对数据进行缓存，减轻数据库压力，缩短接口响应时间。这种方案在不需要考虑高并发得去写缓存，高并发得读写缓存时，是不会有问题，但是如果是在高并发场景下，要保证缓存和数据库的一致性，至少需要解决以下问题：高并发写时的数据不一致问题高并发读写时，请求执行各步骤的顺序是不可控的。假设此时有一个请求
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2024-04-29 09:14:08
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数据库事务 (transaction) 是访问并可能操作各种数据项的一个数据库操作序列，这些操作要么全部执行，要么全部不执行，是一个不可分割的工作单位。事务由事务开始与事务结束之间执行的全部数据库操作组成。事务的性质：原子性 (Atomicity)：事务中的全部操作在数据库中是不可分割的，要么全部完成，要么全部不执行。一致性 (Consistency)：几个并行执行的事务，其执行结果必须与按某一顺
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2023-10-13 22:00:34
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HDFS作为一种分布式文件存储系统，数据完整性是最重要的性能指标之一。HDFS是用CRC-32(32位循环冗余校验，4个字节大小)作为其数据完整性校验方式，下面分两种常态情况介绍其校验过程：IO操作 在通过client向DataNode节点写数据时，会先在client端针对写的数据每个io.bytes.per.checksum(默认512字节)字节创建一个单独的校验和，并将该校验和同数据本身一起
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2024-04-19 13:05:53
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文章目录（1）consistency，one（primary shard），all（all shard），quorum（default）（2）quorum机制，写之前必须确保大多数shard都可用，int( (primary + number_of_replicas) / 2 ) + 1，当number_of_replicas>1时才生效（3）如果节点数少于quorum数量，可能导致quo
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2024-03-26 22:15:09
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1.MySQL数据库层丢数据场景 本节我们主要介绍一下在存储引擎层上是如何会丢数据的。1.1.InnoDB丢数据 InnoDB支持事务，同Oracle类似，事务提交需要写redo、undo。采用日志先行的策略，将数据的变更在内存中完成，并且将事务记录成redo，顺序的写入redo日志中，即表示该事务已经完成，就可以返回给客户已提交的信息。但是实际上
原创
2017-09-15 15:33:39
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Spring Eureka 从开源转变为闭源，Consul 正在崛起，而 Dubbo 又开始重新更新。目前市场上仍有不少公司使用dubbo我们也需要继续学习。1、为什么要用Dubbo？随着服务化的进一步发展，服务越来越多，服务之间的调用和依赖关系也越来越复杂，诞生了面向服务的架构体系(SOA)，也因此衍生出了一系列相应的技术，如对服务提供、服务调用、连接处理、通信协议、序列化方式、服务发现、服
在分布式场景中，ZooKeeper 的应用非常广泛，比如数据发布和订阅、命名服务、配置中心、注册中心、分布式锁等。
ZooKeeper 提供了一个类似于 Linux 文件系统的数据模型，和基于 Watcher 机制的分布式事件通知，这些特性都依赖 ZooKeeper 的高容错数据一致性协议。
那么问题来了，在分布式场景下，ZooKeeper 是如何实现数据一致性的呢？
一、Zab 一致性协议
Zo
上个月，我们有个电商系统出了个灵异事件：用户支付成功了，但订单状态死活不改成“已发货”。折腾了半天才定位到
## 如何保证Hive数据一致性
在大数据领域中，Hive是一个常用的数据仓库工具，用于存储和管理大规模数据集。然而，当多个用户同时对Hive进行查询和写入操作时，可能会出现数据不一致的情况。因此，保证Hive数据一致性是非常重要的问题。
### 问题描述
假设有两个用户A和B同时对Hive表进行写入操作，用户A写入了数据X到表中，而用户B写入了数据Y到表中。此时如果不进行合适的处理，可能会
原创
2024-04-18 06:45:14
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