起初是因为看了PingCAP的几篇博客，然后知道了所谓的NewSQL。后来发现自己对于OLTP中的一些技术点并不是特别了解，就决定从自己稍微熟悉一点的技术栈开始做一些探究。所以，这是数据库系列中的第一篇 :)。ACID评价一个数据库的事务性往往会从ACID四个方面来考虑，我们先简单看看ACID具体代表着什么含义：A -> Atomicity: 原子性。一个事务往往会包括多个操作，那么这些操作
HBase在保证高性能的同时，为用户提供了便于理解的一致性数据模型MVCC (Multi Version Concurrency Control)，即多版本并发控制技术，把数据库的行锁与行的多个版本结合起来，从而去提高数据库系统的并发性能。要理解mvcc，首先需知道为什么需要进行并发控制，我们知道关系型数据库一般都提供了跨越所有数据的ACID特性，为了性能考虑，HBase只提供了基于单行的ACID
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2023-07-12 23:54:17
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今天看到一个介绍HBase一致性的博客，感觉写的不错，特转载过来，再次也要谢谢作者的分享。Hbase是一个强一致性数据库，不是“最终一致性”数据库，官网给出的介绍：“Strongly consistent reads/writes: HBase is not an "eventually consistent" DataStore. This makes it very suitable for
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2023-11-18 23:57:16
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海量数据与NoSQL：伯克利大学Eric Brewer教授，提出一个CAP理论：Consistency（一致性）：数据一致更新。Availability（可用性）：良好的响应性能。Partition tolerance（分区容错性）：可靠性。定理：任何分布式系统，只可同时满足二点，没法三者兼顾。 对于CAP特性，带来了NoSQL。但NoSQL对事务性的要求并不严格。有些数据库在部分机器宕
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2023-10-16 01:40:37
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1.1 介绍 HBase架构从一开始就保证了强一致性，所有的读写都是通过一个region server，保证所有的写按顺序发生，所有的读都会看到最近提交的数据。 然而，由于在单一的
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2023-11-10 23:26:36
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# 如何实现 HBase 的一致性
在学习 HBase 的一致性之前，首先我们需要理解 HBase 的基本特性及其一致性模型。HBase 是分布式的 NoSQL 数据库，支持大规模结构化数据的存储。HBase 在设计时考虑了大数据场景下的高可用性与高并发，但它的数据一致性是最终一致性，而不是强一致性。在一些情况下，我们需要确保在多线程或多个客户端进行写入时的数据一致性。
本文将指导你实现 HB
大家好，我是小米！今天给大家带来一篇关于Kafka高可用性设计的深入解析。从Topic副本因子设置，到Leader与Follower的角色分工，再到ISR列表管理和acks=all的使用，让你全面了解Kafka如何保障数据可靠性和一致性。快来一起学习吧！
原创
2024-07-03 01:38:22
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一 Hbase是个什么东西？
首先我们来看看两个概念，面向行存储和面向列存储。面向行存储，我相信大伙儿应该都清楚，我们熟悉的RDBMS就是此种类型的，面向行存储的数据库主要适合于事务性要求严格场合，或者说面向行存储的存储系统适合OLTP，但是根据CAP理论，传统的RDBMS，为了实现强一致性，通过严格的ACID事务来进行同步，这就造成了系统的可用性和
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2024-07-24 16:09:05
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# HBase 一致性算法科普
HBase 是一个开源的、分布式的 NoSQL 数据库，源自 Google 的 Bigtable，专为处理海量数据而设计。HBase 的一致性算法是其核心部分，确保在分布式环境中数据的一致性和可靠性。这篇文章将介绍 HBase 的一致性模型，并通过代码示例进行具体说明。
## 一致性模型
HBase 提供了强一致性（strong consistency）和最终
HBase 是一种分布式、可扩展的 NoSQL 数据库，虽然它在高可用性和水平扩展性方面表现优异，但事务一致性问题始终是个棘手的挑战。在某些场景中，对数据的多次写入与读取可能导致数据不一致，进而影响整个系统的性能。本文将深入探讨 HBase 事务一致性问题，带你逐步掌握解决方案。
### 背景定位
在某个大型电商网站的交易系统中，用户频繁进行多笔交易，比如同时购买多种商品。起初，系统能够正常处
1.背景介绍在大数据时代，HBase作为一个高性能、可扩展的列式存储系统，已经广泛应用于各种场景。事务处理是HBase的核心功能之一，它可以确保数据的原子性、一致性、隔离性和持久性。本文将深入探讨HBase事务处理与原子性的相关知识，并提供一些最佳实践和实际应用场景。1. 背景介绍事务处理是数据库系统中的一个基本概念，它可以确保多个操作的原子性、一致性、隔离性和持久性。在HBase中，事务处理是通
如何解决分布式系统数据事务一致性问题（HBase加Solr）摘要：对于所有的分布式系统，我想事务一致性问题是极其非常重要的问题，因为它直接影响到系统的可用性。本文以下所述所要解决的问题是：对于入HBase和Solr的过程，如何保证HBase中写入的数据与Solr中写入的数据完全一致。关键词：HBase, Solr, 分布式, 事务, 系统架构, 大
Hbase是一个强一致性数据库，不是“最终一致性”数据库，官网给出的介绍：“Strongly consistent reads/writes: HBase is not an "eventually consistent" DataStore. This makes it very suitable for tasks such as high-speed counter aggregation.
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2023-07-12 11:01:03
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Redis与MySQL双写一致性如何保证呢1 什么是一致性？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，用户体验性好，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
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2023-08-08 07:27:15
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注： 轻度参考了：（概念也比较清晰，只不过没有对比着这两个特性讲） 概念原子性：一个事务内的操作，要么同时成功，要么同时失败一致性：一个事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态 对于一致性，知乎链接中内容如下：从这段话的理解来看，所谓一致性，即，从实际的业务逻辑上来说，最终结果是对的、是跟程序员的所期望的结果完全符合的
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2024-01-17 15:16:49
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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
主要知识点：
consistency
one
all
quorum
一、consistencyone（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：o
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2024-04-25 05:33:46
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一致性保证:
ZooKeeeper 是一个高性能的,可扩展的服务。不管是读和写操作是被设计成快速,虽然读比写快。
这样做的原因是在读的情况下,Zookeeper 可以提供旧的数据,
反过来又是由于Zookeeper的一致性保证；
顺序一致性；
从客户端更新会按他们发送的顺序应用
原子性；
更新成功还是失败 不会有部分的结果
单系统镜像
一个客户端可以看到相同的试图
在软件行业，软考（全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试）是衡量从业人员专业能力和技术水平的重要途径。而在软考中，一致性和非一致性是两个不可忽视的关键概念，它们贯穿于软件开发的整个生命周期，对于保证软件质量、提升用户体验具有重要意义。
一致性，在软件开发中，主要指的是软件系统在各个层面和组成部分之间保持协调、统一和连贯的特性。这包括需求与设计的一致性、设计与实现的一致性、以及软件行为与用户
原创
2024-02-21 19:50:24
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张三必须扣100，李四必须加100，是一致性，如果因为某些逻辑原因，导致张三扣了100，流水记录100转账，而李四只加了60。然后这3条操作都成功了，那原子性就符合了，但是一致性就不符合
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2018-10-11 09:38:34
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