背景： 随着公司各项业务的快速发展与扩张，服务器和各种应用系统随之而增加，同时对应用系统、服务器的稳定性，可持续性提出了更高的要求，公司希望搭建一套综合的分析与监控系统，为各个部分提供决策支持。需要解决的问题：（1）数据孤岛问题，数据分散在不同的业务系统当中；（2）服务器日志信息如何有效搜集与存储；（3）业务部门分析需求不固定，经常有新的需求提出，如何满足各部门的需求；（4）基于上面的问题如何快
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2024-04-20 10:29:42
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先说一下什么是数据库数据库中并发一致性问题！1、在并发环境下，事务的隔离性很难保证，因此会出现很多并发一致性问题。数据丢失 T1 和 T2 两个事务都对一个数据进行修改，T1 先修改，T2 随后修改，T2 的修改覆盖了 T1 的修改。读脏数据 T1 修改一个数据，T2 随后读取这个数据。如果 T1 撤销了这次修改，那么 T2 读取的数据是脏数据。不可重复读 T2 读取一个数据，T1 对该数据做了修
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2024-02-14 15:34:02
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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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# Python对比数据库表的数据一致性
在开发和维护应用程序时，数据库表的数据一致性非常重要。数据一致性指的是在数据库中存储的数据与应用程序中使用的数据之间的一致性。如果数据库中的数据与应用程序中的数据不一致，可能会导致应用程序出现错误或产生不正确的结果。
为了确保数据一致性，我们可以使用Python编写代码来对比数据库表的数据与应用程序中的数据是否一致。下面是一个简单的示例，展示了如何使用
原创
2023-12-28 06:04:13
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MySQL的一致性读toc数据可用性：正确性、完整性、一致性。这是我们进行数据备份时的要求，如果无法保证备份数据的可用性那么备份数据也就失去了意义。前两个性质很好理解，但是一致性具体是什么呢？一、什么是一致性读1.一致性的定义数据的一致性：指相关联的数据之间的逻辑关系是否正确。数据库的一致性：指数据库从一个一致性状态变成另一个状态。这期间数据可能会发生变化但是状态不会改变。2.对一致性的分析关于数
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2024-09-20 07:46:26
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一、写一致性ES写入流程为先写入Primary，再并发写入Replica，最后应答客户端检查Active的Shard数写入Primary并发的向所有Replicate发起写入请求等所有Replicate返回或者失败后，返回给Client早期的ES版本中允许主从副本间进行异步复制，将Relica设置成replication=async（异步），这样Client就不需要等待ES副本是否写入成功的应答，
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2023-11-29 14:17:34
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在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用 redis 做一个缓冲操作，让请求先访问到 redis，而不是直接访问 Mysql 等数据库。这样可以大大缓解数据库的压力。具体业务流程如下： 读取缓存步骤一般没有
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2023-09-18 22:41:55
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在Kubernetes环境中实现redis和数据库数据一致性是一个常见的需求，本文将介绍如何实现这一目标。首先，让我们看一下整个流程，并用表格展示每个步骤。
| 步骤 | 操作 |
|------|-----|
| 1 | 应用程序将数据写入数据库 |
| 2 | 同时将数据写入redis缓存 |
| 3 | 当读取数据时，先从redis中获取，如果不存在再从数据库获取 |
原创
2024-05-08 10:07:24
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先阐明一下Mysql和Redis的关系：Mysql是数据库，用来持久化数据，一定程度上保证数据的可靠性；Redis是用来当缓存，用来提升数据访问的性能。关于如何保证Mysql和Redis中的数据一致（即缓存一致性问题），这是一个非常经典的问题。使用过缓存的人都应该知道，在实际应用场景中，要想实时刻保证缓存和数据库中的数据一样，很难做到。基本上都是尽可能让他们的数据在绝大部分时间内保持一致，并保证最
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2023-07-13 15:28:05
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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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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。
而一致性又可以分为强一致性与弱一致性。
强一致性可以理解为在任意时刻，所有节点中的数据是一样的。同一时间点，你在节点A中获取到key1的值与在节点B中获取到key1的值应该都是一样的。
弱一致性包含很多种不同的实现，目前分布式系统中广泛实现的是最终一致性。
所谓最终一致性，就是不
Redis与数据库数据一致性普通情况下的解决方案(Cache Aside Pattern)读的时候先读缓存，如果没有，再读数据库，最后刷新缓存更新的时候，如果该数据会被再次频繁地访问到，我们就要把数据刷新回缓存，如果不怎么被访问，我们可以删除缓存，再更新数据库，这种事Lazy计算的一个思想。28法则 20%的数据占用了 80%的访问量，高并发主要在20%的数据当中，另外的那些不经常被访问的数据，如
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2023-08-21 13:53:29
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前言ES是一款开源的分布式搜索框架，它是一个存储数据、检索数据、分析数据的综合体。es 和 mysql 之间的数据同步分 全量 和 增量。binlog订阅binlog 用于实时记录 mysql 数据产生的一些变化，然后通过 mysql 的主从复制协议，自己实现一个客户端和 mysql 的主节点进行连接，其实就是把自己伪装成一个 slave 节点，接下来主节点就会把数据变更事件发送给从节点。 把my
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2024-03-11 06:59:51
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在高并发的场景下，大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求。但是，Mysql和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了1、数据不一致的原因1.在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。 2.所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访
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2023-06-25 09:17:28
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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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什么是一致性
在分布式环境下，一致性指的是多个数据副本是否能保持一致的特性。
在一致性的条件下，系统在执行数据更新操作之后能够从一致性状态转移到另一个一致性状态。
对系统的一个数据更新成功之后，如果所有用户都能够读取到最新的值，该系统就被认为具有强一致性。
分布式系统不可能同时满足一致性(C：Consistency
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2024-03-18 00:06:07
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数据备份所有备份数据都应放在非数据库本地，（得用远程存储，如ftp，nfs）而且建议有多份副本。备份的作用能够防止由于机械故障以及人为误操作带来的数据丢失，如，将数据库文件保存在了其它地方。冗余数据有多份冗余，但不等备份，只能防止机械故障还来的数据丢失，如主备模式、数据库集群。备份过程中必须考虑因素：1. 数据的一致性（数据备份的时候是什么样，恢复之后就是什么样）2. 服务的可用性（在备份数据的时
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2024-01-27 22:44:38
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服务端为什么要叫缓存？如果在不加缓存，则客户端的请求则直接打在了db 数据库上，当有一天服务端接收大量查询，则可能导致数据返回慢或者宕机；对于频繁读取操作, 缓存在缓存中，以减少对数据库的访问压力，从而提高服务端的访问数； 一般请求下的请求会如下：客户端请求到server端，server 则会判断去查缓存是否存在， 如果不存在，则直接查询db，并将db查询结构返回客户端如果存在， 则直接从缓存中查
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2024-06-13 15:08:23
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目录1、es5.0前，采用写入前检查存活shard的方式(1)consistency(2)quorum机制(3)quorum不齐全时不会直接拒绝写入2、es5.0后，采用写入后才确认的方式简单说就是primary shard写完，会同步到replica shard上，两者最终可能会出现不一致的情况。那es是如何确定主副分片的写一致性的呢？1、es5.0前，采用写入前检查存活shard的方式(1)c
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2024-02-15 16:38:42
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序言前一篇文章 《DB与ES混合之应用系统场景分析探讨》，我们主要探讨了混合场景下的多种模型映射类型，基本覆盖了应用业务系统如何借助Elasticsearch来解决DB局限性。下面这篇文章，我们主要解决DB到ES数据实时同步问题背景需求DB与ES本质上是属于不同应用领域的数据库产品，混合应用在一起主要面临2个问题 ：同步实时性，数据在DB更新之后，需要多久才能更新到Elasticsearch，多久
