------------------------------------------------------------------------------------------------------慢慢来，一切都来得及CAP 原理
网络分区发生时，一致性和可用性两难全 C - Consistent ，一致性 A - Availability
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2023-10-26 13:29:01
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单机、单点、单实例缺点：1.单点故障 2.容量有限 3. 压力强一致性主从复制、读写分离会带来数据一致性问题1.通过强一致性来解决，即主redis 进行阻塞，直到从redis写成功。弱一致性强一致性带来阻塞问题，可能会等待很久1.通过异步方式解决强一致性问题，但是会丢失一部分数据最终数据一致性弱一致性会带来数据丢失问题1.通过类似kafka 可靠集群来保证最终数据一致性&n
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2023-09-03 11:43:29
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首先需要明确的是，Redis是不能保证强一致性的。原因有以下两点： （1）Redis集群是异步复制，为了保证性能，客户端请求写入master后，master先回复客户端，然后才将写操作复制给slave。同步期间如果master宕机，slave升为主的期间就会丢失部分数据。 &n
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2023-05-25 16:59:05
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# Redis 是强一致性
在现代开发中，数据的存储和一致性是至关重要的。Redis 作为一个广泛使用的内存数据库，通常被认为是强一致性的系统。本文将探讨 Redis 的强一致性特性以及它如何在高并发环境中保持数据一致性。同时，提供一些简单的代码示例来帮助理解。
## 什么是强一致性？
强一致性是一种数据一致性模型，它保证每次读取的数据都将是最新的写入数据。在 Redis 的上下文中，这意味
文章目录一、程序运行读取缓存流程二、redis、数据库双写一致性1、先更新数据库、在更新缓存2、先删除缓存、在更新数据库3、先更新数据库、在删除缓存4、什么是延时双删除？三、最终解决数据一致性问题1、在业务代码中消息队列2、使用消息队列+订阅 一、程序运行读取缓存流程获取缓存流程及访问数据库流程。对于先更新数据库、还是先更新缓存、后删除缓存之间的顺序存在不同，不同的顺序会出现不同的情况。这些问题
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2023-07-07 15:12:58
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有人说，开源Redis的最终一致性已经能满足大部分应用场景，也有人说，多副本的强一致代价太大，没有必要实现。要笔者说，其实弱一致性已经不满足很多应用场景的诉求。怎么，不信？请听笔者娓娓道来。1. 不一致带来的困扰1.1 秒杀变秒崩分享一个电商秒杀活动中限流器的例子，在电商的秒杀活动中，为了扛住前端对数据库的超大流量冲击，一般使用两种方案来保护系统，一个是缓存，另一个则是限流。缓存这个容易实现，只需
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2024-05-16 17:19:30
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# 实现“redis强一致性弱一致性”指导
## 一、流程图
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER ||--o| REDIS : 使用
REDIS ||--o| CUSTOMER : 学习
```
## 二、步骤及代码示例
### 步骤一：了解Redis的强一致性和弱一致性概念
强一致性是指在分布式系统中，保证所有节点的数据都是一致的，即读取到的数据
原创
2024-07-04 03:51:02
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# 强一致性 Redis
## 概述
Redis是一个高性能的内存数据库，常用于缓存、消息队列和会话存储等场景。然而，它在默认情况下并不支持强一致性，即在多个节点上进行写入操作时，数据可能会因为异步复制的延迟而导致不一致的情况。为了解决这个问题，开发者可以使用一些技术手段来实现强一致性。
本文将介绍如何使用Redis实现强一致性，并提供代码示例和相关技术讨论。
## 强一致性原理
在强一
原创
2023-12-12 12:35:08
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首先什么是一致性？一致性就是分布式系统中相互独立多个节点就某个值达成一致。 具体可分为强一致性和弱一致性。强一致性：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：不保证任意时刻所有节点数据一样，有很多不同实现。最广泛实现的是最终一致性。所谓最终一致性，就是不保证在任意时刻任意节点上的同一份数据都是相
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2023-08-25 19:14:36
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zookeeper# 为什么要用zookeeper
像公司当中就是将单体应用架构进行拆分，拆分成一个一个个服务，然后部署在不同服务器中，这个叫分布式架构
# 官网:https://zookeeper.apache.org/
zoopeeper是一个开源的分布式协调服务，提供分布式数据一致性解决方案，分布式应用程序可以实现数据发布订阅，负载均衡，命名服务，集群管理分布式锁，分布式队列等功能。数据一致
1，为什么要使用redis？2，为什么redis速度快？3，redis数据结构和使用场景？4，redis的删除策略和内存淘汰策略5，使用redis带来的问题？1）数据一致性问题，2）缓存穿透问题，3）缓存雪崩问题，4）缓存并发竞争问题 1，为什么要使用redis？性能和并发的角度：从缓存中读取，快速响应请求；使用缓存提高系统并发能力。 2，为什么redis速度快？1）单线程操作
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2024-04-26 19:56:59
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强一致性事务适应场景： 在分布式事务解决方案中，强一致性事务要求程序在任何时间，读取任意节点上的数据，都是最新写入的。适用于对数据一致性要求较高的场景。优缺点： 优点： 数据一致性高， 在任意时刻都能查询到最新写入的数据， 缺点： 在分布式事务未完全提交和回滚之前，应用程序不会查询到最新的数据， 实习复杂， 不适应高并发场景。DTP模型： 在DTP模型中，主要定义了3个核心组件，分别是AP，TM，
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2023-08-16 12:56:50
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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
1 Zookeeper的数据同步协议Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数，3台能够满足数据可靠性同时有很高读写性能，5台在数据可靠性和读写性能方面平衡最好)，那么用户的一个写操作，首先同步到N/2 + 1台服务器上，然后返回给用户，提示用户写成功。基于Quorum Based Pr
Redis专题——缓存一致性本文主要叙述缓存一致性的问题以及解决方案。1缓存一致性01 什么是缓存一致性就是缓存和数据库的数据不一致导致的问题，缓存一致性分为强一致性和最终一致性。强一致性，这个比较损耗性能，比较复杂，加入之后，可能会比没加缓存更慢。最终一致性，是允许缓存数据和数据库数据一段时间内不一致，但数据最终会保持一致。这个性能较高。02 为什么要保证缓存一致性因为业务中存在一些写
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2023-07-09 17:14:33
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一致性hash算法--负载均衡有没有好奇过redis、memcache等是怎么实现集群负载均衡的呢？其实他们都是通过一致性hash算法实现节点调度的。一、Redis集群的使用我们在使用Redis的时候，为了保证Redis的高可用，提高Redis的读写性能，最简单的方式我们会做主从复制，组成Master-Master或者Master-Slave的形式，或者搭建RedisCluster集群，进行数据的
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2023-11-02 07:49:56
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# 实现Redis强一致性配置指南
## 一、整体流程
下面是实现Redis强一致性配置的步骤：
```mermaid
gantt
title Redis强一致性配置实现流程
section 配置准备
配置Redis集群 :done, 2021-10-01, 1d
创建ZooKeeper集群 :d
原创
2024-07-10 05:37:38
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Kafka的也存在Leader和Follow节点，这样就会有一致性问题。 文章目录一、kafka是什么？二、kafka生产者和消费者如何保证消息不丢失和重复1.kafka的ack机制2.kafka的三种消费策略3.什么是ISR总结 一、kafka是什么？Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以
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2024-03-23 15:17:59
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Redis的主从复制一、redis的主从复制1.主从复制的原理（全量复制+增量复制）：2.redis主从复制策略：3.redis的复制机制：二、实验环境(rhel7.3版本)三、redis主从复制的部署1.配置server4（主机）：<1>安装redis<2>配置redis2.配置server3（从机）：<1>安装redis，安装过程同server4<2
# Redis集群层次与强一致性实现指南
Redis是一种高性能的键值数据库，广泛用于缓存、消息队列等无状态场景。对于刚入行的小白来说，实现强一致性可能听起来很复杂，但了解Redis集群的基本概念以及如何配置和使用集群会使整个过程变得更加易懂。本文将为您提供一个详细的步骤指南，帮助您实现Redis集群的强一致性。
## 流程概览
首先，让我们看一下实现Redis集群强一致性的流程。以下是整个
