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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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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HBase 是一个分布式、可扩展的 NoSQL 数据库，广泛应用于大数据处理场景。强一致性是 HBase 的一个重要特性，本博文将详细记录解决“HBase 保证强一致性”问题的过程。
### 环境准备
在开始之前，我们需要准备好运行 HBase 的环境。以下是我们所需的依赖项。
- **Java**: HBase 需要 Java 1.8 或更高版本。
- **Hadoop**: 必须启动 H
HBaseNOSQL(Not Only SQL)高并发的更新(插入、修改、删除)、多表关联后的复杂查询(order by、group by)CAP 定理:背景: 解决数据库压力的一个好方法是分摊压力，即扩展为分布式的数据库。但是，可能会带来一些原子性的问题。没有原子性，事务就无从谈起了，关系型数据库也就失去了存在的意义。20世纪90年代初期Berkerly大学有位Eric Brewer教授提出了一
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2024-07-11 20:29:38
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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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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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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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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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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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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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------------------------------------------------------------------------------------------------------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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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. 一致性（Consistency）一致性（Consistency）是指多副本（Replications）问题中的数据一致性。可以分为强一致性、顺序一致性与弱一致性。1.1 强一致性（Strict Consistency）也称为：**原子一致性（Atomic Consistency）**线性一致性（Linearizable Consistency）强一致性有两个要求：任何一次读都能读到某个数据的
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2023-11-28 21:00:40
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强一致性2PC（prepare + commit） 解决不同数据库的事务一致性问题。由协调者和参与者两个角色完成。 第一阶段：先执行DML语句，锁定资源，但是不提交。 第二阶段：根据第一阶段的返回结果，决定是commit还是rollback。 缺点：1、同步阻塞的性能问题，锁定资源后要等待所有节点返回，不适合高并发场景。 2、单点故障问题，二阶段时，如果协调者挂掉，存在悬而不决的问题，虽然协调者会
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2024-06-17 22:40:15
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传统关系型数据库面临的挑战l High Performance——对数据库高并发读写的需求l Huge Storage——对海量数据的高效率存储的需求l High Scalability & High Availablity——对数据库的高可扩展性和高可用性的需求。 对于当前的很多网站来说，
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2024-08-30 10:24:27
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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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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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在做Shuffle阶段的优化过程中，遇到了数据倾斜的问题，造成了对一些情况下优化效果不明显。主要是因为在Job完成后的所得到的Counters是整个Job的总和，优化是基于这些Counters得出的平均值，而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大，使得这些平均值能代表的价值降低。Hive的执行是分阶段的，map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出，所以如何将数据均匀的
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2024-04-11 11:32:57
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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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该文章来自于阿里巴巴技术协会（ATA）精选文章。传统数据库通过共享存储保障主备库的数据一致性，去除共享存储后，由于网络、服务器、磁盘等的不可靠，数据库的主库与备库的数据一致性成为很大的挑战(更多信息参见下文“共享存储能否解决互联网数据库的一致性”)。OceanBase立足于互联网，必须解决互联网数据库的数据一致性问题，不仅要为淘宝、天猫等商业系统提供数据库，而且要为支付宝等金融系统提供数据库。数据
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2024-01-10 14:35:40
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