1 kafka基础本篇文章讨论的kafka版本是目前最新版 0.10.1.0。1.1 kafka种的KafkaController所有broker会通过ZooKeeper选举出一个作为KafkaController，来负责：监控所有broker的存活，以及向他们发送相关的执行命令。分区的状态维护：负责分区的新增、下线等，分区副本的leader选举副本的状态维护：负责副本的新增、下线等1.2 kaf
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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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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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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# 实现强一致读mysql的步骤
## 1. 理解强一致性
在开始介绍实现强一致读mysql的步骤之前，我们首先需要理解强一致性的概念。强一致性是指在分布式系统中，不论客户端通过哪个节点访问数据，都能够获取到一致的结果。在mysql数据库中，强一致读是指在执行读操作时，保证读取到最新的数据，而不是过期的数据。
## 2. 实现强一致读mysql的步骤
下面是实现强一致读mysql的步骤：
原创
2023-12-19 05:07:57
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# MySQL集群与强一致性
在现代应用中，数据一致性和可用性是设计数据存储方案时的重要考虑因素。特别是在构建大规模分布式系统时，引入MySQL集群成为了一种流行的方案。本文将探讨MySQL集群的强一致性特性，并通过代码示例和图示来阐明相关概念。
## MySQL集群简介
MySQL集群是一种基于分布式架构的数据库解决方案，旨在提供高可用性和可扩展性。它通过多个节点共同存储和管理数据，确保在
先一句话概括下zookeeper：zookeeper可谓是目前使用最广泛的分布式组件了。其功能和职责单一，但却非常重要。一、zookeeper到底是什么？1）zookeeper实际上是yahoo开发的，用于分布式中一致性处理的框架。2）背景介绍：最初其作为研发Hadoop时的副产品。由于分布式系统中一致性处理较为困难，其他的分布式系统没有必要 费劲重复造轮子，故随后的分布式系统中大量应用了zook
主从复制1. 主从复制概述1.1 如何提升数据库并发能力一般应用对数据库而言都是“读多写少”，也就说对数据库读取数据的压力比较大，有一个思路就是采用数据库集群的方案，做主从架构、进行读写分离，这样同样可以提升数据库的并发处理能力。但并不是所有的应用都需要对数据库进行主从架构的设置，毕竟设置架构本身是有成本的。如果我们的目的在于提升数据库高并发访问的效率，那么首先考虑的是如何优化SQL和索引，这种方
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01、如何理解数据的一致性？02、使用redis缓存的注意事项？03、如何更新缓存？04、组合1：先更新缓存，再更新数据库（双写模式，不推荐）05、组合2：先删除缓存，再更新数据库（不推荐）06、组合3：先更新数据库，再更新缓存（不推荐）07、组合4：先更新数据库，再删除缓存（失效模式，推荐）08、组合5：先删除缓存，更新数据库，再删除缓存（延时双删模式，推荐）09、保证数据一致性方案比
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2023-07-07 16:27:19
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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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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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------------------------------------------------------------------------------------------------------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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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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这经常被误解，所以让我澄清一下。静态/动态打字静态类型是类型绑定到变量的地方。在编译时检查类型。动态类型是将类型绑定到值的地方。在运行时检查类型。因此，以Java为例：String s = "abcd";s将“永远”成为一个String。在其生命周期中，它可能指向不同的Strings(因为s在Java中是引用)。它可能具有null值，但绝不会引用Integer或List。那是静态类型。在PHP中：
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2024-06-04 06:31:41
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之前我分享了一个视频，《分布式系统中的强一致性和弱一致性》，我们来看看Kafka是怎么保证一致性的。权衡 trade-offs鱼和熊掌不可兼得。系统设计需要根据具体的应用场景做出权衡。吞吐量 - 每分钟可以写入多少消息，可以消费多少消息？可用性 - 可以同24x7的不间断服务吗？可靠性 - 写入的消息，可以保证顺序不变吗？保证不丢吗？一致性 - 确保所有的消费者都能读到一样的消息吗？低延迟 - 写
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2024-03-19 02:04:15
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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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