# MySQL Binlog数据一致性
在现代数据库系统中，数据一致性是一个至关重要的主题。MySQL作为一种流行的关系型数据库，提供了一种强有力的机制来确保数据在多个节点或实例之间的一致性，其中之一就是二进制日志（Binary Log，简称Binlog）功能。本文将深入探讨MySQL的Binlog在数据一致性方面的作用，并通过示例代码加以说明。
## 什么是MySQL Binlog？
My
原创
2024-09-26 06:30:12
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6、事务6.1、什么是事务要么都成功，要么都失败事务原则：ACID原则：原子性、一致性、隔离性、永久性1、原子性（Atomicity）原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚，因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库，如果操作失败则不能对数据库有任何影响。要么都成功，要么都失败。 2、一致性（Consistency）一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致
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2023-09-17 08:58:27
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1.介绍主从一致性主要是通过 Percona-Toolkit 这个工具来实现的，Percona Toolkit 是一组高级的命令行工具，用来管理 MySQL 和系统任务，主要功能包括:验证主节点和复制数据的一致性有效的对记录进行归档找出重复的索引总结MySQL服务器从日志和tcpdump中分析查询问题发生时收集重要的系统信息。现在，使用这个工具来完成一致性检查和数据同步。官网:https://ww
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2023-06-30 10:43:47
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针对某些对数据一致性要求不高的情况，可以直接将数据放在redis，请求来了直接查询redis。而对于实时性强的，则直接穿透redis至mysql上，等到mysql写入成功，再同步到redis。高并发情况下，分两种情况如果请求很多，则直接写入redis，然后每隔一段时间再批量写入刷新到mysql如果请求不多，则在写入redis时同步刷新到mysql。基于订阅binlog的同步机制。可以使用开源框架c
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2023-06-27 15:44:25
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一 数据一致性简介1 产生数据一致性的原因分布式系统中，存在多个服务节点，每份数据都有多份副本，每份副本对应一个服务节点如果网络、服务器或者软件出现故障，会导致部分节点写入成功，部分节点写入失败，最终导致各个节点之间的数据不一致 2 数据一致性的定义和分类数据一致性是指任一时刻，所有副本中的数据都保持一致强一致性：更新操作完成之后，任何时刻，所有副本中的数据都是更新后的数据。强一致性是程
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2023-11-24 22:33:42
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前言美团酒店直连项目自2013年末开始，通过业务上的不断完善和技术上的不断改进，至今已经接入200多家供应商，其中在线酒店3万以上，在线SPU30万以上。经过两年的成长，美团酒店直连平台终于在2015年末发展为国内最大的酒店直连业务平台，其接入的业务类型也从最初的经济连锁，拓展到高星渠道、小连锁集团、非标准住宿等，获得了业界一致好评。随着美团点评的日益壮大，客户的需求和系统体量的不断增加，直连平台
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2016-12-28 11:36:53
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# MySQL数据一致性
在数据库系统中，数据一致性是指数据库中的数据在任一时刻都应该是正确的、有效的，而且能够满足事务的隔离性、一致性、持久性和原子性等特性。在MySQL数据库中，数据一致性是非常重要的，它保证了数据库中的数据在任何情况下都是准确的和可靠的。
## 数据一致性的重要性
数据一致性是数据库系统的基本要求之一，它保证了数据库中的数据不会出现矛盾或错误的情况。在一个多用户的数据库
原创
2024-05-19 06:00:17
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根据阿里交易型业务的特点，以及在双十一这样业内罕有的需求推动下，我们在官方的MySQL基础上增加了非常多实用的功能、性能补丁。而在使用MySQL的过程中，数据一致性是绕不开的话题之一。本文主要从阿里巴巴“去IOE”的后时代讲起，向大家简单介绍下我们过去几年在MySQL数据一致性上的努力和实践,以及目前的解决方案。一.MySQL单机的数据一致性 MySQL作为一个可插拔的数据库系统，支持插
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2023-08-29 19:55:33
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一、认识canal1、是什么？canal，中文翻译为 水道/管道/沟渠/运河，主要用途是用于 MySQL 数据库增量日志（binlog）数据的订阅、消费和解析，是阿里巴巴开发并开源的，采用Java语言开发；历史背景是早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署，存在跨机房数据同步的业务需求，实现方式主要是基于业务 trigger（触发器） 获取增量变更。从2010年开始，阿里巴巴逐步尝试采用解析数据库日志
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2023-07-06 19:49:46
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ZAB（Zookeeper Atomic Broadcast） 协议是为分布式协调服务 ZooKeeper 专门设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议。在 ZooKeeper 中，主要依赖 ZAB 协议来实现分布式数据一致性，基于该协议，ZooKeeper 实现了一种主备模式的系统架构来保持集群中各个副本之间的数据一致性。ZAB协议包括两种基本模式，分别是：崩溃恢复和消息广播。崩溃恢复：当整个集群在
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2024-02-26 12:04:04
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事务必须具有4的个基本特性：原子性、一致性、隔离性、持久性。其中一致性(Consistency)的概念难以从字面意思去理解。一致性的定义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。一个或多个事务执行后，原来一致的数据和数据库仍然是一致的。它主要涉及事务的原子性。维基百科-一致性(数据库)一致性是数据库系统的一项要求：任何数据库事务修改数据必须满足定义好的规则，包括
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2023-09-12 23:17:00
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在mysql主从复制中，mysql5.1版本出现错误的次数比较高，如主库宕机或者从库宕机，日志损坏都会导致复制异常，通常需要手动修复或者重新同步。如果数据不一致，会直接导致经济损失(电商)，所以就利用pt-table-checksum工具来检查主从的一致性，以及通过pt-table-sync来同步未同步的数据。服务器信息：master：192.168.0.171slave ：192.
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2023-10-29 23:10:15
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一、概述数据一致性是指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。问题可以理解为应用程序自己认为的数据状态与最终写入到磁盘中的数据状态是否一致。比如一个事务操作，实际发出了五个写操作，当系统把前面三个写操作的数据成功写入磁盘以后，系统突然故障，导致后面两个写操作没有写入磁盘中。此时应用程序和磁盘对数据状态的理解就不一致。当系统恢复以后，数据库程序重新从磁盘中读出数据时，就会发现数据再逻辑上存在问题，数据
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精选
2014-11-10 13:44:34
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6.5数据一致性6.5.1 SAP LUW与DB LUW 1.LUW概念:在SAP系统中,两个数据一致状态中的时间间隔为LUW(Logical Unit of Work),每一个L
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2023-09-18 12:02:10
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前言数据库和缓存（比如：redis）双写数据一致性问题，是一个跟开发语言无关的公共问题。尤其在高并发的场景下，这个问题变得更加严重。我很负责的告诉大家，该问题无论在面试，还是工作中遇到的概率非常大，所以非常有必要跟大家一起探讨一下。今天这篇文章我会从浅入深，跟大家一起聊聊，数据库和缓存双写数据一致性问题常见的解决方案，这些方案中可能存在的坑，以及最优方案是什么。1. 常见方案通常情况下，我们使用缓
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2023-09-28 16:32:10
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Hello,大家好，今天跟大家分享下4种数据核对的方法，从初级到高级，学会了能快速的提高工作效率，话不多说，让我们直接开始吧。1仅核对一列数据(初级核对)仅仅核对一列数据我们最常用的就是利用vlookup函数将一个表中的数据引用过来，然后我们再使用exact函数分别选择两个单元格中的数据，向下填充true就表示数据相同，false就表示数据不同，如下动图2核对多行多列的数据(中极核对)1.如果需要
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2024-08-25 21:29:36
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java缓存一致性问题及解决方案：使用缓存，肯定会存在一致性问题； 读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容 易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。
一、讨论一致性问题之前，先来看一个更新的操作顺序问题： 先删除缓存，再更新数据库 问题：同时有一个请求 A 进行更新操作，一个请求 B 进行查询操作。可能
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2023-08-16 19:31:10
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作者就职于京东,在稳定性保障、敏捷开发、高级JAVA、微服务架构有深入的理解1、一致性常见问题这些问题离我们并不遥远,数据分散在多处会导致数据不一致，必须尽可能地解决此问题，才能保证良好的用户体验，最终的期望是任何人、任何时间、任何地点、任何接入方式、任何服务，数据都是一致的2、一致性模式1)、顺序一致性(Sequencial Consistency)每个线程内部的指令都是按照程序规定的顺序执行的
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2023-10-03 09:02:25
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一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希（DHT）实现算法，设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题，初衷和CARP十分类似。一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题，使得分布式哈希（DHT）可以在P2P环境中真正得到应用。Hash算法一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中，判定哈希算法好坏的四个定义：平衡性(Balance) 
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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