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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# 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
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
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2024-10-30 10:35:56
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需求起因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。这个业务场景，主要是解决读数据从Redis缓存，一般都是按照下图的流程来进行业务操作。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
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2024-09-26 13:33:49
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背景：
一致性Hash用于分布式缓存系统，将Key值映射到详细机器Ip上，而且添加和删除1台机器的数据移动量较小，对现网影响较小
实现：
1 Hash环：将节点的Hash值映射到一个Hash环中。每一个Key顺时针第一个找到的节点。就是这个Key被路由到的机器
2 "虚拟节点"：将节点虚拟成多个"虚拟节点"分布在Hash环上，使得分布更均匀。扩缩容影响较小
《Windows Azure Platform 系列文章目录》 为了保证分布式数据库的高可用性和低延迟性，我们需要在可用性、延迟和吞吐量之间进行权衡。 绝大部分的商业分布式数据库，要求开发人员选择两个极端的数据库一致性：强一致性(Strong Consistency)和最终一致性(Eventual Consistency) 强一致性(Strong Consistency)是数
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2023-12-19 15:28:16
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原文《08 | 事务到底是隔离的还是不隔离的？-极客时间》讲的比较分散，一些关键知识点下面的评论也是五花八门；本文对这一节内容做一个梳理，先将简单的概念如"事务的启动时机"、"视图"、"秒级创建快照"拎出来解释，然后通过文章中的几个例子说明"一致性读"和"当前读"；08 | 事务到底是隔离的还是不隔离的？事务的启动时机？第一种启动方式：一致性视图是在执行事务过程中的第一个查询语句时创建
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2023-08-09 00:14:03
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在《写数据库同时发mq消息事务一致性的一种解决方案》一文的方案中把分布式事务巧妙转成了数据库事务。我们都知道关系型数据库事务能保证数据一致性，那数据库到底是怎么设计事务这一特性的呢？一、MySQL事务模型ACIDMySQL是一个多引擎数据库，其中InnoDB支持数据库事务，也是最常用的引擎。下边就介绍InnoDB的事务模型MySQL官方文档对事务是这么描述的“事务是可以提交或回滚的原子工作单元。当
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2023-12-24 11:16:27
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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
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 MySQL 强一致性 主-主复制
在现代分布式数据库系统中，数据的一致性和可用性是我们常常需要面对的重要问题。MySQL 的主-主复制（也称双主复制）可以帮助我们达到高可用性和负载均衡的目的。然而，实现主-主复制并确保强一致性相对复杂。本文将为你详细讲解实现流程，以便你能够顺利上手。
## 流程概述
我们将按照以下步骤实现 MySQL 的强一致性主-主复制：
| 步骤 | 描述
先把问题简单化处理，假设A增加一条记录Message_A，发送到M，B增加一条记录 MESSAGE_B发送到M，都是通过MQ服务器进行转发，那么M系统接收到条消息，增加两条数据，那么M在把增加的消息群发给A，B，A和B找到自己缺失的数据，更新数据库。这样就完成了一个数据的同步。从正常情况下来看，都没有问题，逻辑完全合理，但是请考虑以下三个问题1 如何保证A->M的消息，M一定接收到了，同样，
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2023-10-11 09:22:15
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此文章主要向大家讲述的是对MySQL数据库集群进行正确配置的实际操作步骤，以及对其概念的讲述，如果你对其相关的实际操作有兴趣了解的话，以下的文章将会给你提供相关的知识。一、介绍这篇文档旨在介绍如何安装配置基于2台服务器的MySQL数据库集群。并且实现任意一台服务器出现问题或宕机时MySQL依然能够继续运行。注意！虽然这是基于2台服务器的MySQL集群，但也必须有额外的第三台服务器作为管理节点，但这
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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主库执行从库测试1、单主切换到多主模式1.1、停止组复制(在所有MGR节点上执行):1.2、随便某个mgr节点执行:1861.3、然后在其它mgr节点执行:194 195START GROUP_REPLICATION;1.4、查看mgr组信息(任意MGR节点查看)可以看到所有MGR节点状态都是online，角色都是PRIMARY，MGR多主模式搭建成功。验证下MGR多主模式的节点数据同步:在MGR
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2023-09-21 10:15:03
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MySQL 事务具有四大特性，分别是原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。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。2、一致性（Consistency） 一致性是指事
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2023-08-08 09:39:45
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本发明涉及一种高可用性和强一致性的数据库集群系统及其命令处理方法。背景技术：RAC(Real Application Cluster，真正应用集群)是Oracle的并行集群，位于不同节点的Oracle实例同时访问同一个Oracle数据库，节点之间通过私有网络进行通信，所有的控制文件、联机日志和数据文件存放在共享的存储设备上，能够被集群中的所有节点读写；这种集群方法具有一定局限性：1)实例间的数据同
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2024-06-26 13:14:13
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分布式一致性 一、写在前面 现今互联网界，分布式系统和微服务架构盛行。 一个简单操作，在服务端非常可能是由多个服务和数据库实例协同完成的。 在互联网金融等一致性要求较高的场景下，多个独立操作之间的一致性问题显得格外棘手。 基于水平扩容能力和成本考虑，传统的强一致的解决方案（e.g.单机事务）纷纷被抛弃。其理论依据就是响当当的CAP原理。 我们往往为了可用性和分区容错性，忍痛放弃强一致支持，转而追
