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
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
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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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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《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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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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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
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
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
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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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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