理论是灰色的，实践之树长青? ——恩格斯前言在介绍事务原理之前我们先来说一下事务的四个核心属性：原子性：事务要么不执行，要么完全执行。如果执行到一半， 宕机重启，已执行的一半要回滚回去；一致性：各种约束条件，比如主键不能为空、参照完整性等；隔离性：隔离性和并发性密切相关，因为如果事务全是串行的 （第四个隔离级别），也不需要隔离；持久性：一旦事务提交了，数据就不能丢；而说起事务实现，Redo Log
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2023-11-28 09:58:57
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当涉及到数据库事务时，一致性状态是非常重要的一个概念。在本篇文章中，我们将会深入探讨数据库事务的特性以及一致性状态的含义。一、数据库事务的特性事务是数据库中进行一系列相关操作的基本单位。在关系型数据库中，事务通常遵循ACID模型，即原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）。其中，一致性是指在事务开始和结束时，数据库
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2023-10-20 22:43:45
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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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1.如何实现mysql与elasticsearch的数据同步？逐条转换为json显然不合适，需要借助第三方工具或者自己实现。核心功能点：同步增、删、改、查同步。2、mysql与elasticsearch同步的方法有哪些？优缺点对比？目前该领域比较牛的插件有：1）、elasticsearch-jdbc，严格意义上它已经不是第三方插件。已经成为独立的第三方工具。https://github.com/j
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2024-05-21 17:43:20
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这里写目录标题缓存一致性先更新数据库，后更新缓存先更新缓存，后更新数据库先删除缓存，后更新数据库先更新数据库，后删除缓存延时双删删除缓存失败怎么办Redis在更新数据库的值时，为什么要删除缓存，而不是更新缓存 缓存一致性保证缓存与数据库双写时数据一致性的所有策略有四种：（1）先更新数据库，后更新缓存；（2）先更新数据库，后删除缓存；（3）先更新缓存，后更新数据库；（4）先删除缓存，后更新数据库。
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2023-11-25 12:26:14
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1.原子性：事务中的所有操作作为一个整体像原子一样不可分割，要么全部成功要么全部失败。 2.一致性：事务的执行结果必须使数据库从一个一致性状态到另一个一致性状态。一致性状态是指系统的状态满足数据的完整性约束（主码，参照完整性，check约束等），系统的状态反应数据库本应描述的现实世界真实的状态，比如转账前后，两个账户的总金额保持不变。 3.持久性：事务一旦提交，其对数据库的更新就是持久的，任何事务
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2024-01-08 13:19:58
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对于数据库来说，关系型数据库对于保证数据完整性和一致性方面表现是最好的！数据的完整性完整性分类具体描述如何保证实体完整性每个实体都是独一无二的主键 / 唯一索引（唯一约束）参照完整性（引用完整性）子表中不能有父表中没有的数据外键域完整性数据都是有效的数据类型和长度、非空约束、默认值约束、检查约束数据的一致性：数据的一致性通过事务实现 —> 一系列的对数据进行的不可分割的操作，要么全做，要么全
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2024-01-11 12:26:55
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文章目录起因更新缓存的策略问题：当缓存中的内容变化时，是选择修改缓存(update)，还是直接淘汰缓存(delete)？淘汰缓存更新缓存若有操作失败情况产生执行顺序的问题：先更新缓存还是先更新数据库？先删缓存，在更数据库先更数据库，再删缓存其他 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
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2023-10-16 07:31:26
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title: ElasticSearch之深度应用及原理剖析author: Xonitags:搜索引擎Elasticsearchcategories:搜索引擎Elasticsearchabbrlink: 5a1f6e0b第4节 分布式数据一致性如何保证？quorum及timeout机制的原理在分布式环境下，一致性指的是多个数据副本是否能保持一致的特性。在一致性的条件下，系统在执行数据更新操作之后能
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2023-10-23 08:43:50
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缓存与数据库一致性前言一、缓存是什么？为什么引入缓存？1.缓存的引入2.读写的性能提升二、缓存一致性1.谈谈一致性2.三种经典的缓存模式3.讨论三种数据更新方案总结 前言面试的时候被问到了不少关于缓存的问题，而缓存的一致性问题是被问的最多的，当时没怎么答好，这次把关于缓存的问题都记录下来，以做积累和沉淀。 参考文档：https://mp.weixin.qq.com/s/urm2W1rBmIGa0
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2024-01-14 20:11:53
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幂等性，有序性，补偿性，可查性保证同种服务集群读写同一个数据库/数据库中间件，这样即使是集群服务，也可以正常确认，因为同种服务集群共用相同的数据。流程1 上游程序/数据库（生产者）： 1.1 本地事务 【生成唯一ID——》执行业务流程 ——》 本地保存消息数据（db_queue 表） ——》发送到MQ】 本地db_queue 表：消息ID，相关单据编号
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2024-02-27 11:24:47
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谈谈如何确保数据的一致性数据库必须具备的四个特性背景什么是接口的幂等性？幂等性在哪里会用到？技术方案总结 参考 数据库必须具备的四个特性1：原子性：事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚;成功必须要完全应用到数据库，失败则不能对数据库产生影响； 2：一致性：事务执行前和执行后必须处于一致性状态， 例：用户A和用户B的前加起来一共是5000; 无论AB用户之间是如何相互转换的，事务结束后
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2023-10-16 09:52:57
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ACID
，是指在可靠数据库管理系统（
DBMS
）中，事务
(transaction)
所应该具有的四个特性：原子性（
Atomicity
）、一致性（
Consistency
）、隔离性（
Isolation
）、持久性（
Durability
）
.
这是可靠数据库所应具备的几个特性
.
一致性：一致性是指在事务开始之前和事务结束以后，数据
缓存一致性产生背景如果每次频繁的访问数据库的时候，虽然查询底层使用B+树索引 但还会做磁盘的IO操作，可能会对数据库的压力非常大。所以为了能够减轻数据库的访问压力，会使用一些缓存实现减轻数据库的压力。比如 Redis、es、ehcache、oscache等。多级缓存架构设计首先在jvm内置缓存ehcache、oscache底层基于HashMap实现 ,如果服务集群的情况下数据同步采用rmi实现性能
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2024-05-29 10:56:08
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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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老老实实研究标准~~写博客的人就得自娱自乐~开发一款产品是要投入到实际使用的，开发阶段设备有很多内部测试，最后进行型式试验（就是采用相关技术软件+相应技术数据，测试IED性能）。一致性测试只是一个标准框架，不能代替实际的工程测试，如FAT,SAT。一致性测试表示DUT按DL/T860标准规定方法与其他IED互连运行的能力。其实一个设备不使用IEC61850规范也可以跑起来，现在就是为了确立一个统一
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2023-08-26 08:45:15
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原文：http://database.51cto.com/art/201710/554743.htm前言分布式数据库的数据一致性管理是其最重要的内核技术之一，也是保证分布式数据库满足数据库最基本的ACID特性中的 “一致性”(Consistency)的保障。在分布式技术发展下，数据一致性的解决方法和技术也在不断的演进，本文就以作者实际研发的分布式数据库作为案例，介绍分布式数据库数据一致性的原理以及
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2023-12-08 12:11:56
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作者：京东零售 刘慧卿一 前言在现代大型分布式软件系统中，有一个绕不过去的课题，那就是如何保证系统的数据一致性。著名的Paxos算法（Megastore、Spanner），Raft协议（ETCD、TiKV、Consul ），ZAB协议（ZooKeeper）等分布式一致性解决方案，都是在此背景下而诞生的。数据一致性保障为什么难呢？先来看一下我们熟知的本地数据库事务是如何实现数据一致性的。众
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2024-05-12 17:13:41
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一致性hash算法讲解hashhash(哈希):即是将一个大的集合中的元素映射到一个特定大小的集合中的操作。普通hash的弊端普通的hash一般采用求余的方式得到映射关系，在java中hashmap中的hash索引的策略就是hashcode % table.size()-->实际为 ： hashcode & (table.size() - 1),但是这个是在节点的数量一定的情况下，在
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2023-07-15 15:29:21
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# Hive 数据库一致性的实现指南
在现代数据处理的背景下，数据库的一致性是确保数据可靠性和准确性的核心要素。Apache Hive 作为大数据生态系统中的一个重要组成部分，提供了处理和分析大量数据的能力。在本文中，我们将探讨如何在 Hive 中实现数据的一致性，重点讲解具体步骤和代码实现。
## 整体流程
在实现 Hive 数据库的一致性之前，我们需要了解整个流程。下面是一个简要的流程表
原创
2024-10-09 05:36:48
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