percona-toolkit-2.2.8-1.noarch.rpm有两个工具可以验证MySQL主从数据的一致性安装tookkit需要一些依赖包yum install perl perl-DBI perl-DBD-MySQL perl-IO-Socket-SSL perl-Time-HiRes -y实验环境在Master上初始化实验数据create database mvbox;
use mvbo            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-06-05 07:22:09
                            
                                51阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            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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            分布式环境中大多数服务是允许部分失败,也允许数据不一致,但有些最基础的服务是需要高可靠性,高一致性的,这些服务是其他分布式服务运转的基础,比如naming service、分布式lock等,这些分布式的基础服务有以下要求:高可用性高一致性高性能对于这种有些挑战CAP原则 的服务该如何设计,是一个挑战,也是一个不错的研究课题,Apache的ZooKeeper也许给了我们一个不错的答案。ZooKeep            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-08-03 17:28:56
                            
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            1.ZooKeeper是什么 ZooKeeper为分布式应用提供了高效且可靠的分布式协调服务,提供了统一命名服务、 配置管理和分布式锁等分布式的基础服务。在解决分布式数据一致性方面, ZooKeeper采用的是 ZAB (ZooKeeperAtomic Broadcast)的一致性协议。  ZooKeeper是一个典型的分布式数据一致性的解决方案, 分布式应用程序可以基于它实现现诸如数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            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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            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            
                
         
            
            
            
            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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            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            
                
         
            
            
            
             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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            ZK的两个状态可用状态,不可用状态。ZK号称200ms即可快速选出新主的高可用性ZK的角色Leader,Follower,Observer。为了可以快速选主,主从角色要小,查询角色可以很多。ZK重点是在读取上,而不是写ZK节点ZK节点类文件系统的形式,包括持久节点,临时节点,序列节点。ZK的特征及保障ZK相关idcZxid,mZxid,pZxid分别时创建,修改,最后一次操作的事务id,前32位代            
                
         
            
            
            
            1 Zookeeper的数据同步协议Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数,3台能够满足数据可靠性同时有很高读写性能,5台在数据可靠性和读写性能方面平衡最好),那么用户的一个写操作,首先同步到N/2 + 1台服务器上,然后返回给用户,提示用户写成功。基于Quorum Based Pr            
                
         
            
            
            
            # Redis 是强一致性
在现代开发中,数据的存储和一致性是至关重要的。Redis 作为一个广泛使用的内存数据库,通常被认为是强一致性的系统。本文将探讨 Redis 的强一致性特性以及它如何在高并发环境中保持数据一致性。同时,提供一些简单的代码示例来帮助理解。
## 什么是强一致性?
强一致性是一种数据一致性模型,它保证每次读取的数据都将是最新的写入数据。在 Redis 的上下文中,这意味            
                
         
            
            
            
            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。强一致性(Strict Consistency)系统中的某个数据被成功更新后,后续任何对该数据的读取操作都将得到更新后的值;也称为:原子一致性(Atomic Consistency)线性一致性(Linearizable Consistency)两个要求:任何一次读都能读            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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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                    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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            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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              《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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            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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            zookeeper概述:  zookeeper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。  数据一致性分为强一致性和最终一致性,强一致性指的如果数据不一致,就不对外提供数据服务,保证用户读取的数据始终是一致的。数据强一致性只需要通过锁机制即可解决,只有当同步完成以后才对外提供服务。而最终一致            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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