版权声明：本套技术专栏是作者（秦凯新）平时工作的总结和升华，通过从真实商业环境抽取案例进行总结和分享，并给出商业应用的调优建议和集群环境容量规划等内容，请持续关注本套博客。QQ邮箱地址：1120746959@qq.com，如有任何技术交流，可随时联系。1 工业级高并发数据接入消息一致性保障消息中间件在高并发数据接入大数据平台时的的主要作用： 异步通讯、解耦、并发缓冲消息发送一致性：是指产生消息的业
《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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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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2024-08-30 10:24:27
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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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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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上面我们讲到了通过将数据冗余存储到不同的节点来保证数据安全和减轻负载，下面我们来看看这样做引发的一个问题：保证数据在多个节点间的一致性是非常困难的。在实际应用中我们会遇到很多困难，同步节点可能会故障，甚至会无法恢...
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2014-02-16 22:40:00
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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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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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序言前一篇文章 《DB与ES混合之应用系统场景分析探讨》，我们主要探讨了混合场景下的多种模型映射类型，基本覆盖了应用业务系统如何借助Elasticsearch来解决DB局限性。下面这篇文章，我们主要解决DB到ES数据实时同步问题背景需求DB与ES本质上是属于不同应用领域的数据库产品，混合应用在一起主要面临2个问题 ：同步实时性，数据在DB更新之后，需要多久才能更新到Elasticsearch，多久
Paxos分布式一致性算法
Paxos是一个基于消息传递的一致性算法，近几年被广泛应用于分布式计算中，Google的Chubby，Apache的Zookeeper都是基于它的理论来实现的，Paxos还被认为是到目前为止唯一的分布式一致性算法，其它的算法都是Paxos的改进或简化。Paxos只有在一个可信的计算环境中才能成立，这个环境是不会被入侵所破坏的。
Paxos描述了
什么是一致性一致性问题主要是因为分布式系统中的多个节点之间可能存在网络延迟、故障等原因导致的。具体而言，分布式系统中的数据一致性问题可以分为以下几种类型：强一致性：指在任何时间点，所有节点中的数据都是一致的。这种一致性要求最高，但是实现起来比较困难，需要付出更高的代价。弱一致性：指在一定时间内，所有节点中的数据最终会达到一致。这种一致性要求相对较低，但是在实现时需要考虑更多的因素。最终一致性：指在
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2024-03-10 22:16:37
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# 实现“redis强一致性弱一致性”指导
## 一、流程图
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER ||--o| REDIS : 使用
REDIS ||--o| CUSTOMER : 学习
```
## 二、步骤及代码示例
### 步骤一：了解Redis的强一致性和弱一致性概念
强一致性是指在分布式系统中，保证所有节点的数据都是一致的，即读取到的数据
原创
2024-07-04 03:51:02
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有人说，开源Redis的最终一致性已经能满足大部分应用场景，也有人说，多副本的强一致代价太大，没有必要实现。要笔者说，其实弱一致性已经不满足很多应用场景的诉求。怎么，不信？请听笔者娓娓道来。1. 不一致带来的困扰1.1 秒杀变秒崩分享一个电商秒杀活动中限流器的例子，在电商的秒杀活动中，为了扛住前端对数据库的超大流量冲击，一般使用两种方案来保护系统，一个是缓存，另一个则是限流。缓存这个容易实现，只需
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2024-05-16 17:19:30
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# NoSQL数据库如何保证数据一致性
随着互联网的发展和大数据时代的到来，NoSQL数据库越来越受到关注。这类数据库相较于传统的关系型数据库，提供了更好的灵活性和可扩展性。不过，NoSQL数据库在数据一致性方面常常被质疑，因为其通常采用最终一致性模型，而不是传统数据库中的强一致性。这篇文章将讨论NoSQL数据库如何保证数据一致性，并通过示例代码和序列图来帮助理解。
## NoSQL数据库的特
原创
2024-08-10 05:11:38
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一、关系型数据库的ACIDACID（Atomic，Consistent，Isolated，Durable）1.原子性（Atomic） 事务是一个不可分割的整体，对数据库的操作要么全做，要么全不做，不允许部分完成。如果中途因为故障导致未完成，应该回滚到执行事务之前。2.一致性 (Consistent) 事务对数据库的作用应使数据库从一个一致状态到另一个一致状态。 数据库状态指某个时间点，数据库中
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2023-08-22 11:54:04
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# 数据强一致性 Redisson 实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我深知数据一致性的重要性。在分布式系统中，保证数据的强一致性是至关重要的。Redisson 是一个基于 Java 的 Redis 客户端库，它提供了多种数据结构和分布式数据存储功能。本文将详细介绍如何使用 Redisson 实现数据强一致性。
## 流程图
首先，我们通过一个流程图来展示实现数据强一致性的步骤：
```
原创
2024-07-23 09:41:20
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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
------------------------------------------------------------------------------------------------------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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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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