如果有热点数据,哈希取模如何数据比较集中，那么就给分区算法增加点随机数。 一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法。比如，一个分布式的存储系统，要将数据存储到具体的节点上，如果采用普通的hash方法，将数据映射到具体的节点上，如key%N，key是数据的key，N是机器节点数，如果有一个机器加入或退出这个集群，则所有的数据映射都无效了，如果是持久化存储则
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2023-08-21 09:31:49
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redis与数据库数据不一致解决方案目前项目中，缓存应用广泛，一些故障或者并发问题可能会导致缓存信息和数据库不一致，从而导致脏数据的产生，目前我所了解的两种方案：延迟双删和异步更新缓存都能有效保证数据的一致性。Redis与数据库一致性问题分析缓存（Redis）和数据库间的数据一致性–笔记异步更新缓存：通过使用mq来保证缓存更新的顺序进行，但是这样复杂性就提升了，可用性也降低了。 延迟双删:并发操作
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2023-08-15 15:37:17
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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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在Kubernetes中实现Redis集群数据一致性是非常重要的，因为Redis是一种常用的内存缓存数据库，用于存储数据和提供高性能的读取和写入操作。在一个分布式系统中，多个Redis节点组成的集群需要保持数据的一致性，确保各节点之间的数据同步。
以下是实现Redis集群数据一致性的步骤和相应的代码示例：
步骤 | 操作
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1 | 部署Kubernetes集群
2 | 部署Red
原创
2024-05-08 10:06:46
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常见问题解答1. 何为一致性检查？一致性检查是 HP NetRAID 控制器的一项高级维护特性。 这一重要特性将主动检查 RAID 阵列上的数据，确保这些数据保持一致，这意味着阵列数据是正确的，没有损坏。 在带有奇偶校验的系统中，一致性检查将计算数据驱动器的奇偶性，并将结果与奇偶驱动器的内容进行比较。 这一举措会纠正所发现的问题。对于镜像驱动器，一致性检查将检查 RAID 1 阵列上的两个驱动器，
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
Redis集群方案总结Redis回顾Redis支持的数据结构字符串（String）哈希（Hash）列表（List）集合（Set）有序集合（Sorted Set）位数组
支持针对score作范围查询HyperLogLog
做基数统计的算法Redis支持的操作基本操作发布/订阅
Set get add push pop…Pipeline操作事务
事务支持不完整。不提供回滚命令。
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2024-01-22 20:24:30
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一.这里我们需要对一致性哈希和哈希槽有一定了解；一致性哈希：按照2^32次方进行哈希求模，我们把2^32次方大小想象为一个0到2^32-1的一个哈希环， 1.我们对Redis分布的当前机器按照IP或机器名以一致性哈希计算并定位所在哈希环的节点位置2.我们对需要存储的数据key也按照一致性哈希计算并定位所在哈希环的位置，然后按照顺时针找到距离最近的节点机器位置，找到后将当前数据存储到这个节
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2023-08-04 16:01:57
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1 Redis 在分布式环境下的数据一致性主要是通过以下几种方式来保证的：Redis 在分布式环境下的数据一致性是通过 Redis Cluster 实现的。Redis Cluster 是 Redis 的分布式解决方案，它将数据分散在多个节点上存储，通过一定的协调机制保证数据的一致性。以下是 Redis Cluster 实现数据一致性的方法： 哈希槽分配： Redis Clus
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2023-06-14 21:58:19
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es 版本：7.6.2 部署环境：CentOS Linux release 7.6.1810 (Core)一：生成 ca 证书cd 到 es 的安装目录，并执行下面的命令来生成 ca 证书：./bin/elasticsearch-certutil ca Elasticsearch碰到第一个直接回车，不用管。碰到第二个输入密码，例如 123456。完成后会在当前目录生成一个文件：elastic-st
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2024-04-18 13:40:30
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Redis是一个开源的内存数据库，它的主要优点是速度快、性能高、可扩展性强。在现代应用程序中，Redis已经成为了最受欢迎的数据存储之一。但是，一个内存数据库存在和传统数据库不同的问题，那就是如何保持数据库的一致性。本文介绍了Redis如何保持数据库一致性。一、Redis数据一致性的问题在Redis中，数据存储在内存中，这大大提高了读写数据的速度，但这也带来了数据一致性的问题。因为Redis是一个
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2023-07-29 19:43:17
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数据库集群,读写分离是项目必备的，保证每个数据库的数据一致性有以下策略：1、半同步复制简单的说就是: 主库发生增删改操作的时候,会等从库及时复制了并且通知了主库, 才会把这个操作叫做成功.优点：保证数据一致性缺点:就是会慢专业的讲：半同步复制，是等待其中一个从库也接收到Binlog事务并成功写入Relay Log之后，才返回Commit操作成功给客户端；如此半同步就保证了事务成功提交后至少有两份日
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2023-08-26 10:34:04
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谈谈一致性一致性就是数据保持一致，在分布式系统中，可以理解为多个节点中数据的值是一致的。强一致性：这种一致性级别是最符合用户直觉的，它要求系统写入什么，读出来的也会是什么，用户体验好，但实现起来往往对系统的性能影响大弱一致性：这种一致性级别约束了系统在写入成功后，不承诺立即可以读到写入的值，也不承诺多久之后数据能够达到一致，但会尽可能地保证到某个时间级别（比如秒级别）后，数据能够达到一致状态最终一
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2023-07-09 21:39:14
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1、 主从模式在（1）中介绍了主从模式主要是一台主服务器与多台从服务器，从服务器的数据与主服务器的数据相同，为主服务器分担访问压力。主从模式有两个特点：第一个是主从的权限不同，第二个是主从数据相同。这两个特点中主从数据相同是保证数据的一致性，这点是最重要的，主从的权限不同也是为了保障数据的一致性。假设主从权限一致都可以进行读写，这时一个客户端访问服务器A，将数据a1的值该为了1，同时又有一个客户端
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2023-08-04 18:19:25
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数据一致性读redis时，redis中没查到，去数据库中查，数据库中查到了，再去更新缓存; 写redis时，既要更新数据库中数据，也要更新redis中数据，从而保证数据一致性，是先更新数据库还是先更新redis呢，首先这里更新redis采用删除redis，当下次其他线程读时，就去数据库读最新数据，并更新到redis中；那写redis时，是先更新数据库，再删除redis，还是先删除redis，再更新
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2024-06-26 11:34:13
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一、前言本周本来要写MapReduce中的执行细节的，但是这两天看Raft资料的时候觉得Raft中的很多思想在Redis中都有对应的设计和应用，于是就先插队两篇关于Raft的文章。第一篇我们对比Raft和Redis中一致性协议的相同与不同， 第二篇我们主要看Raft在ETCD中的实现。同样，本文假定读者对Raft和Redis集群是了解的。如果不了解Redis集群的话，推荐看下我的这篇
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2023-06-15 02:59:06
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背景：现在redis在互联中有大量的使用，根据业务的不同，其使用上也有所不同，但一般都有数据存储和缓存的一致性问题，下面就给大家介绍几个比较成熟实用的方案，希望对大家有帮助，如果大家有好的方案和建议欢迎给我留言方式1：数据库保存数据，redis不persist redis启动后，从数据库加载数据 不要求强一致实时性的读请求，都由redis处理 要求强一致实时性的读请求，由数据库处理 写请求有2种处
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2023-09-02 20:42:49
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未解决的疑问,如果有知道的欢迎讨论:1 什么时候会出现同一个key会计算出不同的hash值呢?为什么对于某些节点来说全局节点不可见????2 redis中的缓存的slot和一致性hash算法的环形存储结构是如何映射的?但是key贮存是根据顺时针最近的节点储存, 不知是否是 18384个槽对应2^32次方个数, redis中不同的槽位也代表了node节点覆盖的位置,因此储存在某个最近的节点其实是计算
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2023-09-27 10:23:35
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分布式部署下Redis缓存与数据库不一致 文章目录分布式部署下Redis缓存与数据库不一致前言一、缓存不一致场景1. 先更新数据库，进行redis缓存的更新（mysqlUpdate – redisUpdate）2. 先删除缓存在，在更新数据库(redisDelete - mysqlUpdate )3. 先更新数据库，进行redis缓存的删除 (mysqlUpdate – redisDelete)总
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2023-06-13 15:33:53
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1、 Redis的主从模式在之前的文档中，我们介绍了redis的集群主要有两种模式：哨兵模式和分片模式。而哨兵模式又是对主从模式的加强版，所以在分析哨兵模式前需要先分析主从模式。而主从模式最关键的地方在于将主服务器的数据同步到从服务器，保证集群内部数据的一致性。而数据同步又分为两部分：服务器中已经存在的数据和未来会执行产生的增量数据。对于已经存在的数据，redis为了保证数据的可靠性，会对其进行持
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2024-06-05 16:14:58
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