该文章来自于阿里巴巴技术协会（ATA）精选文章。传统数据库通过共享存储保障主备库的数据一致性，去除共享存储后，由于网络、服务器、磁盘等的不可靠，数据库的主库与备库的数据一致性成为很大的挑战(更多信息参见下文“共享存储能否解决互联网数据库的一致性”)。OceanBase立足于互联网，必须解决互联网数据库的数据一致性问题，不仅要为淘宝、天猫等商业系统提供数据库，而且要为支付宝等金融系统提供数据库。数据
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2024-01-10 14:35:40
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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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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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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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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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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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# 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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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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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
强一致性事务适应场景： 在分布式事务解决方案中，强一致性事务要求程序在任何时间，读取任意节点上的数据，都是最新写入的。适用于对数据一致性要求较高的场景。优缺点： 优点： 数据一致性高， 在任意时刻都能查询到最新写入的数据， 缺点： 在分布式事务未完全提交和回滚之前，应用程序不会查询到最新的数据， 实习复杂， 不适应高并发场景。DTP模型： 在DTP模型中，主要定义了3个核心组件，分别是AP，TM，
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2023-08-16 12:56:50
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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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对于一致性的理解 首先,我们需要搞清楚为什么会出现事务.[1]Transactions are not a law of nature; they were created with a purpose, namely to simplify the programming model for applications accessing a database. By using tra
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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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
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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2023-08-30 20:47:48
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一致性保证:
ZooKeeeper 是一个高性能的,可扩展的服务。不管是读和写操作是被设计成快速,虽然读比写快。
这样做的原因是在读的情况下,Zookeeper 可以提供旧的数据,
反过来又是由于Zookeeper的一致性保证；
顺序一致性；
从客户端更新会按他们发送的顺序应用
原子性；
更新成功还是失败 不会有部分的结果
单系统镜像
一个客户端可以看到相同的试图
今天看到一个介绍HBase一致性的博客，感觉写的不错，特转载过来，再次也要谢谢作者的分享。Hbase是一个强一致性数据库，不是“最终一致性”数据库，官网给出的介绍：“Strongly consistent reads/writes: HBase is not an "eventually consistent" DataStore. This makes it very suitable for
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2023-11-18 23:57:16
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领域拆分：如何合理地拆分系统？ 一般来说，强一致性的系统都会牵扯到“锁争抢”等技术点，有较大的性能瓶颈，而电商时常做秒杀活动，这对系统的要求更高。业内在对电商系统做改造时，通常会从三个方面入手：系统拆分、库存争抢优化、系统隔离优化。业务拆分的方法有很多，最简单便捷的方式是：先从上到下做业务流程梳理，将流程归类聚合；然后从不同的领域聚合中找出交互所需主要实体，根据流程中主要实体之间的数据依赖程度决定
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2023-08-21 13:09:06
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