------------------------------------------------------------------------------------------------------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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# 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
先一句话概括下zookeeper：zookeeper可谓是目前使用最广泛的分布式组件了。其功能和职责单一，但却非常重要。一、zookeeper到底是什么？1）zookeeper实际上是yahoo开发的，用于分布式中一致性处理的框架。2）背景介绍：最初其作为研发Hadoop时的副产品。由于分布式系统中一致性处理较为困难，其他的分布式系统没有必要 费劲重复造轮子，故随后的分布式系统中大量应用了zook
Redis3.2.8集群部署第一步：安装redistar xfredis-3.2.8.tar.gzcd redis-3.2.8/make --编译安装make install #将可执行文件拷贝到/usr/local/bin目录下也可以PREFIX=“”指定目录makePREFIX=/some/other/directory install #指定二进制命令目录cdredi
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2024-03-04 17:20:57
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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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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01、如何理解数据的一致性？02、使用redis缓存的注意事项？03、如何更新缓存？04、组合1：先更新缓存，再更新数据库（双写模式，不推荐）05、组合2：先删除缓存，再更新数据库（不推荐）06、组合3：先更新数据库，再更新缓存（不推荐）07、组合4：先更新数据库，再删除缓存（失效模式，推荐）08、组合5：先删除缓存，更新数据库，再删除缓存（延时双删模式，推荐）09、保证数据一致性方案比
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2023-07-07 16:27:19
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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
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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Redis 双写一致性redis集群 数据缓存 共享数据
保持redis 和 数据库 中的数据一致性常见方式异步：读写分离同步：读写同步异步方式场景：静态配置数据（用户无关） --> redis， 没有双写，只有单写读流程
服务端收到请求消息，从redis中读取数据，返回客户端；其中redis中没有数据，不去数据库中获取数据；写流程
管理台配置数据，保存到数据库，然后手动刷新到redis中
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2023-07-03 17:49:03
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# Redis 强一致性部署方案
## 引言
Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写的高性能键值对存储数据库。它支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合等，并提供了丰富的 API 接口。由于其高性能和低延迟的特性，Redis 在互联网应用中被广泛使用。
但是，传统的 Redis 是一个单点的数据库，如果出现故障，将导致整个应用不可用。为了提高可用性和容错性，我们需要将 R
原创
2023-08-14 17:00:43
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# 强一致性 Redis
## 概述
Redis是一个高性能的内存数据库，常用于缓存、消息队列和会话存储等场景。然而，它在默认情况下并不支持强一致性，即在多个节点上进行写入操作时，数据可能会因为异步复制的延迟而导致不一致的情况。为了解决这个问题，开发者可以使用一些技术手段来实现强一致性。
本文将介绍如何使用Redis实现强一致性，并提供代码示例和相关技术讨论。
## 强一致性原理
在强一
原创
2023-12-12 12:35:08
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# 实现Spring Boot Redis缓存强一致性教程
## 1. 整体流程
下面是实现Spring Boot Redis缓存强一致性的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 配置Redis依赖 |
| 2 | 启用Spring的缓存支持 |
| 3 | 配置Redis缓存管理器 |
| 4 | 在方法上添加@Cacheable注解 |
| 5 |
原创
2024-06-28 05:59:00
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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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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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1，为什么要使用redis？2，为什么redis速度快？3，redis数据结构和使用场景？4，redis的删除策略和内存淘汰策略5，使用redis带来的问题？1）数据一致性问题，2）缓存穿透问题，3）缓存雪崩问题，4）缓存并发竞争问题 1，为什么要使用redis？性能和并发的角度：从缓存中读取，快速响应请求；使用缓存提高系统并发能力。 2，为什么redis速度快？1）单线程操作
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2024-04-26 19:56:59
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## Redis 是 CDN 吗？
在讨论 Redis 是否是 CDN 之前，我们首先需要了解 Redis 和 CDN 是什么。
### 什么是 Redis？
Redis（Remote Dictionary Server）是一个使用 C 语言编写的开源内存数据库。它以键值对的形式存储数据，并将数据保存在内存中，因此具有非常低的读取和写入延迟。Redis 还支持多种数据结构，如字符串、哈希、列
原创
2023-07-23 08:51:14
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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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7.高级应用7.1.数据库和缓存双写一致性如果更新了数据库中的数据, 在缓存中的数据如何保持一致性?4种方案 :先写缓存, 再写数据库先写数据库, 再写缓存先删缓存, 再写数据库先写数据库, 再删缓存7.1.1.先写缓存, 再写数据库先将更新的数据写入缓存, 再写入到数据可能出现的异常 : 写入缓存成功 , 但写入数据库出现异常.这种情况在缓存中出现"假数据",**这种方法在实际工作中通常不用7.
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2023-08-15 15:59:00
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一、Spark SQL简介Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。为什么要学习Spark SQL？我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所以Spark
