数据一致性：就是保证mysql与redis数据一致，在系统中一致性可分为：强一致性，弱一致性，最终一致性（最终一致性是弱一致性的一个特例）（1）强一致性：要求系统写入什么 读出来就是什么（2）弱一致性：系统写入成功后，不会立即读到写入的值，但会尽可能保证到某个时间级别内数据能够达到一致（3）最终一致性：系统会保证在一定时间内达到数据一致。它是业界在大型分布式系统数据一致性上比较推崇的模型经典缓存同
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2023-08-18 10:30:45
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Redis Cluster无法保证强一致性。实际上，这意味着在某些条件下，Redis Cluster可能会丢失系统向客户端确认的写入。Redis Cluster可能丢失写入的第一个原因是它使用异步复制。这意味着在写入期间会发生以下情况：您的客户端写入主B.主人B向您的客户回复确定。主设备B将写入传播到其从设备B1，B2和B3。正如你所看到的，B在回复客户端之前并没有等待来自B1，B2，B3的确认，
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2023-08-15 22:40:55
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1-1：写在前面这篇文章主要是对这方面的知识点的总结，因为我自己把用户的session丢进了redis里面，就遇到了redis和db同时更新的问题，而且管理系统也没什么并发吧，就做着玩，想着如果有并发该怎么做？自己搜了不少资料，决定总结一下相关的方案，但是并未正式用到项目中，因为我只是好奇怎么解决的，生产中并未遇到，因为我还是学生。。另外，既然缓存了，还追求强一致性这是不太可取的，一般都是追求最终
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2024-04-07 10:01:29
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分布式一致性协议 Gossip 和 Redis 集群原理解析
Redis 是一个开源的、高性能的 Key-Value 数据库。基于 Redis 的分布式缓存已经有很多成功的商业应用，其中就包括阿里 ApsaraDB，阿里 Tair 中的 RDB 引擎，美团 MOS 以及腾讯云 CRS。本文我将着重介绍 Redis Cluster 原理、类 Codis 分布式方案以及分布式信息一致性
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2024-02-10 20:35:02
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一：简述Raft协议是一种强一致性、去中心化、高可用的分布式协议，它是用来解决分布式一致性问题的，相对于大名鼎鼎的Paxos协议，Raft协议更容易理解，并且在性能、可靠性、可用性方面是不输于Paxos协议的。许多中间件都是利用Raft协议来保证分布式一致性的，例如Redis的sentinel，CP模式的Nacos的leader选举都是通过Raft协议来实现的。今天就和大家一起探讨一下Raft协议
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2023-07-10 12:53:47
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Redis专题——缓存一致性本文主要叙述缓存一致性的问题以及解决方案。1缓存一致性01 什么是缓存一致性就是缓存和数据库的数据不一致导致的问题，缓存一致性分为强一致性和最终一致性。强一致性，这个比较损耗性能，比较复杂，加入之后，可能会比没加缓存更慢。最终一致性，是允许缓存数据和数据库数据一段时间内不一致，但数据最终会保持一致。这个性能较高。02 为什么要保证缓存一致性因为业务中存在一些写
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2023-07-09 17:14:33
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RaftRaft is a consensus algorithm that is designed to be easy to understand. It’s equivalent to Paxos in fault-tolerance and performance. The difference is that it’s decomposed into relatively indepen
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2023-10-13 19:33:10
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之前已经介绍了一些redis的基本特性。这里介绍下主从复制与集群工作方式。主从复制为保证redis的高可用性，一般都会跟其他中间件一样进行主从复制。比如kafka是把消息传递、mysql使用binlog。既然涉及到分布式，就不得不提及CAP理论。CAP理论有三点C-Consistent 一致性A-Availability 可用性P-Partition tolerance 分区容忍性也就是说在一个分
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2023-08-07 22:49:43
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Redis 是一个高性能的分布式缓存解决方案，广泛应用于现代互联网应用中。而在设计和实现分布式系统时，一致性问题是一个关键挑战。在这篇博文中，我将系统地探讨 Redis 在一致性协议方面的选择以及其背后的原理。
## 背景定位
随着互联网的发展和大数据时代的来临，对数据的实时性、可靠性和可扩展性要求日益增加。分布式缓存技术的不断演进使得 Redis 成为一种理想的解决方案。Redis 的架构提
什么缓存一致问题在谈缓存一致性协议之前我们先了解一下缓存一致性问题是什么，它是怎么出现的。现在处理器处理能力上要远胜于主内存（DRAM），主内存执行一次内存读写操作，所需的时间可能足够处理器执行上百条的指令，为了弥补处理器与主内存处理能力之间的鸿沟，引入了高速缓（Cache),来保存一些CPU从内存读取的数据，下次用到该数据直接从缓存中获取即可，以加快读取速度，随着多核时代的到来,每块CPU都有多
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2024-01-11 09:53:28
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一、CPU高速缓存（Cache Memory） CPU为何要有高速缓存 CPU在摩尔定律的指导下以每18个月翻一番的速度在发展，然而内存和硬盘的发展速度远远不及CPU。这就造成了高性能能的内存和硬盘价格及其昂贵。然而CPU的高度运算需要高速的数据。为了解决这个问题，CPU厂商在CPU中内置了少量的高速缓存以解决I\O速度和CPU运算速度之间的不匹配问题。 在CPU访问存储设备时，无论
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2024-01-10 19:52:02
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MESI：缓存一致性协议背景：多核CPU有各自的高速缓存，对于同一主存数据修改后，访问时会有不一致问题。MESI就是为了解决多核CPU高速缓存访问同一主存数据一致性。概念：MESI(Modified Exclusive Shared Or Invalid)：是一种广泛使用的支持写回策略的缓存一致性协议。Write through（写通）：每次CPU修改了cache中的内容，Cache立即更新内存的
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2023-09-16 07:40:49
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01—什么是一致性协议常识：分布式环境下机器越多会导致故障的概率越大，解决故障的主要手段是通过副本冗余。主备同步：如下图1，s2、s3、s4三个机器是s1的副本，比如经典的MySQL系统，binlog可以做读写分离的复制机器。再比如VMWARE也通过这种方式做虚拟机冗余，具体论文：The Design of a Practical System for Fault-Tolerant Virtual
原创
2021-03-06 19:39:53
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多个线程并发访问一个共享变量时,这些线程的执行处理器上的高速缓存各自都会保留一份共享变量的副本,这带来一个问题,一个处理器对共享变量进行修改,其他处理器如何察觉到该更新并做出适当反应,以确保后续处理器读取到这个共享变量时可以读取到这个更新.这就是缓存一致性问题,其本质就是防止读脏数据和读取到更新的数据。
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2021-07-05 18:07:36
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Paxos问题指分布式系统中存在故障fault，但不存在恶意corrupt节点场景（消息可能丢失但不会造假）下的共识达成（Consensus）问题。Paxos是第一个被证明的共识算法，原理基于两阶段提交并进行扩展。算法中将节点分为三种类型：倡议者proposer：提交一个提案，等待大家批准为结案，往往是客户端担任。接受者acceptor：负责对提案进行投票，往往服务器担任。提议超过半数的接受者投票及被选中。学习者learner：被告知提案结果，并与之统一，不参与投票过程。客户端和服务端都可担
原创
2021-12-24 16:23:37
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Paxos问题指分布式系统中存在故障fault，但不存在恶意corrupt节点场景（消息可
原创
2022-03-03 16:25:47
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# Java一致性协议
在现代分布式系统中，数据一致性是一个重要的课题。当多个节点（或实例）在不同的位置处理相同的数据时，如何确保这些数据在不同节点之间的一致性是一个挑战。为了应对这个挑战，Java 引入了几种一致性协议，其中包括基于复制的一致性协议和分布式锁定机制等。
## 一致性协议概述
一致性协议通常用于保证在并发环境中数据的正确性和一致性。Java 中常见的一致性协议有以下几种：
一致性算法是为了解决分布式系统的CAP理论中的一致性（Consistency）问题数据一致性协议广泛存在于分布式系统中，例如：注册中心，消息中间件（kafka），分布式数据库可以说只要是涉及到集群的数据一致性都需要协议来保证 分布式系统的CAP理论CAP原则又称CAP定理，指的是在分布式系统的设计中，没有一种设计可以同时满足 Consistency（一致性）、 Availability（
缓存一致性协议是保证“硬件CPU的cache” 和 “硬件内存”之间数据的一致性，更详细说也就是缓存一致性协议是保证“物理计算机中的硬件CPU cache” 和 “物理计算机中的硬件内存”之间数据的一致性。这个协议只是保证了硬件层面的数据在CPU cache和内存之间的可见性。而JMM和硬件没关系，JMM曾今是JVM规范中的一部分【从第3版（Java SE 7版）开始被移除出规范，独立以JSR
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2023-12-03 21:15:43
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