SQL-92标准中定义了四个隔离级别，这四个隔离级别在以前版本的SQL Server中即受到支持：READ UNCOMMITTEDREAD UNCOMMITTED是限制性最弱的隔离级别，因为该级别忽略其他事务放置的锁。使用READ UNCOMMITTED级别执行的事务，可以读取尚未由其他事务提交的修改后的数据值，这些行为称为“脏”读。这是因为在Read Uncommitted级别下，读取数据不需要
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2023-05-18 23:04:54
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zookeeper本身支持单机部署和集群部署，生产环境建议使用集群部署，因为集群部署不存在单点故障问题，并且zookeeper建议部署的节点个数为奇数个，只有超过一半的机器不可用整个zk集群才不可用。zookeeper集群中主要有两个角色leader和flower，每个客户端可以连接集群中的任何...
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2016-08-25 21:08:00
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zookeeper本身支持单机部署和集群部署，生产环境建议使用集群部署，因为集群部署不存在单点故障问题，并且zookeeper建议部署的节点个数为奇数个，只有超过一半的机器不可用整个zk集群才不可用。zookee...
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2016-08-25 21:09:00
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初识简介Zookeeper是一个分布式协调服务的开源框架，它是由Google的Chubby开源实现。Zookeeper主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题和单点故障问题，例如如何避免同时操作同一数据造成脏读的一致性问题等。特性Zookeeper具有全局数据一致性、可靠性、顺序性、原子性以及实时性，可以说Zookeeper的其他特性都是为满足Zookeeper全局数据一致性这一特性全局一致性
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2024-03-28 18:13:49
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通过加密解密算法检验数据库用户密码是否存在弱密码问题，可适用于主流的数据库产品（Oracle，MySQL，Postgres，SQLServer，达梦8，人大金仓8），解决传统通过碰库方式检测的效率低下和用户被锁的问题。01—数据库密码存储图解说明工具通过密码生成算法的方式，以最高的计算效率分析弱密码问题。以下是工具的性能效率测试统计。测试项目算法执行次数执行时间（秒）验证速率（次/秒）备注Orac
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2023-11-14 19:03:33
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# Hive 数据库一致性的实现指南
在现代数据处理的背景下，数据库的一致性是确保数据可靠性和准确性的核心要素。Apache Hive 作为大数据生态系统中的一个重要组成部分，提供了处理和分析大量数据的能力。在本文中，我们将探讨如何在 Hive 中实现数据的一致性，重点讲解具体步骤和代码实现。
## 整体流程
在实现 Hive 数据库的一致性之前，我们需要了解整个流程。下面是一个简要的流程表
原创
2024-10-09 05:36:48
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如今，Redis已成为最浏览的缓存解决方案之一，尽管关系型数据库带了许多很棒的功能，如ACID。但是，为了使用这些功能，数据库的性能在高负载的情况下也会有所下降。为了解决这个问题，许多公司和网站在应用层和数据访问层之间都会增加一个缓存层。通常使用内存中缓存来实现这个缓存层。正如我们所知，传统的关系型数据库的性能瓶颈通常是存储I/O。由于科技的发展和进步，主存储器的价格一直在下降，增加内存已经不是什
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2023-08-11 19:46:48
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数据库事务由严格的定义，它必须满足4个特性：原子性(Atomicity),一致性(consistency),隔离性(Isolation),持久性(Durability)。原子性：表示组成一个事务的多个数据库操作是一个不可分割的原子单元，只有所有的操作执行成功，整个事务才提交。事务中的任何一个数据库操作失败，已经执行的任何操作都必须被撤销，让数据库返回初始状态。一致性：事务操作成功后，数据库所处的状
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2024-01-13 04:11:34
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原文：http://database.51cto.com/art/201710/554743.htm前言分布式数据库的数据一致性管理是其最重要的内核技术之一，也是保证分布式数据库满足数据库最基本的ACID特性中的 “一致性”(Consistency)的保障。在分布式技术发展下，数据一致性的解决方法和技术也在不断的演进，本文就以作者实际研发的分布式数据库作为案例，介绍分布式数据库数据一致性的原理以及
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2023-12-08 12:11:56
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通常的开发模式中，都会使用mysql作为存储，而redis作为缓存，加速和保护mysql。但是，当mysql数据更新之后，redis怎么保持同步呢强一致性同步成本太高，如果追求强一致，那么没必要用缓存，直接用mysql即可。通常考虑的，都是最终一致性方案一通过key的过期时间，mysql更新时，redis不更新这种方式实现简单，但不一致的时间会很长。如果读请求非常频繁，且过期时间比较长，则会产生很
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2023-08-15 22:08:27
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Zookeeper中的角色主要有以下三类，如下表所示：zookeeper本身支持单机部署和集群部署，生产环境建议使用集群部署，因为集群部署不存在单点故障问题，并且zookeeper建议部署的节点个数为奇数个，只有超过一半的机器不可用整个zk集群才不可用。zookeeper集群中主要有两个角色leader和flower，每个客户端可以连接集群中的任何一个zookeeper节点，同时从其上面r
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2020-05-06 16:20:00
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在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用 redis 做一个缓冲操作，让请求先访问到 redis，而不是直接访问 Mysql 等数据库。这样可以大大缓解数据库的压力。具体业务流程如下： 读取缓存步骤一般没有
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2023-09-18 22:41:55
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什么是一致性
在分布式环境下，一致性指的是多个数据副本是否能保持一致的特性。
在一致性的条件下，系统在执行数据更新操作之后能够从一致性状态转移到另一个一致性状态。
对系统的一个数据更新成功之后，如果所有用户都能够读取到最新的值，该系统就被认为具有强一致性。
分布式系统不可能同时满足一致性(C：Consistency
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2024-03-18 00:06:07
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《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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# 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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服务端为什么要叫缓存？如果在不加缓存，则客户端的请求则直接打在了db 数据库上，当有一天服务端接收大量查询，则可能导致数据返回慢或者宕机；对于频繁读取操作, 缓存在缓存中，以减少对数据库的访问压力，从而提高服务端的访问数； 一般请求下的请求会如下：客户端请求到server端，server 则会判断去查缓存是否存在， 如果不存在，则直接查询db，并将db查询结构返回客户端如果存在， 则直接从缓存中查
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2024-06-13 15:08:23
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由于实现系统中要增加搜索引擎，故此想到了用elasticsearch搜索服务框架来实现，但是对于系统中的业务要求，系统服务需要存入关系型数据库，且已经存储大量数据在数据库中，因此涉及到数据同步到elasticsearch（以下简称ES）。ES是一套独立的restful搜索服务框架，所有搜索数据单独存储在ES中，并进行分词、索引等，所以需要单独的数据导入到ES系统中。因此想到了一下数据同步的方案（说
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2024-04-25 13:04:14
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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
当涉及到数据库事务时，一致性状态是非常重要的一个概念。在本篇文章中，我们将会深入探讨数据库事务的特性以及一致性状态的含义。一、数据库事务的特性事务是数据库中进行一系列相关操作的基本单位。在关系型数据库中，事务通常遵循ACID模型，即原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）。其中，一致性是指在事务开始和结束时，数据库
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2023-10-20 22:43:45
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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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