事务四大特征：原子性，一致性，隔离性、持久性(ACID)Transaction 也就是所谓的事务了，通俗理解就是一件事情。从小，父母就教育我们，做事情要有始有终，不能半途而废。 事务也是这样，不能做一半就不做了，要么做完，要么就不做。也就是说，事务必须是一个不可分割的整体，就像我们在化学课里学到的原子，原子是构成物质的最小单位。于是，人们就归纳出事务的第一个特性：原子性（Atomicit
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2024-08-19 14:27:33
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幂等性，有序性，补偿性，可查性保证同种服务集群读写同一个数据库/数据库中间件，这样即使是集群服务，也可以正常确认，因为同种服务集群共用相同的数据。流程1 上游程序/数据库（生产者）： 1.1 本地事务 【生成唯一ID——》执行业务流程 ——》 本地保存消息数据（db_queue 表） ——》发送到MQ】 本地db_queue 表：消息ID，相关单据编号
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2024-02-27 11:24:47
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事务必须具有4的个基本特性：原子性、一致性、隔离性、持久性。其中一致性（Consistency）的概念难以从字面意思去理解。一致性的定义百度百科-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。百度百科-事务一致性:一个或多个事务执行后，原来一致的数据和数据库仍然是一致的。它主要涉及事务的原子性。维基百科-一致性(数据库))一致性是数据库系统的一项要求：任何数
原创
2020-11-15 21:45:14
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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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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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# 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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缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的 问题 Redis 的 qps 可以达到 10 万每秒，对于一般体量的互联网公司，一台机器就够了。但不论是什么业务，都不得不面对一个棘手的问题：那就是 Redis 和源数据的一致性问题。 对高可用、成本、一致性的权衡，进入到了特事特办的场景 ...
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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谈谈如何确保数据的一致性数据库必须具备的四个特性背景什么是接口的幂等性？幂等性在哪里会用到？技术方案总结 参考 数据库必须具备的四个特性1：原子性：事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚;成功必须要完全应用到数据库，失败则不能对数据库产生影响； 2：一致性：事务执行前和执行后必须处于一致性状态， 例：用户A和用户B的前加起来一共是5000; 无论AB用户之间是如何相互转换的，事务结束后
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2023-10-16 09:52:57
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前言
缓存由于其高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进行业务操作。
但是在更新缓存方面，对于更新完数据库，是更新缓存呢，还是删除缓存。又或者是先删除缓存，再更新数据库，其实大家存在很大的争议。
正文
先做一个说明，从理论上来说，给缓存设置过期时间，是保证最终一致性的解决方案。这种方案下，我们可以对存入缓存的数据设置过期时间，所有的写操作
原创
2023-07-02 17:42:56
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Redis缓存与数据库一致性问题源于两者缺乏事务保证，导致数据更新时无法同时成功或失败。该问题无法完全解决，4）先更数据库后删缓存。每种策略在并发场景下都可能出现不一致问题，需配合分布式锁等方案优化。推荐使用"先更数据库后删缓存"策略，因其时间窗
前言缓存一致性是指业务在引入分布式缓存系统后，业务对数据的更新除了要更新存储以外还需要同时更新缓存，对两个系统进行数据更新就要先解决分布式系统中的隔离性和原子性难题。目前大多数业务在引入分布式缓存后都是通过牺牲小概率的一致性来保障业务性能，因为要在业务层严格保障数据的一致性，代价非常高，业务引入分布式缓存主要是为了解决性能问题，所以在性能和一致性面前，通常选择牺牲小概率的一致性来保障业务性能。为了
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2023-07-04 22:06:11
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MYSQL MVCC 读一致性
原创
2016-11-19 21:43:50
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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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缓存和数据库保持一致性主要是指当数据发生更新时如何保证同时更新缓存和数据库的问题。一致性保证方式1、设置失效时间，到期自动失效 优点：实现简单。 缺点：有延迟，一旦设置就不可控，存在固定不变的延迟时间，设置不合理还会存在缓存雪崩、击穿问题。2、定时任务更新，固定时间从数据库中捞出最新数据，然后刷新缓存 优点：实现简单。 缺点：基本和第一种更新方式存在一样的问题。3、实时更新 优点：低延迟，一致性强
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2024-06-29 10:10:24
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关系型数据库是以表作为实体，以主键和外键的关联关系做为联系的数据结构数据库中不能比较浮点类型的数据delete会记录日志，意味着删除后的数据还可以恢复，但是效率低。truncate不会记录日志，删除后的数据不能恢复但是效率高 为什么要保证数据库的完整性？为了防止垃圾数据的产生，从而影响数据库的执行效率数据完整性的概念：可靠性和准确性数据完整性的分类：1、实体完整性。保证一行数据是有效的。
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2024-01-03 14:40:47
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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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