包含下列主题：u 多用户环境中的数据并发性和一致性介绍u Oracle如何管理数据并发性和一致性u Oracle如何锁定数据u Oracle闪回查询概述多用户环境中数据并发性和一致性介绍在单用户数据库中，用户修改数据库中的数据，不用担心其他用户同时修改相同的数据。但是，在多用户数据库中，同时执行的多个事务中的语句可以修改同一数据。同时执行的事务需要产生有意义
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2023-07-24 16:02:53
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## Java高并发一致性
在处理高并发时，保证数据一致性是非常重要的。在Java中，我们可以通过一些技术手段来保证高并发下的数据一致性，从而提高系统的稳定性和可靠性。
### 数据一致性
数据一致性是指系统中各个副本之间的数据保持一致的状态。在高并发场景下，由于多个线程同时操作数据，可能会导致数据不一致的情况。为了保证数据的一致性，我们可以采用以下几种方法：
1. 加锁：使用锁机制可以保
原创
2024-04-11 03:24:46
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高并发场景下，如何保证缓存与数据库一致性？问题分析我们日常开发中，对于缓存用的最多的场景就像下图一样，可能仅仅是对数据进行缓存，减轻数据库压力，缩短接口响应时间。这种方案在不需要考虑高并发得去写缓存，高并发得读写缓存时，是不会有问题，但是如果是在高并发场景下，要保证缓存和数据库的一致性，至少需要解决以下问题：高并发写时的数据不一致问题高并发读写时，请求执行各步骤的顺序是不可控的。假设此时有一个请求
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2024-04-29 09:14:08
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前言：导师的一个小项目，需求是给两个高请求的接口做一下并发，博主半路出家，十分费劲的搞出了这个并发，但是后来有学弟突然发现了springboot里面内置了tomcat，本身就可以实现并发了，具体的原理和性能我还在看，但是感觉光从实现路径上来说比我这个要方便好多。整体框架：在原生springboot框架(controller层、entity层、mapper层、service层)的同级目录下(同不同级
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2023-08-22 10:13:44
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大数据系统与大规模数据分析学习笔记（区块链篇）1. 一致性哈希(distributed hash table) 传统哈希方法在增加或者减少服务器节点时，会导致哈希得到的结果不一致，从而将流量全导向后台服务器，造成缓存雪崩。一致性哈希，该算法可以有效解决分布式存储结构下动态增加和删除节点带来的问题。 原理：构造出一个哈希环，将每个节点都放在一个哈希环上，当用户需要获取资源时，都在哈希环上顺时针查找，
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2024-08-02 15:13:11
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分布式系统中有一个重要理论：CAP。Consistency 数据一致性分布式系统中，数据会存在多个副本中，有一些问题会导致写入数据时，一部分副本成功、一部分副本失败，造成数据不一致。满足一致性就要求对数据的更新操作成功后，多副本的数据必须保持一致。Availability 可用性在任何时候客户端对集群进行读写操作时，请求能够正常响应。Partition Tolerance 分区容忍性发
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2024-07-13 07:07:58
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对于我们开发的网站，如果网站的访问量非常大的话，那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了。而并发问题是绝大部分的程序员头疼的问题，但话又说回来了，既然逃避不掉，那我们就坦然面对吧~今天就让我们一起来研究一下常见的并发和同步吧。为了更好的理解并发和同步，我们需要先明白两个重要的概念:同步和异步1、同步和异步的区别和联系所谓同步，可以理解为在执行完一个函数或方法之后，一直等待系统返回值或消息，这时程序是
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2023-09-02 14:52:51
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为了充分利用系统资源（内存、CPU、网络等），YashanDB允许多个会话并行访问、修改数据库内容，如果对并发操作没有加以控制，就会破坏数据库的完整性和一致性。YashanDB通过多版本并发控制、事务隔离级别以及锁来维护数据库的一致性：多版本并发控制：主要处理读写之间的并发。事务隔离级别：控制多个事务之间的并发，并发事务在不同的隔离级别下只能访问对应可见版本的数据。锁机制：主要处理写写
## Redis并发数据一致性实现流程
Redis是一个开源的、内存中的数据结构存储系统，常用于缓存、消息队列等场景。在并发环境下，保证Redis数据的一致性是非常重要的，否则可能会导致数据的错误或丢失。本文将介绍如何使用Redis实现并发数据一致性，并给出相应的代码示例。
### 一、并发数据一致性实现步骤
下面是实现Redis并发数据一致性的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --
原创
2023-08-16 16:54:55
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1、可能的问题要将 redis运用到工程项目中，只使用一台 redis 是万万不能的，原因如下：(1)从结构上 ，单个 redis服务器会发生 单点故障 ，并且一台服务器需要处理所有的请求负载，压力较大。(2)从容量上 ，单个 redis服务器内存容量有限，就算一台 redis 服务器内存容量为 256g ，也不能将所有内容都用作 redis 存储内存，一般情况下，单台 redis 最大使用内存不
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2023-05-30 09:18:36
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1 Oracle数据并发与一致性概念 在以前单用户的数据库环境中，我们根本就不需要关心数据一致性的问题，因为根本就不会有多个用户在同一时间修改同一数据。但在现在的多用户数据库环境中，必须允许同时发生多个事务，而且这些事务可能会访问同一数据，此外，还要保证这些事务的
1、事务认识 大家所了解的事务Transaction，它是一些列严密操作动作，要么都操作完成，要么都回滚撤销。Spring事务管理基于底层数据库本身的事务处理机制。数据库事务的基础，是掌握Spring事务管理的基础。这篇总结下Spring事务。 事务具备ACID四种特性，ACID是Atomic（原子性）、Consistency（一致性）、Isolation（隔离性）和Durability（持久性）
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2024-06-10 10:05:11
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Redis与MySQL双写一致性如何保证呢1 什么是一致性？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。强一致性： 这种一致性级别是最符合用户直觉的，它要求系统写入什么，读出来的也会是什么，用户体验性好，但实现起来往往对系统的性能影响大；弱一致性： 这种一致性级别约束了系统在写入成功后，不承诺立即可以读到写入的值，也不承诺多久之后数据能够达到一致，但会尽可能地保证
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2023-08-08 07:27:15
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缓存在高并发场景下的常见问题
缓存一致性问题
原创
2021-07-07 11:42:23
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分布式事务 文章目录微服务框架分布式事务35 分布式事务理论基础35.1 分布式事务理论基础35.1.1 事务的ACID 原则35.1.2 分布式服务案例35.1.3 演示分布式事务问题35.1.4 学习目标 35 分布式事务理论基础35.1 分布式事务理论基础35.1.1 事务的ACID 原则事务其实在MySQL 的时候就听过它有一个ACID 原则原子性事务中的所有操作，要么全部成功，要么全部失
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2024-09-06 20:53:34
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本文是对于Dubbo负载均衡策略之一的一致性哈希负载均衡的详细分析。对源码逐行解读、根据实际运行结果，配以丰富的图片，可能是东半球讲一致性哈希算法在Dubbo中的实现最详细的文章了。文中所示源码，没有特别标注的地方，均为2.7.4.1版本。在撰写本文的过程中，发现了Dubbo2.7.0版本之后的一个bug。会导致性能问题，且目前还未解决，如果你们的负载均衡配置的是一致性哈希或者考虑使用一致性哈希的
Spring JDBC 和 事务控制主要内容Spring 整合 JDBc 环境Spring 框架除了提供 IOC 与 AOP 核心功能外，同样提供了基于JDBC 的数据访问功能，使得访问持久层数据更加方便。使用 Spring JDBc 环境，首先需要一套 Spring 整合 JDBC 的环境。添加依赖坐标添加 jdbc 配置文件在src/main/resources目录下新建jdbc.proper
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2024-09-23 21:38:59
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只学习缓存框架的使用，而不了解缓存的底层实现逻辑，对于高级开发来说太没理想了！今天我们来聊聊CPU的缓存一致性！准确的说，我们今天要聊的是CPU缓存一致性协议MESI。为什么CPU需要高速缓存？在摩尔定律的指导下CPU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
原创
2021-04-19 21:01:49
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# 如何实现Java中的事务并发与数据一致性
在软件开发中，确保数据的一致性和完整性是至关重要的，尤其是在处理并发请求时。在Java中，我们可以使用事务管理来确保我们的数据库操作是原子性的。本文将向你介绍如何实现Java事务的并发控制和数据一致性。
## 事务处理的流程
下面是处理Java事务的一般流程：
| 步骤 | 描述
前言数据库和缓存（比如：redis）双写数据一致性问题，是一个跟开发语言无关的公共问题。尤其在高并发的场景下，这个问题变得更加严重。我很负责的告诉你，该问题无论在面试，还是工作中遇到的概率非常大，所以非常有必要跟大家一起探讨一下。今天这篇文章我会从浅入深，跟大家一起聊聊，数据库和缓存双写数据一致性问题常见的解决方案，这些方案中可能存在的坑，以及最优方案是什么。1. 常见方案通常情况下，我们使用缓存
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2023-09-07 22:42:25
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