强一致性2PC（prepare + commit） 解决不同数据库的事务一致性问题。由协调者和参与者两个角色完成。 第一阶段：先执行DML语句，锁定资源，但是不提交。 第二阶段：根据第一阶段的返回结果，决定是commit还是rollback。 缺点：1、同步阻塞的性能问题，锁定资源后要等待所有节点返回，不适合高并发场景。 2、单点故障问题，二阶段时，如果协调者挂掉，存在悬而不决的问题，虽然协调者会
MySQL 事务具有四大特性，分别是原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。1、原子性（Atomicity） 原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚，因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库，如果操作失败则不能对数据库有任何影响。2、一致性（Consistency） 一致性是指事
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2023-08-08 09:39:45
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原文《08 | 事务到底是隔离的还是不隔离的？-极客时间》讲的比较分散，一些关键知识点下面的评论也是五花八门；本文对这一节内容做一个梳理，先将简单的概念如"事务的启动时机"、"视图"、"秒级创建快照"拎出来解释，然后通过文章中的几个例子说明"一致性读"和"当前读"；08 | 事务到底是隔离的还是不隔离的？事务的启动时机？第一种启动方式：一致性视图是在执行事务过程中的第一个查询语句时创建
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2023-08-09 00:14:03
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分布式一致性 一、写在前面 现今互联网界，分布式系统和微服务架构盛行。 一个简单操作，在服务端非常可能是由多个服务和数据库实例协同完成的。 在互联网金融等一致性要求较高的场景下，多个独立操作之间的一致性问题显得格外棘手。 基于水平扩容能力和成本考虑，传统的强一致的解决方案（e.g.单机事务）纷纷被抛弃。其理论依据就是响当当的CAP原理。 我们往往为了可用性和分区容错性，忍痛放弃强一致支持，转而追
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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《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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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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传统关系型数据库面临的挑战l High Performance——对数据库高并发读写的需求l Huge Storage——对海量数据的高效率存储的需求l High Scalability & High Availablity——对数据库的高可扩展性和高可用性的需求。 对于当前的很多网站来说，
# 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
什么是一致性一致性问题主要是因为分布式系统中的多个节点之间可能存在网络延迟、故障等原因导致的。具体而言，分布式系统中的数据一致性问题可以分为以下几种类型：强一致性：指在任何时间点，所有节点中的数据都是一致的。这种一致性要求最高，但是实现起来比较困难，需要付出更高的代价。弱一致性：指在一定时间内，所有节点中的数据最终会达到一致。这种一致性要求相对较低，但是在实现时需要考虑更多的因素。最终一致性：指在
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2024-03-10 22:16:37
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Paxos分布式一致性算法
Paxos是一个基于消息传递的一致性算法，近几年被广泛应用于分布式计算中，Google的Chubby，Apache的Zookeeper都是基于它的理论来实现的，Paxos还被认为是到目前为止唯一的分布式一致性算法，其它的算法都是Paxos的改进或简化。Paxos只有在一个可信的计算环境中才能成立，这个环境是不会被入侵所破坏的。
Paxos描述了
本发明涉及一种高可用性和强一致性的数据库集群系统及其命令处理方法。背景技术：RAC(Real Application Cluster，真正应用集群)是Oracle的并行集群，位于不同节点的Oracle实例同时访问同一个Oracle数据库，节点之间通过私有网络进行通信，所有的控制文件、联机日志和数据文件存放在共享的存储设备上，能够被集群中的所有节点读写；这种集群方法具有一定局限性：1)实例间的数据同
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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背景：
一致性Hash用于分布式缓存系统，将Key值映射到详细机器Ip上，而且添加和删除1台机器的数据移动量较小，对现网影响较小
实现：
1 Hash环：将节点的Hash值映射到一个Hash环中。每一个Key顺时针第一个找到的节点。就是这个Key被路由到的机器
2 "虚拟节点"：将节点虚拟成多个"虚拟节点"分布在Hash环上，使得分布更均匀。扩缩容影响较小
------------------------------------------------------------------------------------------------------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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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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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
需求起因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。这个业务场景，主要是解决读数据从Redis缓存，一般都是按照下图的流程来进行业务操作。读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库(MySQL)间的数据一致性
1、如何做到消息一致，消息可靠投递2、消息中间件的使用，快速入门rabbitMQ3、设计消息子系统(重点)一、可靠消息最终一致（异步确保型） 实现业务处理服务在业务事务提交前，向实时消息服务请求发送消息，实时消息服务只记录消息数据，而不真正发送。业务处理服务在业务事务提交后，向实时消息服务确认发送。只有在得到确认发送指令后，实时消息服务才真正发送消息业务处理服务在业务事务回滚后，向实时消
