一致性专题

MySQL中一致性非锁定读

一致性非锁定读(consistent nonlocking read)是指InnoDB存储引擎通过多版本控制(multi versionning)的方式来读取当前执行时间数据库中行的数据，如果读取的行正在执行DELETE或UPDATE操作，这是读取操作不会因此等待行上锁的释放。相反的，InnoDB会去读取行的一个快照数据上面展示了InnoDB存储引擎一致性的非锁定读。之所以称为非锁定读，因

InnoDB的多版本一致性读的实现

InnoDB是支持MVCC多版本一致性读的，因此和其他实现了MVCC的系统如Oracle，PostgreSQL一样，读不会阻塞写，写也不会阻塞读。虽然同样是MVCC，各家的实现是不太一样的。Oracle通过在block头部的事务列表，和记录中的锁标志位，加上回滚段，个人认为实现上是最优雅的方式。而PostgreSQL则更是将多个版本的数据都放在表中，而没有单独的回滚段，导致的一个结果是回滚非

PHP: 深入了解一致性哈希

前言随着memcache、redis以及其它一些内存K/V数据库的流行，一致性哈希也越来越被开发者所了解。因为这些内存K/V数据库大多不提供分布式支持(本文以redis为例)，所以如果要提供多台redis server来提供服务的话，就需要解决如何将数据分散到redis server，并且在增减redis server时如何最大化的不令数据重新分布，这将是本文讨论的范畴。取模算法取模运

分布式系统：数据一致性解决方案

点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”资源“获取更多资源大数据技术与架构点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！大数据真好玩点击右侧关注，大数据真好玩！在分布式系统中，随着系统架构演进，原来的原子性操作会随着系统拆分而无法保障原子性从而产生一致性问题，但业务实际又需要保障一致性，下面我从学习和实战运用总结一下分布式一致性解决方案。 1. CAP & Base理论 CA

数仓指标一致性以及核对方法

点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”面试“获取更多惊喜数仓数据质量衡量标准我们对数仓数据指标质量衡量标准通常有四个维度：正确性、完整性、时效性、一致性。正确性：正确性代表了指标的可信度，如果一个指标无法保证其正确性，那么是不能提供出去使用，因为很有可能会导致作出错误的业务决策，通常会使用明细数据对比、维度交叉对比、实时对比离线等方式校验数据的正确性；另外一方面可以增加一些DQC

Kafka【十一】数据一致性与高水位（HW ：High Watermark）机制

【1】数据一致性 Kafka的设计目标是：高吞吐、高并发、高性能。为了做到以上三点，它必须设计成分布式的，多台机器可以同时提供读写，并且需要为数据的存储做冗余备份。图中的主题有3个分区，每个分区有3个副本，这样数据可以冗余存储，提高了数据的可用性。并且3个副本有两种角色，Leader和Follower，Follower副本会同步Leader副本的数据。一旦Leader副本挂了，Follo

redis缓存的目的、场景、实现、一致性问题

文章目录 1、加缓存的目的（作用）：2、加缓存的场景：读多写少3、加不加缓存的标准：4、缓存的实现：5、缓存的实现方案：6、缓存的粒度问题7、缓存的一致性问题专辑详情和声音详情属于并发量较高的数据，如果每次访问都实时到数据库获取数据，数据库的访问压力太大。而这些信息一般更新的频率比较低，短时间内不会发生改变。因此，我们可以考虑在前台系统中，增加一层缓存，把这些数据缓存起来，请求到来

写的一致性问题之双写模式

文章目录 1、先写mysql：mysql会回滚，而redis不会回滚2、先写redis： 1、先写mysql：mysql会回滚，而redis不会回滚写入msql成功，写入redis也成功，但是后续事务提交失败，mysql会回滚，redis不会。写入mysql失败，redis就不会写了，数据没有问题写入mysql成功，redis写入失败，mysql会回滚 2、先写red

Elasticsearch在高并发下如何保证读写一致性

当多个客户端几乎同时对同一个索引进行读和写操作时，Elasticsearch 通过多个机制来管理这种一致性，以下是一些关键点和策略，以确保在高并发环境下的读写一致性：冲突检测与版本控制当进行并发写入时，Elasticsearch 使用版本控制/冲突检测机制来确保一致性：乐观并发控制：Elasticsearch 在每个文档上维护版本号。每当文档被更新时，该版本号就会增加。当写入操作请求使

Rides实现分布式锁，保障数据一致性,Redisson分布式事务处理

分布式环境下分布式锁有三种方式：基于数据库分布式锁基于Redis分布式锁基于zk分布式锁本帖只介绍Redis分布式锁为什么需要用到分布式锁？在单机环境下一个服务中多个线程对同一个事物或数据资源进行操作时，可以通过添加加锁方式（synchronized和lock）来解决数据一致性的问题。但是如果出现多个服务的情况下，这时候我们在通过s

分布式session一致性解决方案

分布式Session一致性问题在早期的时候，很多网站由于用户规模较小，都是采取的单机部署的模式，只用一台服务器来承载用户的请求，这时候Session是存在同一台服务器上，所以能够很容易实现会话跟踪和保持。然而随着用户规模的扩大，单机部署模式已经无法承载所有用户的请求了，这时候人们自然而然想到用多台服务器来处理用户的请求，用户的请求会先到达负载均衡，然后再被转发到某个具体应用服务器上进行处理。这

一致性Hash算法，Java代码实现

一致性Hash算法关于一致性Hash算法，在我之前的博文中已经有多次提到了，MemCache超详细解读一文中"一致性Hash算法"部分，对于为什么要使用一致性Hash算法、一致性Hash算法的算法原理做了详细的解读。算法的具体原理这里再次贴上：先构造一个长度为232的整数环（这个环被称为一致性Hash环），根据节点名称的Hash值（其分布为[0, 232-1]）将服务器节点放置在这个H

事务（ACID）、并发一致性问题（丢失修改、读脏数据、不可重复读、幻影读）、封锁（封锁粒度、类型、协议、MySQL 隐式与显示锁定）

1. 事务 1.1 概念事务指的是满足 ACID 特性的一组操作，可以通过 Commit 提交一个事务，也可以使用 Rollback 进行回滚。 1.2 ACID 1.2.1 原子性（Atomicity）事务被视为不可分割的最小单元，事务的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚。回滚可以用日志来实现，日志记录着事务所执行的修改操作，在回滚时反向执行这些修改操作即可。 1.2.

Midjourney 图生图，真人二次元保持一致性，场景多元可选择

Midjourney 图生图，真人二次元保持一致性，场景多元可选择 Midjourney 拥有强大的图生图的功能，下面我们就来看一下，如何在我们的AceDataCloud网站上实现将照片切换成任意的二次元场景，同时保持人物的一致性。注册链接点击链接注册，即可使用！我们可以按照如下的步骤去实现人物一致性。下面我们来看看效果吧，原图如下。以下风格均以原图为参考制作而成，可

excel比较两列差异性和一致性，统计之后降序排列

import pandas as pdimport numpy as np# 读取Excel文件file_path = 'last-all.xlsx'df = pd.read_excel(file_path)# 指定要比较的列名column1 = '标注'column2 = '不含72b'# 将两列内容尝试转换为数字，无法转换的标记为 NaNdf[column1 + '_num'] =

利用Spring Boot的@Transactional注解保障业务数据的一致性

在现代软件开发中，特别是在分布式系统和微服务架构中，确保数据的一致性是一项至关重要的任务。当应用程序需要处理多个数据库操作时，保证这些操作要么全部成功，要么全部失败（即所谓的原子性），以及确保这些操作不会干扰其他并发运行的操作（即隔离性），成为了软件工程师们面临的挑战之一。Spring框架，尤其是Spring Boot，提供了一系列工具来简化这个过程，其中之一就是@Transactional注解。

如何保证Redis与Mysql双写一致性？

https://www.cnblogs.com/coderacademy/p/18137480 延迟双删对于上面链接的文章，里面的延迟双删没有给出具体的例子，也没有直接指出具体解决的问题是针对那种缓存策略，这里补充一下，延时双删缓存针对的是Cache aside pattern(缓存旁路策略)，处理的是在高并发读写同时存在的情况下可能会出现的问题，详细如下。什么是延迟双删：延

Paxos、Raft不是一致性算法/协议？

点击上方“朱小厮的博客”，选择“设为星标” 后台回复”加群“获取公众号专属群聊入口欢迎跳转到本文的原文链接：https://honeypps.com/architect/consistency-is-not-consensus/ 作为互联网中的一员，我们时常沉浸在“分布式”的氛围当中——高可用、高可靠、高性能等等词汇随处可见，CAP、BASE、2PC、Paxos、Raft等等名词也能信手捏来

如何通过事务消息保障抢购业务的分布式一致性？

点击上方“朱小厮的博客”，选择“设为星标” 后台回复"书"，获取后台回复“k8s”，可领取k8s资料作者 | 山猎出品 | 阿里巴巴中间件前言在电商领域，抢购和秒杀是非常普遍业务模式，抢购类业务在快速拉升用户流量并为消息者带来实惠的同时，也给电商系统带来了巨大考验。在高并发、大流量的冲击下，系统的性能和稳定性至关重要，任何一个环节出现故障，都会影响整体的购物体验，甚至造成电商系统的

面试官问：一致性哈希算法是什么？怎么判定哈希算法的好坏？

点击上方“朱小厮的博客”，选择“设为星标”后台回复"书"，获取后台回复“k8s”，可领取k8s资料一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希（DHT）实现算法，设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题，初衷和CARP十分类似。一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题，使得分布式哈希（DHT）可以在P2P环境中真正得到应用。一致性hash算法提

Cache 工作原理，Cache 一致性，你想知道的都在这里

点击上方“朱小厮的博客”，选择“设为星标” 后台回复"书"，获取后台回复“k8s”，可领取k8s资料可以随便到网上查一查，各大互联网公司笔试面试特别喜欢考一道算法题，即 LRU缓存机制，又顺手查了一下LRU缓存机制最近有哪些企业喜欢考察，超级大热门！今天给大家分享一篇关于 Cache 的硬核的技术文，基本上关于Cache的所有知识点都可以在这篇文章里看到。关于 Cache 这方面内容图

[001-07-001].Redis7缓存双写一致性之更新策略探讨

1、面试题： 1.只要使用缓存，就可能会涉及到redis缓存与数据库双存储双写，只要是双写，就存在数据一致性问题，那么是如何解决数据一致性问题的2.双写一致性，你先动缓存redis还是数据库MySQL，哪一个？why3.延时双删做过吗？会有哪些问题4.有这么一种情况，微服务查询redis无，mysql有，为了保证数据的一致性回写redis需要注意什么？双检加锁你了解吗？如何尽量避免缓存击穿？

MySQL事务处理详解：实现数据一致性与隔离性的艺术

一、MySQL事务概述事务是一系列SQL语句的集合，这些语句要么全部执行成功，要么全部失败回滚，以保证数据的一致性和完整性。在MySQL中，InnoDB和BDB存储引擎支持事务。二、MySQL事务特性 MySQL事务遵循ACID原则：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）。原子性：事务中的操作要么全

Redis（13）| 缓存与数据库数据一致性问题

本文讨论的前提：不是一个事务，永远无法满足数据库和缓存的强一直性的;文中会列举不一致的逻辑场景;一定是依解决业务问题，和业务达成的共同目标为前提；前言只要用到多数据源存储同一份相同的数据，在更新时，都会考虑数据一致性问题。这是常见问题，但是对于分布式系统的CAP 理论，相信很多人都听过，它是指：一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availabili

用TCC来解决多个第三方系统数据一致性问题

对于做集成的公司来说，会集成各种第三方系统，要么是通过第三方系统的api，要么直接集成第三方系统的设备。如果是通过api集成，单次请求只调用一个三方系统没问题，同步调用就行，但如果同时要调用多个三方系统，并且需要三方系统都成功的时候才算该次请求成功调用，这种情况只要后面调用的系统发生报错，前面系统如果不删除产生的数据，就会遗留在三方系统中，产生脏数据。这种集成的三方系统，不是我方能够控制的，我们不

数据同步的艺术：探索PostgreSQL和Redis的一致性策略

作者：后端小肥肠 🍇 我写过的文章中的相关代码放到了gitee，地址：xfc-fdw-cloud: 公共解决方案 🍊 有疑问可私信或评论区联系我。 🥑 创作不易未经允许严禁转载。 1. 前言在当今高度数字化的世界中,应用程序需要处理海量数据并提供快速响应。为了应对这一挑战,使用Redis作为缓存来减少对数据库的直接访问已经成为一种广泛采用的策略。这种方法不仅能够显著提升应用性能