指访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元(unit)。事务通常由高级数据库操纵语言或编程语言（如SQL，C++或Java）书写的用户程序的执行所引起，并用形如begin transaction和end transaction语句（或函数调用）来界定。事务由事务开始(begin transaction)和事务结束(end transa
限流 采用 分布式信号量 和sentinel 进行限流 分布式锁 用Redisson 自带看门狗机制 key的过期时间是30 秒自动过期 不会造成死锁 以上场景是先去redis中获取数据 redis中没有才去DB 如果是修改数据 那么会涉及到 双写模式和失效模式 双写模式和失效模
CAP理论 CAP 理论指出对于一个分布式计算系统来说，不可能同时满足以下三点： 一致性（Consistency）：在分布式环境中，一致性是指数据在多个副本之间是否能够保持一致的特性，等同于所有节点访问同一份最新的数据副本。在一致性的需求下，当一个系统在数据一致的状态下执行更新操作后，应该保证系
进程：系统进行资源分配和调度的基本单位。 进程 —— 执行中的程序，形成所有计算的基础。但程序本身不是进程，如存储在磁盘上包含一些指令的文件内容（常称为可执行文件）。程序只是被动的实体，进程是活动实体。当一个可执行文件被load入内存时，一个程序才能成为进程。 系统由一组
管理代码库的规则：关于源文件存储位置的规则、关于代码风格的规则、关于命名、模式、异常、线程的规则。 规则就是法律，他们不仅仅是建议或者提示，而是严格的强制性法律。 这些规则是普遍可支持的，除非在必要使用的基础上获得批准，否则不得与易忽视。 指南提供了建议和最佳做法。
分布式事务就是要保证不同节点之间的数据一致性。 常见的分布式事务解决方案 1、2PC(二阶段提交)方案 - 强一致性 2、3PC(三阶段提交)方案 3、TCC （Try-Confirm-Cancel）事务 - 最终一致性 4、Saga事务 - 最终一致性 5、本地消息表 - 最终一致性 6、MQ事务 - 最终一致性 《=====》
缓存，从本质上讲，是为了更好的协调两个速度差异比较大的组件而引入的一种中间缓存层。例如，如果需要将数据读入CPU进行计算处理，由于CPU的运算速度是非常快的，而磁盘的IO处理相比于CPU来说，慢了很多数量级，每次从磁盘读取数据，势会造成CPU长时间并且频繁等待磁盘IO。此时，我们就可以通
Facebook 是怎么保证缓存一致性的 https://mp.weixin.qq.com/s/u9gZze3jx-xULxZuyHZd-g Facebook 是怎么保证缓存一致性的 原创 Lu Pan 高可用架构 2022-06-24 11:24 发表于北京 缓存有助于减少延迟，提高重读工作负载的可扩展性，并且节省成本。实际上缓存是无处不在的，它也在你
事务:（并发控制的基本单位）所谓事务，是一个操作序列，这些操作序列要么全部执行，要么全部不执行，是一个不可分割的基本单位。 例如：银行转账工作：从一个账号扣款并使另一个增款，这两个操作要么都执行，要么都不执行。所以，应该把它们看成一个事务。事务是数据库维护数据一致性的单位，在每个事务
此问题是无法做到100%场景一致性的，只能做到基本一致或者最终一致性。 推荐使用的方案 延时双删 原理：先进行缓存清除，再执行update，最后（延迟N秒）再执行缓存清除。（延迟N秒）的时间要大于一次写操作的时间。 一般执行流程： 服务节点删除 redis 主库数据。 服务节点修改 mysql 主库数据。
在分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）以及分区容忍性（Partition tolerance）这个三个要素最多只能同时保证两者，而分区容忍性是基本要求，所以分布式数据系统就要在一致性和可用性之间取一个平衡。对于大部分应用，并不需要强一致性，通常会采取牺牲一致性换取高可用性。牺
分布式系统设计与运用实践 计算机科学与技术学院 计算机科学与技术专业二班 20191687310088 郭超 摘 要：分布式系统的出现是为了解决单机架构下服务器的服务压力，尤其是在当下互联网大数据时代，每天所产生的数据是过去的十年的数据。那么对于这么多的数据，我们现阶段计算机硬件的所
分布式系统设计与运用实践 计算机科学与技术学院 计算机科学与技术专业二班 20191687310088 郭超 摘 要：分布式系统的出现是为了解决单机架构下服务器的服务压力，尤其是在当下互联网大数据时代，每天所产生的数据是过去的十年的数据。那么对于这么多的数据，我们现阶段计算机硬件的所
前言 事情是这样的，一位读者看了我的一篇文章，不认同我文章里面的观点，于是有了下面的交流。 可能是我发的那个狗头的表情，让这位读者认为我不尊重他。于是，这位读者一气之下把我删掉了，在删好友之前，还叫我回家种田。 说实话，你说我菜我是承认的，但你要我回家种田，我不理解。为什么要回
目前所负责公司的大部分系统里，数据表的逻辑结构设计都不使用外键约束，纳闷了，书上说外键约束不是很好的保护了数据完整性吗？ 其实不以为然，下面看看为什么数据表逻辑设计不使用外键。 先看看某互联网大厂，在编程手册里写 “不得使用外键与级联，一切外键概念必须在应用层（代码）解
简介： 经历接近一年的开发、三个候选版本，Redis 7.0终于正式发布，这是Redis历史上改变最多的一个大版本，它不仅包含了50多个新命令，还有大量核心新特性与改进，这些不仅能够解决用户使用中的诸多问题，还进一步拓展了Redis的使用场景。 发布会详情：https://developer.aliyun.com/topic/re
本文是《Paxos到Zookeeper：分布式一致性原理与实践》读书笔记，如有雷同，实属必然。 对于本地事务或者是集中式的事务处理系统，我么可以采用已经被实现很成熟的 ACID 模型来保证数据的严格一致性。随着分布式事务的出现，传统单机事务模型已经无法胜任，我们期望实现一套严格满足 ACID 特
ACID:原子性 一致性 隔离性 持久性 事务： 1、更新丢失:事务A更新覆盖了事务B的更新导致更新丢失 2、脏读：事务B读取了事务A修改未提交的数据 3、不可重复读：一个事务读取了某些数据后的某个时间，再次读取以前读过的数据时数据发生了改变或删除 4、幻读：事务A读取到了事务B提交的新增数
作者：清铭，Seata 创始人 Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，致力于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务。Seata 在阿里内部一直扮演着应用架构层数据一致性中间件的角色，几乎每笔交易都要使用 Seata，帮助业务平稳的度过历年的双 11 洪荒流量。开源的短短 3 年间，Sea
1、服务注册与发现是什么意思？ 当我们开始一个项目时，我们通常会在属性文件中进行所有的配置。随着越来越多的服务开发和部署，添加和修改这些属性变得更加复杂。有些服务的性能可能会下降，而某些位置可能会发生改变，手动更改属性可能会产生问题。Eureka服务注册和发现可以在这种情况下
1、声明式事务 1.1、回顾事务 把一组业务当成一个业务来做；要么都成功，要么都失败！ 事务在项目开发中，十分的重要，涉及到数据的一致性，不能马虎！ 确保完整性和一致性； 事务的ACID原则： 原子性 一致性 隔离性 多个业务可能操作同一个 资源，防止数据损坏 持久性 事务一
这个系列我们用现实中经常碰到的小样本问题来串联半监督，文本对抗，文本增强等模型优化方案。小样本的核心在于如何在有限的标注样本上，最大化模型的泛化能力，让模型对unseen的样本拥有很好的预测效果。之前在NER系列中我们已经介绍过Data Augmentation，不熟悉的童鞋看过来 中文NER的那
上一篇中提到flink+kafka如何做到任务级顺序保证，而端到端一致性即为实现用户数据目标端与源端的准确一致，当源端数据发生更改时，保证目标端及时、正确、持久的写入更改数据。为实现端到端一致性应在顺序保证的基础上，实现一致性语义exactly once的保证。纵观各底层组件：Debezium、Kafk
一、如何保障mysql和redis之间的数据一致性？ 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。Redis缓存数据的加载可以分为懒加载和主动加
原子性、一致性、隔离性、持久性。 通常称为 A C I D 特性。 原子性（atomicity）。一个事务是一个不可分割的工作单位，事务中包括的诸操作要么都做，要么都不做。 一致性（consistency）。事务必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。一致性与原子性是密切相关的。 隔离性（isol
