1. CAP 的由来 要理解 CAP，首先我们要清楚，为何会有人提出 CAP？他提出 CAP 是为了解决什么问题？ 时间回到 1985 年，彼时，后来证明了 CAP 理论的 Lynch 教授此时给当时的 IT 界来了一记惊雷： 她通过不可辩驳的证明告诉业界的工程师们，如果在一个不稳定（消息要么乱序要么丢了）的网络环境
## 1\. 一致性（Consistency）一致性（Consistency）是指多副本（Replications）问题中的数据一致性。可以分为强一致性、顺序一致性与弱一致性。### 1.1 强一致性（Strict Consistency）也称为：**原子一致性（Atomic Consistency）****线性一致性（Linearizable Consistency）**强一致性有两个要求：* 任何
来源：https://www.bilibili.com/video/BV1Rv411y7MU?from=search&seid=9769842728262062596 1. MESI缓存一致性协议 现代处理器的缓存一般分为三级，由每一个核心独享的L1、L2 Cache，以及所有的核心共享L3 Cache组成，具体每个cache，实际上是有很多缓存行组成： 缓存一致性协议给缓存
为了提升系统的可用性、性能、扩展性，我们可以从两个方面着手， 要去建立多个副本。可以放到不同的物理机、机架、机房、地域。一个副本的失效可以让请求转到其他副本。 对数据进行分区。复制多个副本解决了读的性能问题，但是无法解决写的性能问题。根据关键字进行分片，实现数据分布
### 正文ZooKeeper 很流行，有个基本的疑问：* ZooKeeper 是用来做什么的？* 之前没有ZK，为什么会诞生 ZK？OK，解答一下上面的疑问：（下面是凭直觉说的）* ZooKeeper 是用于简化分布式应用开发的，对开发者屏蔽一些分布式应用开发过程中的底层细节* ZooKeeper 对外暴露简单的 API，用于支持分
## 1\. 一致性（Consistency）一致性（Consistency）是指多副本（Replications）问题中的数据一致性。可以分为强一致性、顺序一致性与弱一致性。### 1.1 强一致性（Strict Consistency）也称为：**原子一致性（Atomic Consistency）****线性一致性（Linearizable Consistency）**强一致性有两个要求：* 任何
SpringCloud（五）——consul服务注册中心 consul简介 consul是一个可以提供服务发现，健康检查，多数据中心，Key/Value存储等功能的分布式服务框架，用于实现分布式系统的服务发现与配置。与其他分布式服务注册与发现的方案，使用起来也较为简单。Consul用Golang实现，因此具有天然可移植性(支持
正文 ZooKeeper 很流行，有个基本的疑问： ZooKeeper 是用来做什么的？之前没有ZK，为什么会诞生 ZK？ OK，解答一下上面的疑问：（下面是凭直觉说的） ZooKeeper 是用于简化分布式应用开发的，对开发者屏蔽一些分布式应用开发过程中的底层细节ZooKeeper 对外暴露简单的 API，用于支持分布式应用开
1. 一致性（Consistency） 一致性（Consistency）是指多副本（Replications）问题中的数据一致性。可以分为强一致性、顺序一致性与弱一致性。 1.1 强一致性（Strict Consistency） 也称为：**原子一致性（Atomic Consistency）**线性一致性（Linearizable Consistency） 强一致性有两个要求： 任何一次读
什么是ACID？ 事务的定义和实现一直随着数据管理的发展在演进，当计算机越来越强大，它们就能够被用来管理越来越多数据，最终，多个用户可以在一台计算机上共享数据，这就导致了一个问题，当一个用户修改了数据而另外一个还在使用旧数据进行计算过程中，这里就需要一些机制来保证这种情况不
正文 ZooKeeper 很流行，有个基本的疑问： ZooKeeper 是用来做什么的？之前没有ZK，为什么会诞生 ZK？ OK，解答一下上面的疑问：（下面是凭直觉说的） ZooKeeper 是用于简化分布式应用开发的，对开发者屏蔽一些分布式应用开发过程中的底层细节ZooKeeper 对外暴露简单的 API，用于支持分布式应用开
# 1\. CAP 的由来要理解 CAP，首先我们要清楚，为何会有人提出 CAP？他提出 CAP 是为了解决什么问题？时间回到 1985 年，彼时，后来证明了 CAP 理论的 Lynch 教授此时给当时的 IT 界来了一记惊雷：她通过不可辩驳的证明告诉业界的工程师们，如果在一个不稳定（消息要么乱序要么丢了）的网络环境里（分布
干货 | 携程最终一致和强一致性缓存实践 原创 GSF 携程技术 2021-06-24 一、前言 携程金融从成立至今，整体架构经历了从0到1再到10的变化，其中有多个场景使用了缓存来提升服务质量。从系统层面看，使用缓存的目的无外乎缓解DB压力（主要是读压力），提升服务响应速度。
【分布式面试高频】- 02 分布式事务涉及的CAP理论是什么？ 我们了解到了分布式事务的基础概念。与本地事务不同的是，分布式系统之所以叫分布式，是因为提供服务的各个节点分布在不同机器上，相互之间通过网络交互。不能因为有一点网络问题就导致整个系统无法提供服务，网络因素成为了
CAP原则 在分布式系统要满足CAP原则，一个提供数据服务的存储系统无法同时满足：数据一致性、数据可用性、分区耐受性。 C数据一致性：所有应用程序都能访问到相同的数据。 A数据可用性：任何时候，任何应用程序都可以读写访问。 P分区耐受性：系统可以跨网络分区线性伸缩。（通俗来说就是
1. 一致性（Consistency） 一致性（Consistency）是指多副本（Replications）问题中的数据一致性。可以分为强一致性、顺序一致性与弱一致性。 1.1 强一致性（Strict Consistency） 也称为：**原子一致性（Atomic Consistency）**线性一致性（Linearizable Consistency） 强一致性有两个要求： 任何一次读
redis单机，redis集群，redis哨兵这三种服务器部署方式对应到spring boot的具体操作就是三个不同的configuration配置类。 单机存在的隐患： ①单点故障 ②容量有限 ③压力 读写分离可以解决单点故障的问题。 不同的数据存到不同的redis节点这样可以解决容量有限的问题。 AKF原则 X:全
# 1\. CAP 的由来要理解 CAP，首先我们要清楚，为何会有人提出 CAP？他提出 CAP 是为了解决什么问题？时间回到 1985 年，彼时，后来证明了 CAP 理论的 Lynch 教授此时给当时的 IT 界来了一记惊雷：她通过不可辩驳的证明告诉业界的工程师们，如果在一个不稳定（消息要么乱序要么丢了）的网络环境里（分布
## 什么是ACID？ 事务的定义和实现一直随着数据管理的发展在演进，当计算机越来越强大，它们就能够被用来管理越来越多数据，最终，多个用户可以在一台计算机上共享数据，这就导致了一个问题，当一个用户修改了数据而另外一个还在使用旧数据进行计算过程中，这里就需要一些机制来保证这种情况不
文章目录 1. 引言 2. 高可用方案 2.1 主从或主主半同步复制 2.2 半同步复制优化 2.2.1 双通道复制 2.2.2 binlog文件服务器 3. 高可用架构优化 3.1 MHA+多节点集群 3.2 zookeeper + proxy 4. 共享存储 4.1 SAN共享储存 4.2 DRBD磁盘复制 5. 分布式协议 5.1 MySQL clus
## 事故背景公司最近安排了一波商品抢购活动，由于后台小哥操作失误最终导致活动效果差，被用户和代理商投诉了。经理让我带同事们一起复盘这次线上事故。## 什么原因造成的？抢购活动计划是零点准时开始，22：00 运营人员通过后台将商品上线23：00后台小哥已经将商品导入缓存中，提前预热抢购开
## 1\. 一致性（Consistency）一致性（Consistency）是指多副本（Replications）问题中的数据一致性。可以分为强一致性、顺序一致性与弱一致性。### 1.1 强一致性（Strict Consistency）也称为：**原子一致性（Atomic Consistency）****线性一致性（Linearizable Consistency）**强一致性有两个要求：* 任何
## 1\. 一致性（Consistency）一致性（Consistency）是指多副本（Replications）问题中的数据一致性。可以分为强一致性、顺序一致性与弱一致性。### 1.1 强一致性（Strict Consistency）也称为：**原子一致性（Atomic Consistency）****线性一致性（Linearizable Consistency）**强一致性有两个要求：* 任何
作者：mageek 前言 分布式中一致性是非常重要的，分为弱一致性和强一致性。 现在主流的一致性协议一般都选择的是弱一致性的特殊版本：最终一致性。下面就从分布式系统的基本原则讲起，再整理一些遵循这些原则的协议或者机制，争取通俗易懂。 但是要真正实施起来把这些协议落地，可不是一
# 1\. CAP 的由来要理解 CAP，首先我们要清楚，为何会有人提出 CAP？他提出 CAP 是为了解决什么问题？时间回到 1985 年，彼时，后来证明了 CAP 理论的 Lynch 教授此时给当时的 IT 界来了一记惊雷：她通过不可辩驳的证明告诉业界的工程师们，如果在一个不稳定（消息要么乱序要么丢了）的网络环境里（分布
