随着云原生与微服务技术的逐步发展，业界也逐步构建出一整套比较完整的微服务技术体系。 面向云原生时代，微服务架构是从业人员绕不开的一个话题，腾讯云AI&腾讯优图的内容风控安全审核能力也与微服务技术息息相关。 本文总结了业内最新的技术沉淀，从相对宏观的角度去讲述微服务的问题
1、双写模式 双写模式：就是写完数据库之后再去写缓存，保持缓存一致性； 脏数据问题： 如上图，线程A和B都去写数据库，正常情况下应该是，A先写数据库先写缓存，B后写数据库后写缓存；但是由于卡顿等原因，导致写缓存2在最前，写缓存1在后面就出现了不一致；出现脏数据，但是这是暂时性的脏数据问题，在
一致性哈希 背景：历史故事 问题 服务扩缩容，数据迁移成本数据分布不均匀 正常：系统运行效率和性能异常：单点故障或者容灾扩容，容易导致雪崩的连锁反应 解决方案和效果 服务扩缩容，数据迁移成本 传统哈希实现 取模数随着节点数变动而变动，节点数不同的情况下数据集合计算的到的哈
文章目录 1、理解【缓存边缘模式】cache aside pattern1.1 命中缓存：1.2 缓存失效：1.3 更新缓存：（问题所在） 2 更新缓存方案2.1 先更新缓存，再更新数据库2.2 先更新数据库，再更新缓存2.3 先删除缓存，再更新数据库2.4 先更新数据库，再删除缓存2.5 延时双删策略 3、主从架构下的数据一
双写模式 写数据库是一并将缓存进行更新 但在高并发下会出现一点问题 这里有两个请求 首先请求一进去了 将数据修改完毕 因为一些原因卡住了 这时候请求二进入 将数据修改哭数据修改完毕顺便将缓存修改完了 这时候请求一才将缓存修改完毕 这时候缓存中的数据和数据库中的数据不一
目录 CAP是什么？一致性（Consistency） 可用性（Availability）分区容忍性（Partition Tolerance）数据的一致性强一致性：弱一致性：最终一致性： CAP是什么？ 一致性（Consistency） 这个和数据库ACID的一致性类似，但这里关注的所有数据节点上的数据一致性和正确性，而数据库的ACID关注的是在在一
背景 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的，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DHT可以在P2P环境中真正得到应用。 算法思路 将整个哈希值空间组织
https://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3920373.html volatile有两层语义： 1.保证多线程对变量操作时的可见性，即一个线程对变量修改后，对其他线程立刻可见。 2.禁止指令重排序。 第一点，在计算机内存模型上存在数据缓存一致性的问题。因为在执行程序时所有的指令都是在CPU上面进
1.问题背景 最近项目中遇到一个场景。 为了减少单库的数据量，系统采用了分库的方式，分为1个主库和N个分库。 现在，在分库中的A表，需要收敛成一个汇总的数据，并写入主库中的B表。需要保证分库更改A表的处理状态和插入主库B表两个动作具有原子性，那么，这就涉及到了跨库的分布式事务的一致性
数据密集型应用设计读书笔记第九章 分布式系统最重要的抽象之一就是共识（consensus）：就是让所有的节点对某件事达成一致。 一致性保证 分布式系统中，有很多场景都需要一致性保证。例如选举，如果同时存在两个节点认为自己是主节点，那就是“脑裂”。“复制延迟”中也提到，一个写入请求不
为什么使用一致性哈希？ 对于分布式缓存来说，当一个节点接收到请求，如果该节点并没有存储缓存值，那么它面临的难题是，从谁那获取数据？自己，还是节点1, 2, 3, 4… 。假设包括自己在内一共有 10 个节点，当一个节点接收到请求时，随机选择一个节点，由该节点从数据源获取数据。 假设第一次随机选取
双删加超时 在写库前后都进行redis.del(key)操作，并且设定合理的超时时间。 这样最差的情况是在超时时间内存在不一致，当然这种情况极其少见，可能的原因就是服务宕机。 此种情况可以满足绝大多数需求。 当然这种策略要考虑redis和数据库主从同步的耗时，所以在第二次删除前最好休眠一定
CPU高速缓存（Cache Memory） CPU高速缓存 在CPU访问存储设备时，无论是存取数据抑或存取指令，都趋于聚集在一片连续的区域中，这就是局部性原理。 多CPU多核缓存架构 缓存一致性的要求 写传播（Write Propagati
文章目录 概念CAP分别落地一致性可用性分区容错性 满足两项CACPAP BASE 概念 CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance）。 一致性：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值， 可用性：每
什么是共识 什么是一致性？ 分布式系统中，一致性是指对于系统中的多个服务节点，给定一系列操作，在协议（往往通过某种共识算法） 保障下，试图使得它们对处理结果达成某种程度的一致。如果分布式系统能实现“一致”，对外就可以呈现是一个功能正常的，性能和稳定性都要好很多的“虚处理节点
一、实现方案 DB辅以Cache 适用于计数相对比较精准的场景 查询计数时先查询Cache，Cache中没有则Count DB，缓存到Cache并返回 Cache辅以DB 适用于计数不太精确的场景 加减计数直接操作Cache，聚合计数请求后固化结果到DB，以备恢复Cache使用 DB Count 二、模糊计数 点赞数、转发数等
目录 前言 1. 基础知识 1.1 分布式事务问题的理论模型 1.1.1 X/Open 分布式事务模型（XA 协议） 1.1.2 两阶段提交协议 1.1.3 三阶段提交协议 1.2 分布式事务的两个理论模型 1.2.1 CAP 定理 1.2.2 BASE 理论 1.3 分布式事务问题的常见解决方案（事务模式） 1.3.1 TCC 补偿型方案 1.3.
库存服务和数据库双写一致性方案 库存服务架子搭起来了，访问数据都是ok的，解决方案都分析过了。我们需要把思路进行代码实现。1.系统启动的时候初始化线程池和相关内存队列。2.两种请求对象的封装，1种发生交易进行库存更新，2是读库存可能在商品页面读的时候先读缓存，如果缓存里面它正好
Cache程序放在哪 程序局部性原理：CPU大多数时间在执行相同的指令或者与此相邻的指令 内存 动态随机存储器，DRAM，根据电容存储电荷的多少来代表0和1 与CPU数据吞吐量天差地别，内存是决定系统整体性能的瓶颈 Cache 可以通过一块小而快的存储器，放在CPU和内存之间，利用程序局部性原理，
更新数据的时候，根据数据的唯一标识，将操作路由之后，发送到一个jvm内部的队列中 读取数据的时候，如果发现数据不在缓存中，那么将重新读取数据+更新缓存的操作，根据唯一标识路由之后，也发送同一个jvm内部的队列中 一个队列对应一个工作线程 每个工作线程串行拿到对应的操作，然后一条一条的
MySql记忆点 1.between and 是封闭区间 2.ifnull(可能为null的项目，如果为null想转化的值)函数 3.groupby 用在where语句后，groupby一般跟分组函数一起使用。分组函数（sum，avg，max，min） 4.groupby语句，select 只能是分组的项目 以及分组函数。加别的项目会出错 面霸 一、事务的四大特
分布式和集群的区别 分布式一定是集群，但是集群不一定是分布式。集群是多个实例一起工作，分布式啊将一个系统拆分，拆分之后就是多个实例。复制性的集群不是拆分，是复制。 更清晰的解释 https://cloud.tencent.com/developer/article/1579435 大白话的解释 专业案例解释 hash算
参考：https://blog.csdn.net/qq_33135813/article/details/91352093?utm_medium=distribute.wap_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_title~default-0.wap_blog_relevant_pic https://blog.csdn.net/wenlin_xie/article/details/87652240 1、什么是缓存-数据库双写一致性问
数据一致性====数据库和缓存的一致性，这里的一致性要求不高，意思是不需要很快的到达一致性状态。 本地缓存： 本地缓存：和业务代码运行在一起，属于同一个进程。在同一个JVM里面 如果是单体应用的话，还行能用，如果是分布式系统： 1.每个地方都要查一遍，都
