事务一致性 事务一致性1、特点2、解决方案：（1）本地事务（2）分布式事务 事务一致性 1、特点 （1）本地事务：只能控制自己的回滚，控制不了其他事务的回滚 （2）分布式事务：最大原因是网络原因+分布式机器 2、解决方案： （1）本地事务 ①、在方法上使用import org.springframework.transaction.a
原文链接：分布式事务中的一致性和隔离性 - 黑客画家的个人空间 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区 前言 在分布式（数据库）系统中，我们经常会听到一些“高大上”却又比较“迷惑”的词汇，比如，ACID和CAP中的"C"是否是同一含义、Snapshot Isolation（SI）和Serializable Snaps
2， 关于事务 参考笔记：http://heavy_code_industry.gitee.io/code_heavy_industry/pro015-Distributed-Transaction/ 事务的特性ACID 原子性 Atomicity 一个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中间某个环节，事务在执行过程中发生错误，会被回滚到事务开始前的
分布式数据 引言 你可能会出于各种各样的原因，希望将数据库分布到多台机器上： 可扩展性 如果你的数据量、读取负载、写⼊负载超出单台机器的处理能⼒，可以将负载分散到多台计算机上。 容错/⾼可⽤性 如果你的应⽤需要在单台机器（或多台机器，⽹络或整个数据中⼼）出现故障的情况下仍然能
为什么需要一致性哈希 首先介绍一下什么是哈希 Hash，一般翻译做散列，或音译为哈希，是把任意长度的输入（又叫做预映射pre-image）通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以
前言 MIT6.824是麻省理工学院开设的一个很棒的分布式系统公开课程， 课程的Schedule在这里 ，这门课程的学习方式主要是通过教授的 lecture 讲解、Paper阅读、FAQ答疑，以及实践lab来完成的，是一个学习理论知识，然后动手实践的过程，个人认为是很好的学习方式，而MIT6.824公开课让更多不
CPU高速缓存（Cache Memory） CPU高速缓存 CPU缓存即高速缓冲存储器，是位于CPU与主内存间的一种容量较小但速度很高的存储器。由于CPU的速度远高于主内存，CPU直接从内存中存取数据要等待一定时间周期，Cache中保存着CPU刚用过或循环使用的一部分数据，当CPU再次使用该部分数据时可从Cac
互联网架构 一、特点二、思维三、目标与度量四、方法论 一、特点 互联网应用架构具有高并发、大数据、快迭代、高风险等特点。 二、思维 互联网思维讲究“专注、极致、口碑、快”。 （1）“专注”是指技术发展路线专注于行业发展方向，设计上要“高内聚、低耦合”。 （2）“极致”
第一章 分布式架构 文章目录 第一章 分布式架构1.1 从集中式到分布式1.1.2 分布式特点分布性对等性并发性缺乏全局时钟 1.1.3 分布式环境中的各种问题通信异常网络分区三态节点故障 1.2 从 ACID 到 CAP/BASE1.2.1 ACID原子性一致性隔离性读未提交(Read Uncommitted)读已提
Adaptive Consistency Regularization for Semi-Supervised Transfer Learning 论文题目：自适应一致性正则化方法用于半监督迁移学习 作者单位：百度大数据研究院 作者：Abulikemu Abuduweili 代码地址：https://github.com/SHI-Labs/Semi-Supervised-Transfer-Learning 摘要 近来，半
CAP是分布式系统最基础的理论，CAP分别表示三个特性： Consistency 一致性 Availability 可用性 Partition tolerance 分区容错性 一个分布式系统最多满足其中两个特性，无法同时满足三个特性，这就是CAP理论。 特性介绍 Consistency 一致性就是无论从哪个节点读取的数据应该都是相同的
一致性实际上是“正确性级别”的另一种说法，也就是说在成功处理故障并恢复之后得到的结果，与没有发生任何故障时得到的结果相比，前者到底有多正确。例如，要对最近一小时登录的用户计数。在系统经理故障之后，计数结果是多少？如果有偏差，是有漏掉的计数还是重复计数？ 在流处理中，一致性
自定义IRule 本文，我们通过IRule接口，实现一个自定义的负载均衡策略——一致性哈希。 关于一致性哈希原理不是本文探讨的重点，如果不了解的同学可以看下这篇文章《一致性哈希算法的原理与实现》，写的还是挺不错的。 一致性哈希不仅在负载均衡的领域，在很多其他的领域都有广泛的应
可靠消息最终一致性方案 可靠消息流程图 可靠消息服务是把整条链路变成了调用单体的单个功能 保证了最终一致性，不适合对即时性要求比较高的业务场景 最大努力通知 应用场景：第三方系统调用中 1.尽最大努力通知给调用方，24小时之内通知8次，时间间隔分别为2m，8m，8m，5分钟，30分钟，1h，4h，15h 2.
最初级的缓存不一致问题以及解决方案 问题: 先修改数据库,再删除缓存，如果删除缓存失败了，那么会导致数据库中是新数据，缓存中是旧数据，数据出现不一致 解决思路: 先删除缓存：再修改数据库，如果删除缓存成功了，如果修改数据库失败了，那么数据库中是旧数据，缓存中是空的，那么数据不会不一致因
背景 缓存是直播类app开发中一个非常有用的概念，数据库缓存更是在项目中必然会遇到的场景。而缓存一致性的保证，更是在面试中被反复问到，这里进行一下总结，针对不同的要求，选择恰到好处的一致性方案。 缓存是什么 存储的速度是有区别的。缓存就是把低速存储的结果，临时保存在高速存储
1. 目的 对【Aphoto编辑器2.0】需求进行用例评审工作，统一产品、开发、测试对需求理解一致性； 规范测试流程，减少测试人员执行阶段产出无效工作； 质量标准与项目要求标准达成一致性； 2、评审方式 召开评审会议，与会者在测试用例编写人员讲解之后给出意见和建议 3、会议内容 4、会后
为了更快响应请求，减少不必要的查询，加速数据的处理，数据缓存是我们日常开发绕不过去的环节 关注公众号，一起交流，微信搜一搜: 潜行前行 缓存的意义 数据的保存，离不开磁盘或者内存的操作。为了永久性的保存，数据最终还是会同步到磁盘上，小流量小并发的系统，直接使用 mysql 进行数据的操作
悟已往之不谏知来者之可追 记录一下自己学习Raft算法的过程 文章目录 悟已往之不谏知来者之可追前言一、引入？二、CAP定理1.概念2.共识算法 总结 前言 你能造什么样的火箭，决定你能去拧什么样的螺丝。 一、引入？ 在进行算法的学习之前，如果有机会，你会怎么样去设计一
一致性非锁定读含义 是指InnoDB 存储引擎通过 行多版本控制 的方式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，此时读取操作不会因此去等待行上的锁的释放相反的，InnoDB 存储引擎会去读取行的一个快照数据 快照数据是指该行的之前版本的数据，该实现
认识MySQL和Redis的数据一致性问题 1. 什么是数据的一致性2. 数据不一致情况及应对策略2.1 针对只读缓存(更新数据库+删除缓存)A. 无并发情况(1) 先删除缓存，再更新数据库(2) 先更新数据库，再删除缓存 解决策略a. 消息队列+异步重试b.订阅 Binlog 变更日志 B. 高并发情况(1)
随着移动互联网的发展和智能终端的普及，计算机系统早就从单机独立工作过渡到多机器协作，集群按照分布式理论构建出庞大复杂的应用服务，在分布式的基础上正进行一场云原生的技术革命，彻底打破传统的开发方式，解放了新一代的生产力。 分布式系统知识体系大图 基础理论 SOA 到 MSA 的进
信而泰IPv6协议一致性测试解决方案 背景 中国已经开始逐步进入万物互联的社会，相比原来的手机、电脑等接入网络，万物互联时代接入网络的智能终端会海量增加，而且在万物互联时代，网络的流量巨大，互联的终端访问更加灵活，因此万物互联一定要基于IPv6，目前已经在产业内达成共识。我国在20
组件名 语言CAP 服务健康检查 对外暴露接口 Spring Cloud集成 Eureka Java AP 可配支持 HTTP Consul Go CP 支持 HTTP/DNS Zookeeper Java CP 支持客户端 已集成 CAP： C：Consistency (强一致性) A：Availability (可用性) P：Partition tolerance （分区容错性) 最多只
字节跳动如何实现产品体验的一致性？ArcoDesign给出了一部分答案 2021-10-28 09:16·人人都是产品经理 编辑导语：产品设计这一环节至关重要，它关乎到最终的用户使用体验。此时，若能降低设计和开发之间的沟通损耗，提升二者的协作效率，将可以有效保障产品落地后的用户体验。那么，不妨来看看
