目录基本结构解决修改服务器数量的问题增加节点减少节点总结hash 环偏斜 在使用分布式缓存时，会用到多台服务器，当我们需要使用某个缓存时，常用的做法是 hash(数据内容) % n 其中，hash() - 对数据内容进行 hash 操作， % - 取模操作，n - 服务器数量。 但如此做，会产生一些问题，例如： 在服务
单节点事务 在一个不确定的存储环境中，会有许多出错的情况。例如，网络故障、磁盘故障、应用程序的某种bug，这些未解决的问题都会影响到系统的高可靠性。处理好上述问题就需要完善的容错机制，而事务就是一直以来简化这些问题的首选。 事务提供的安全保障即ACID，分别代表原子性、一致性
简介：本文以云原生为时代背景，介绍了阿里云块存储快照服务如何基于高性能 ESSD 云盘提升快照服务性能，提供轻量、实时的用户体验及揭秘背后的技术原理。依据行业发展及云上数据保护场景，为企业用户及备份厂商提供基于快照高级特性的数据保护的技术方案，满足云上用户数据保护的迫切需
分布式事务实现与原理分析 1 分布式事务的理论基础 1.1 本地事务（基础回顾） 事务是关系型数据库中，由以组SQL组成的一个执行单元，该单元要么整体成功，要么整体失败.。 事务的ACID四大特性： 原子性（Atomicity） 指事务包含的所有sql执行，要么整体成功，要么整体失败。强调不可分割 一
缓存和数据库一致性 双写模式：写数据库后，写缓存 问题：并发时，2写进入，写完DB后都写缓存。有暂时的脏数据 失效模式：写完数据库后，删缓存 问题：还没存入数据库呢，线程2又读到旧的DB了 解决：缓存设置过期时间，定期更新解决：写数据写时，加分布式的读写锁。 缓存数据一致性-解决方案： 如
一致性哈希算法（Consistent Hashing）最早在论文《Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web》中被提出。简单来说，一致性哈希将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，如假设某哈希函数H的值空间为0-2^32-1（
一．什么是事务 事务（Transaction）是并发控制单位，是用户定义的一个操作序列，这些操作要么都做，要么都不做，是一个不可分割的工作单位。 事务通常以BEGIN TRANSACTION开始，以COMMIT或ROLLBACK结束。 事务通常以BEGIN TRANSACTION开始，以COMMIT或ROLLBACK结束。 二．事务的四大特性（ACID） 事
一：序 - 最近在对数据做缓存时候，会涉及到如何保证 数据库/Redis 一致性问题。 - 刚好今天来总结下 一致性问题 产生的问题，和可能存在的解决方案。 二：（更新策略）- 先更新数据库，后更新缓存 - 产生的问题 -  - 由上面流程图可知道，请求A更新缓存应该比请求B
分布式事务 分布式事务理论CAP（强一致性） CAP 定理，又被叫作布鲁尔定理。对于共享数据系统，最多只能同时拥有CAP其中的两个，任意两个都有其适应的场景。 BASE（最终一致性）BASE 是指基本可用（Basically Available）、软状态（ Soft State）、最终一致性（ Eventual Consistency）。它的核心思想
层次分析法——评价类问题 层次分析法的步骤及原理 分析各因素层次关系，建立系统层次结构 层次关系用层次结构图表示，如： 层次结构图分为目标层，准则层，方案层。准则层可以有多层，每个准则层可以对应一个或多个方案层。准则的确立可以通过网络搜索获取。 判断构造矩阵，（某一层次个元
参考链接 https://raft.github.io/ 可手动调整参数，模拟不同场景 http://thesecretlivesofdata.com/raft/ 动态演示 强烈推荐 raft协议解决在分布式系统中的一致性问题，其容错性和性能基本上和Paxos相同，但是其复杂程度，易于理解程度都优于Paxos raft的角色 raft中有三种角
假设我们现在做一个简单的文件缓存服务，由于文件数过多，我们先使用3台机器用来存储文件。 为了由文件名（假设文件名称不重复）能得到存储的机器，考虑先对文件名做hash运算，接着对3取余，得到的余数即为所在机器的编号。 这套系统运行了很久，后来文件数量慢慢增多，3台机器存不下了，现在我们
一、分布式中的CAP原则 1.1 CAP的概念 CAP原则指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），最多只能满足两个，三者不能兼得 Consistency（一致性） 指的是对于每一次的读取操作，要么都能够读取到最新的写入数据，要么就错误 Availa
什么是注册中心： 注册中心是微服务架构中的"通讯录"，他记录了服务和服务地址的映射关系。在分布式架构中，服务会注册到这里，当服务需要调用其他服务时，就到这里找到服务的地址，进行调用。 就是：在没有注册中心的时候，服务间的调用需要知道被当当服务调方的具体地址（
1. 背景 1.1 行业现状与问题 很多技术同学都知道，移动端往往比较侧重业务开发，这会导致人员规模不断扩大，项目复杂度也会持续增长。而为了满足业务的快速上线，很难去落实统一的设计规范，在开发过程中由于UI缺乏标准导致的问题不断凸显，具体体现在以下4个层面： 设计层面：由于UI缺乏标准化
数据库CAP分析 文章目录 数据库CAP分析 前言一、CAP是什么？二、CAP分析1.水平扩展应用+单数据库实例的 CAP 分析2.水平扩展应用+主从数据库集群的CAP分析 总结 前言 CAP 理论是针对分布式数据库而言的，它是指在一个分布式系统中，一致性（Consistency, C）、可用性（Availability,
缓存双写一致性之更新策略 缓存双写一致性的理解缓存按照操作来分，有细分两种只读缓存读写缓存 数据库和缓存一致性的几种更新策略挂牌报错,凌晨升级目的三种更新策略（写操作要以数据库为准）1. 先更新数据库，再更新缓存案例结论 2. 先删除缓存，再更新数据库案例异常情况解决方案
文章目录 前言1. 缓存一致性2. 缓存一致性设计分析2.1 先淘汰缓存，再更新数据2.2 先淘汰缓存，再更新数据 3. 实用方案-延时二次淘汰 前言 公司项目中发生了缓存一致性的问题，具体场景如下： 系统的业务配置更新为生效状态后，业务服务实际使用的配置数据还是旧版本的数据偶现
简介 NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即"不仅仅是SQL"。 在现代的计算系统上每天网络上都会产生庞大的数据量。 这些数据有很大一部分是由关系数据库管理系统（RDBMS）来处理。 1970年 E.F.Codd's提出的关系模型的论文 "A relational model of data for large shared data banks"，这使
1.twemproxy， 大概概念是，它类似于一个代理方式，使用方法和普通redis无任何区别，设置好它下属的多个redis实例后，使用时在本需要连接redis的地方改为连接twemproxy，它会以一个代理的身份接收请求并使用一致性hash算法，将请求转接到具体redis，将结果再返回twemproxy。 使用方式简便(相对red
CAP和BASE理论 CAP理论 CAP 理论指出对于一个分布式计算系统来说，不可能同时满足一致性（C:Consistency）、可用性（A:Availability）和分区容错性（P:Partition tolerance）这三个基本需求，最多只能同时满足其中的两项，P 是必须的，因此只能在CP和AP中选择。 一致性
前言： 在OLTP系统领域，我们在很多业务场景下都会面临事务一致性方面的需求，例如最经典的Bob给Smith转账的案例。传统的企业开发，系统往往是以单体应用形式存在的，也没有横跨多个数据库。我们通常只需借助开发平台中特有数据访问技术和框架（例如Spring、JDBC、http://ADO.NET），结合关系型数
区块链核心技术组成 四个模块 P2P 网络协议、分布式一致性算法（共识机制）、加密签名算法、账户与存储模型。 1. P2P 网络协议 2. 分布式一致性算法 2.1、POW 2.2、POS 2.3、DPOS P2P 网络协议、分布式一致性算法（共识机制）、加密签名算法、账户与存储模型。 P2
这里写自定义目录标题 1. ZooKeeper 课程安排2. 分布式一致性解决方案产生背景2.1. 集中式服务2.2. 发展趣事2.3. 分布式服务2.4. 分布式系统常见异常问题2.5. 衡量分布式系统的性能指标2.6. 一致性理解2.7. 分布式一致性的作用 3. 分布式事务3.1. 2PC两阶段提交3.1.1. 执
浅谈缓存一致性问题 一、为什么使用缓存？二、保证缓存一致性的方案(写操作)1.先操作数据库，再删缓存2.先删缓存，再操作数据 三、总结 一、为什么使用缓存？ 现在大多数互联网公司使用缓存通常都是为了**缓存一些热点数据，降低数据库的访问压力**，提升系统的响应速度，为用户提供
