论文阅读： Semi-supervised semantic segmentation needs strong, varied perturbations 作者声明 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 原文链接：凤⭐尘 》》https://www.cnblogs.com/phoenixash/p/15379232.html 基本信息 \1.
当数据库中的数据更改之后，Redis中的缓存数据也需要更改？ 怎么保证Redis中的数据和数据库中数据一致呢？ 首先说下，现阶段只能保证数据库和redis的最终一致性，无法保证其强一致性，无论怎么做都会存在一段时间的数据不一致。 1、删除还是更新Redis 按常理说，我们在更新完数据库后，应该
在了解一致性哈希算法之前，最好先了解一下缓存中的一个应用场景，了解了这个应用场景之后，再来理解一致性哈希算法，就容易多了，也更能体现出一致性哈希算法的优点，那么，我们先来描述一下这个经典的分布式缓存的应用场景。 场景描述 假设，我们有三台缓存服务器，用于缓存图片，我们为这三台
缓存 缓存构建的基本思想是利用时间局限性原理，通过空间换时间来达到加速数据获取的目的，同时由于缓存空间的成本较高，在实际设计架构中还要考虑访问延迟和成本的权衡问题。 业务系统读写缓存有 3 种模式： Cache Aside（旁路缓存），先更新db，后删除缓存 Read/Write Through（读写穿透），cache服
聊到分布式架构,必然会聊到CAP理论.下图为CAP理论的经典图. 一.CAP理论概述: 一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项. 二.那一致性,可用性,分区容错性到底指的是什么? 一致性:所有节点
为保证事务的正确性与可靠型，事务必须满足ACID四大特性：原子性、一致性、隔离性、持久性。 原子性（A）：一个事务（transaction）中的所有操作，或者全部完成，或者全部不完成，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（Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过
文章目录 理解事务业务层事务与分布式事务 ACID、CAP和BASEXA事务2PCmysql的XA事务3PC TCC设计幂等 本地消息表消息事务尽最大努力通知总结 前几天面试，面试官让我谈谈分布式事务的ACID，当时我才发现一谈论ACID立马想到的都是关系型数据库、基于单机的分布式事务，而对于分布
一致性分为数据一致性和事务一致性的情况： 现在说的是数据一致性的情况 复制是导致出现数据一致性问题的唯一元婴 强一致性：也叫线性一致性，除此之外其他的一致性都是弱一致性的特殊情况，所谓强一致性，即复制是同步的，弱一致性即复制异步的 在实践中通常是使得从库是同步的，而其
CPU缓存一致性协议MESI 1、MESI1.1、什么是缓存一致性协议MESI1.2、MESI的缓存行1.3、volatile对MESI的应用 2、MESI优化和他们引入的问题10、辅助知识10.1、当加上CPU时Java代码的执行过程10.2、总线锁10.3、缓存行伪共享10.3.1、什么是伪共享？10.3.2、怎么解决伪共享？
总结 1：Hash slot(slot 空间)对比一致性哈希(环空间) 可以做到数据分配更均匀 有 N 个节点,每个节点是准确的承担 1/N 的容量 一致性哈希，它使用的是hash函数返回的值是随机的。 2：Hash slot 更便捷的新增/删除节点 假设已有R1、R2、R3 节点 若新增 R4 节点，只需要从 R1、R2、
总结 1. 为什么需要一致性哈希？传统的取模操作不行么？ 一致性哈希算法(Consistent Hashing Algorithm)是一种分布式算法，常用于负载均衡。Memcached client也选择这种算法，解决将key-value均匀分配到众多cahce server上的问题。它可以取代传统的取模操作，解决了取模操作无法应对增删cac
【原文】 https://www.cnblogs.com/study-everyday/p/8629100.html 【解决的问题】 1）使用hash%n，增加节点，全部数据都要改变 在一致性hash环上，增加一个节点x，只影响逆时针一个节点 减少一个节点，影响顺时针下一个节点 2）节点数少，只有2个，数据倾斜问题 可以设置虚拟节点，更加均匀
场景： 有个接口要接收订单和售后单做结算，一次可以接收一个订单和多笔售后单，或者订单结算过后可以单独结算售后单，每次接口调用如果对一笔单子做了结算（订单和售后单都算单子），就不能再次结算，系统正常情况下会如下调用 第一次调用推送 订单1、售后单A、第二次调用推送售后单B。 思考：
分布式缓存是现在很多分布式应用中必不可少的组件，但是用到了分布式缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？ Cache Aside Pattern 最经典的缓存+数据库读写的模式，就是 Cache Aside Pattern。读的时候，先读缓存，缓
首先，缓存由于其高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进行业务操作。 但是在更新缓存方面，对于更新完数据库，是更新缓存呢，还是删除缓存。又或者是先删除缓存，再更新数据库，其实大家存在很大的争议。目前没有一篇全面的博客，
引言 缓存与数据库的一致性即更新数据库中的记录后，缓存的数据也可要同步更新，不然会读到脏数据。事实上我们是无法保证缓存与数据库中的强一致性的，一定会有延迟，我们只能保证其最终一致性。 首先要明确的是，我们不更新缓存的数据，而是删除缓存，然后由下个请求去去缓存，发现不存在后再
一、CAP定理 C：一致性C代表更新操作成功后，所有节点在同一时间的数据完全一致。 A：可以性A代表用户访问数据的时候，系统是否能在正常响应时间返回预期的结果。 P：分区容错性P代表分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性或可用性的服务 CAP定理在系
记录自己学习过程的一篇博客（根据B站清风老师的课程所学所感。自己水平不高，希望各方大佬指点错误） 先介绍一下，层次分析法(The Analytic Hierarchy Process简称 AHP)是由美国运筹学家、匹兹堡大学教授T.L.Saaty（萨蒂）于20世纪70年代创立的一种系统分析与决策的综合评价方法，是在充分研
请简述事务的四大特性分别是什么？这个很可能是面试题 原子性 一个事务必须被视为一个不可分割的最小工作单元，整个事务中的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚，对于一个事务来说，不可能只执行其中的一部分操作，这就是事务的原子性一致性 数据库总是从一个一致性的状态转换到
文章目录 微服务下的分布式事务介绍及其解决方案（java）第一部分7.11分布式(XA) 事务7.11.1内部XA事务7.11.2 外部XA事务 第二部分1、什么是分布式事务1.1、事务的ACID特性1.1.1、原子性（A）1.1.2、一致性（C）1.1.3、隔离性（I）1.1.4、持久性（D） 2、分布式事务的产生的原因2.1、数据库
分布式一致性算法2PC和3PC 为了解决分布式一致性问题，产生了不少经典的分布式一致性算法，本文将介绍其中的2PC和3PC。 2PC即Two-Phase Commit，译为二阶段提交协议。 3PC即Three-Phase Commit，译为三阶段提交协议。 分布式系统和分布式一致性问题 分布式系统，即运行在多台不同的网络计算
事务 本地事务什么是事务事务四大特性事务的隔离级别事务传播行为 本地事务@Transactional+传播行为 分布式事务分布式事务产生的场景CAP理论AP架构CP架构 BASE理论Base理论介绍 分布式事务解决方案2PC(两阶段提交)TCC（柔性事务）可靠消息最终一致性（柔性事务）最大努力通知（柔性
大家好，我是老三，今天又是被算法致郁的一天，写篇文章缓一缓。 这篇文章，我们来看看缓存一致性问题。 缓存一致性 我接下来会巴巴说一堆缓存一致性，但是—— 作为一名暴躁老哥，我先把结论撂这了！ 缓存和数据库的强一致性无法实现！ CAP理论了解一下，缓存适用的场景属于CAP中的AP，是非强一致
1. 事务简介 事务(Transaction)是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)。在关系数据库中，一个事务由一组SQL语句组成。事务应该具有4个属性：原子性、一致性、隔离性、持久性。这四个属性通常称为ACID特性。 原子性（atomicity）：个事务是一个不
一、软件测试 1、软件质量组成：内部质量、外部质量、使用质量 2、QA关注软件开发活动中的过程、步骤和产物，软件测试不关心过程的活动，只关注产物 3、单元测试：出错处理、模块接口、局部数据、边界条件、独立路径 4、集成测试 模块组装方式 一次性组装方式 增值式组装方式（自顶向下
