前言： 《SESS: Self-Ensembling Semi-Supervised 3D Object Detection》 CVPR2020 Oral 新加坡国立大学出品 论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Zhao_SESS_Self-Ensembling_Semi-Supervised_3D_Object_Detection_CVPR_2020_paper.pdf Code地址：Gi
如何保证缓存和数据库一致性，这其实是一个老生常谈的话题了。 但很少人能真正把这个问题讲明白，例如： 到底是更新缓存还是删缓存？到底选择先更新数据库，再删除缓存，还是先删除缓存，再更新数据库？为什么要引入消息队列保证一致性？延迟双删到底什么？会有什么问题？到底要不要用？... 下面我们就
任何明智的 IT 部署都需要备份，而 Proxmox VE 提供了一个完全集成的解决方案，使用每个存储和每个访客系统类型的功能。这允许系统管理员通过备份一致性和访客系统停机时间之间的模式选项进行微调。 Proxmox VE 备份始终是完整备份 - 包含 VM/CT 配置和所有数据。可以通过 GUI 或通过
示例 屏障 释放一致性 原子操作 示例 在上面的例子中，memory_0是CPU0私有的数据存储区，memory_1是CPU1私有的数据存储区，而memory_01是两者共享的数据存储区。在这样一个多核系统中，如何保证CPU0和CPU1对memory_01的正确访问呢？比如，CPU0写入一批数据到memory_01中，然后CPU1取出这批
一，容灾方案 之前介绍过RTM的系统架构设计，其中有说到我们的容灾设计的是双活和多活。有很多小伙伴问到为什么不采用主从架构设计，以及多活容灾怎么做到数据一致性等问题。这里我们针对容灾和多活设计进行详细介绍。 容灾的方案有很多，最常见的就是主备容灾，最初版本我们也采用了
2.3 CAP理论 如何进行分布式事务控制？CAP理论是分布式事务处理的理论基础，了解了CAP理论有助于我们研究分布式事务的 处理方案。 CAP理论是：分布式系统在设计时只能在一致性(Consistency)、可用性(Availability)、分区容忍性(Partition Tolerance)中满足两种，无法兼顾三种。 通过
2、业务层 业务层通常是由PHP、Java、Python、Go等写的逻辑代码构成的，需要依赖于后台数据库及一些缓存层面的东西。如何实现业务层的高可用呢？最核心的就是，业务层不要有状态，将状态分散到缓存层和数据库。目前大家通常喜欢将以下几种数据放入业务层。 第一，session，即用户登录相
文章目录 摘要一、几种主流的数据库同步方式二、架构及工作原理三、全量同步和实时增量同步机制四、源和目标五、举例：Oracle 数据实时同步到 Elasticsearch六、目标和源数据一致性七、异构数据类型转换八、总结 摘要 数据库同步有3大难题： 1是如何保障目标和源数据一致性；
ZooKeeper是一种高性能，可扩展的服务，虽然读取速度比写入快，但是读取和写入操作都设计的极为快速，这样做的原因是在读取的情况下，ZooKeeper可能会提供较旧的数据为分布式应用提供高效、高可用的分布式协调服务，提供了诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知和分布式
目录CAP 概念C（Consistency）：一致性A（Availability）：可用性P（Partition tolerance）：分区容错性CAP 无法同时满足组合搭配那么 CP,AP,CA，这三种，哪个好呢？关于弱一致性 CAP 概念 C（Consistency）：一致性 在分布式系统中，所有的计算机节点的数据在同一时刻都是相同的，数据都是一致的。不能因为分布式导
1、回顾事务 把一组业务当成一个业务来做;要么都成功，要么都失败! 事务在项目开发中，十分的重要，涉及到数据的一致性问题，不能马虎! 确保完整性和一致性; 事务ACID原则: 原子性 一致性 隔离性 多个业务可能操作同一个资源,防止数据损坏 持久性 事务一旦提交，无论系统发生
现在比较常见的缓存读写策略是这样的 写模式 在数据库层前置一道缓存，是为了减轻数据库层面的访问压力。但是同一份数据落在两个系统中，势必会造成数据一致性问题。 比如说： 有多个操作t1、t2执行同时对一份数据进行update，如果t1更新完DB以后，因为某些原因造成一瞬间的延迟，使t2更新
线性一致性 CAP 什么是CAP CAP的权衡 AP wihtout C CA without P CP without A 线性一致性 etcd中如何实现线性一致性 线性一致性写 线性一致性读 1、客户端的get请求 2、服务端响应读取请求 3、raft中如何处理一个读的请求 如果follower收到只读的消息 如果leader收到只读
使用场景 缓存(使用最多的) 双写一致性 缓存和数据库数据一致性 通过分布式事务控制双写一致性，但是速度上有影响了 单woker线程，串行化处理，者就引出一个问题，它是快还是慢呢，这个需要看场景， 缓存在内存极速处理 那为什么要使用单线程呢？ 因为多线程涉及到数据同步，就要考虑很多情况
一、事务的概念 事务是一种机制、一个操作序列，包含了一组数据库操作命令，并且把所有的命令作为一个整体一起向系统提交或撤销操作请求，即这一组数据库命令要么都执行，要么都不执行。如果一组命令执行到一半后面没有执行，那之前执行的内容会进行回退，来保证整体性。 事务是一个不可分割
zookeeper不是为高可用设计的 由于要跨机房容灾，很多系统实际上是需要跨机房部署的。出于性价比的考虑，通常会让多个机房同时工作，而不会搭建N倍冗余。也就是说单个机房肯定撑不住全流量。由于zookeeper集群只能有一个master，因此一旦机房之间出现故障，zookeeper master就只能照顾一
# CAP理论 2000年7月，加州大学伯克利分校的Eric Brewer教授在ACM PODC会议上提出CAP猜想。2年后，National University of Singapore的Seth Gilbert和Massachusetts Institute of Technology的Nancy Lynch从理论上证明了CAP。之后，CAP理论正式成为分布式计算领域的公认定理。
消息丢失的案例： Leader接收消息后，更新Leader的LEO，但是Remote-LEO和HW并没有更新。 如果生产者设置acks=1，则表示此消息已经发送成功。如果acks=-1，默认 min.insync.replics=1，也表示消息已经发送成功： Follower拉取消息，放到本地，此时，更新Follower的LEO为3：
事务的四大特性(简称ACID) 1.原子性(Atomicity) 事务是数据库的逻辑工作单位,事务中包括的诸操作要么全做，要么全不做。 2.一致性(Consistency) 事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变道变到另一个一致性状态。一致性与原子性是密切相关的。 3.隔离性(Isolation) 一
1 TiDB 产品核心价值点和主打场景 HTAP 的定义：Hybrid Transactional/Analytical Processing，混合事务分析处理 数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主
CAP原则 RDBMS (Mysql.Oracle、sqlServer) ===>ACID NoSQL(redis、mongdb) ===>CAP ACID是什么? A(Atomicity)原子性 c (Consistency)一致性 l(lsolation)隔离性 D(Durability)持久性 CAP是什么? c(Consistency)强一致性 A(Availability)可用性 P(Partition tolerance)分区容错
哈希 Hash 算法介绍 哈希算法也叫散列算法, 不过英文单词都是 Hash, 简单一句话概括, 就是可以把任意长度的输入信息通过算法变换成固定长度的输出信息, 输出信息也就是哈希值, 通常哈希值的格式是16进制或者是10进制, 比如下面的使用 md5 哈希算法的示例 md5("123456") => "e10a
回顾事务 将一组业务当成一个业务来做：要么都成功，要么都失败 在项目开发中十分重要（涉及数据一致性！！！） 保证完整性和一致性 【面试问题点】 事务ACID原则 原子性 一致性 隔离性：多个业务可能操作同一个资源，防止数据损坏 持久性：事务一旦提交，无论系统发生什么问题都不会影响数据，数据被
Etcd是一个高可用的键值存储系统，主要用于共享配置和服务发现，它通过Raft一致性算法处理日志复制以保证强一致性，可以理解它为一个高可用强一致性的服务发现存储仓库。本文主要介绍Kubernetes(k8s) etcd配置多节点集群方法。 原文地址：Kubernetes(k8s) etcd配置多节点集群方法
Etcd是一个高可用的键值存储系统，主要用于共享配置和服务发现，它通过Raft一致性算法处理日志复制以保证强一致性，可以理解它为一个高可用强一致性的服务发现存储仓库。本文主要介绍Kubernetes(k8s) etcd创建快照及恢复数据方法。 原文地址：Kubernetes(k8s) etcd创建快照及恢复数据方法
