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服务化进程

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数据一致性场景实战（一）

云数据库 Redis 缓存数据库 sql 分布式

现在很多并发性很高的系统为了提高吞吐量而使用redis来当数据存储，而当redis挂了的时候有可能数据丢失，这个时候系统可能不可用，而把流量路由到db肯定是不可行的，因为流量太大，这个时候恢复redis中的数据又比较耗时，而这个时候经常会出现使用多个reids集群，即有一个或者多个备份redis集群。这个时候怎么保证多个redis集群数据一致性呢？

一笠风雨任生平

2022-01-06

3850

分布式事务解决方案

数据库 sql 消息队列 CMQ 版 kafka 分布式

前面已经聊了很多分布式服务上的技术问题，说到微服务这里就不得不提分布式事务的，下面先聊一下数据库事务以及事务的一些理论

一笠风雨任生平

2022-01-06

2720

分布式锁解决方案

分布式云数据库 Redis 数据库 sql

所谓的悲观锁：顾名思义，就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次拿数据的时候都会上锁。这样别人拿数据的时候就要等待直到锁的释放。

一笠风雨任生平

2019-08-02

5290

python分布式事务方案（二）基于消息最终一致性

分布式 linux zabbix python api

上一章采用的是tcc方案，但是在进行批量操作时，比如说几百台主机一起分配策略时，会执行很长时间，这时体验比较差。由于zabbix隐藏域后台，而这个慢主要是集中在调用zabbix接口，这里我们就基于消息最终一致性来进行优化消息一致性方案是通过消息中间件保证上、下游应用数据操作的一致性。基本思路是将本地操作和发送消息放在一个事务中，保证本地操作和消息发送要么两者都成功或者都失败。下游应用向消息系统订阅该消息，收到消息后执行相应操作。

一笠风雨任生平

2019-08-02

1.5K0

python分布式事务方案（一）tcc

分布式 zabbix

随着单体应用的拆分以及服务化的流行，现在分布式事务已经比较常见，分布式事务理论ACID、CAP、BASE等我就不说了，现在就直接说一下一种常见的解决方案-tcc TCC 其实就是采用的补偿机制，其核心思想是：针对每个操作，都要注册一个与其对应的确认和补偿（撤销）操作。它分为三个阶段：

一笠风雨任生平

2019-08-02

1.3K0

disconf分布式配置管理（二）与spring集成

spring 分布式 xml

上一章介绍了disconf的安装预配置，这章主要介绍下disconf与spring集成

一笠风雨任生平

2019-08-02

6730

分布式锁解决方案

分布式云数据库 Redis 数据库 sql

所谓的悲观锁：顾名思义，就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次拿数据的时候都会上锁。这样别人拿数据的时候就要等待直到锁的释放。

一笠风雨任生平

2019-08-02

3790

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