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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
419
0
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
300
0
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
543
0
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
1.6K
0
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
1.4K
0
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
701
0
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
395
0
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