今天这篇笔记是讨论数据一致性概念的文章,作者是大名鼎鼎的All Things Distributed博客博主,AWS的CTO Werner Vogels。文章完成于2008年,但是其核心观念和论证至今依然有效。
分布式数据库的数据一致性管理是其最重要的内核技术之一,也是保证分布式数据库满足数据库最基本的ACID特性中的 “一致性”(Consistency)的保障。在分布式技术发展下,数据一致性的解决方法和技术也在不断的演进,本文就以作者实际研发的分布式数据库作为案例,介绍分布式数据库数据一致性的原理以及实际实现。 1 数据一致性 1.1 数据一致性是什么 大部份使用传统关系型数据库的DBA在看到“数据一致性”时,第一反应可能都是数据在跨表事务中的数据一致性场景。但是本文介绍的“数据一致性”,指的是“数据在多份副本
数据一致性是指在进行一系列操作后,数据能够达到预期的状态。在数据库中,一致性通常是指数据满足一定的约束条件,例如,关系数据库中的外键约束、唯一性约束等。
随着业务的发展,微服务架构逐渐成为当下业务中台的主流架构形式,它不但解决了各个应用之间的解耦问题,同时也解决了单体应用的性能问题实现可扩展可动态伸缩的能力。如下图所示,业务中台就是将平台的通用能力进行下沉,避免重复建设,形成底座平台能力,上层的各个应用服务都是基于中台能力进行快速构建。但是随着应用规模的扩大,原本在单体应用中不是问题的问题,在微服务架构中可能就是比较严重的问题,本文所要探讨的服务之间的数据一致性便是其中最具代表性的问题。本文将结合常见的电商下单场景来说明业务中台数据一致性方案。
在规模化图数据库的设计中,数据一致性和可用性是两个核心问题。以下从理论角度讨论如何处理这两个问题。
在一个分布式系统中,数据复制是通过将数据副本存储在多个节点上来实现的。数据库复制是指在多个数据库节点之间复制数据,并保持数据的一致性。
期望MQ具备高性能、高可用和数据一致性。很多MQ都声明这些特性全部支持,但都有前置条件。
近些年,随着SOA、微服务架构的流行,分布式系统数据一致性问题也随之而来成为大家热门关注的一个问题。其实,这个问题在很早之前就存在,因为在现实生活中,很多系统都不可能是一个大而全的单机系统,都或多或少需要跟其他系统集成,这种情况就必须需要考虑分布式系统数据一致性。
在分布式系统中,数据一致性问题是一个非常重要的问题。当多个节点同时修改数据时,可能会出现数据不一致的情况,影响系统的正确性。为了解决分布式系统中的数据一致性问题,可以采用以下几种方案:
把消息复制到多个节点,不仅可解决丢消息问题,还可保证消息服务的HA。所以都会把MQ配置集群模式,并开启消息复制保证系统。
随着业务的拓展,功能越来越多。把所有的功能都放在同一个服务下,代码混合交错,造成维护困难,也容易造成某一小bug导致整个服务不可用。因此我们会按业务功能会拆分成多个不同的服务(微服务的形成),多个服务组成的系统,有个响亮的名字:分布式系统;而系统中的服务状态我们该怎么去管理,有什么相关的理论呢?
作为互联网公司的研发工程师,微服务的架构思想对于各位读者朋友来说,已经不是陌生东西。我们当中的大多数人,或多或少经历过从单体应用到微服务化的系统拆分和演进过程。我们按照庞大系统的业务功能和特征,将其从一个单体的大应用,逐渐地拆分成很多的子系统的协同配合完成业务功能,甚至拆分后的某些子系统服务,还可能再拆分出来更多的更细颗粒度的子系统服务。拆分后的服务之间,采用PRC调用方式的通信,也就越来越多。随之而来的,跨系统服务之间的数据一致性的问题就会越来越突出了。比如电商系统中营销活动系统的积分和优惠券的发放和扣减,比如电商系统的核心下单核心链路上,首页瀑布流,商详页,下单页等等商品价格全链路一致性等等,支撑这些业务功能的实现,往往可能需要依赖来自N个不同的业务系统服务提供的数据读写服务能力来完成。
Zookeeper作为注册中心不是跑的好好的吗?为什么要替换,是不是闲的?在过去的一段时间替换它的优先级的确不高,然而腾出手来是要替换掉它的,换句话说选择注册中心时有更好的选择。
谁也不能保证计算机系统能够永远无故障的执行下去。网络波动、磁盘损坏等现网高频故障,机房掉电、服务器硬件失效等低频却又致命的故障,时刻考验着我们的系统。
大家好,我是三友,这篇文章想来跟大家来探讨一下,在Java中已经提供了并发安全的集合,为什么有的场景还需要使用读写锁,直接用并发安全的集合难道不行么?
在大型互联网应用中,由于数据库读写频繁、压力大等原因,我们通常会使用缓存来减少数据库的访问次数,提高系统的性能。而Redis作为一个高性能的内存数据库,成为了缓存的首选方案之一。但是,缓存和数据库之间存在数据一致性的问题,如何解决这个问题呢?本文将结合JAVA语言和当前各大互联网公司主流解决方案,介绍一下Redis缓存MySQL数据库存储二者如何保证数据一致性。
综上所述,通过提供事务支持、合适的并发控制机制、分布式架构和缓存技术等解决方案,可以克服图数据库在数据一致性和并发性方面的挑战。这些解决方案可以提高图数据库的性能、可靠性和可扩展性。
关于对高可用的分级在这里我们不做详细的讨论,这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及高可用方案的选型。
通过对数据的垂直拆分或水平拆分后,我们解决了数据库容量、性能等问题,但是将会面临数据迁移和数据一致性的问题。
前言 微服务是当下的热门话题,今天来聊下微服务中的一个敏感话题:如何保证微服务的数据一致性。谈到分布式事务,就避免不了CAP理论。 CAP理论是指对于一个分布式计算系统来说,不可能同时满足以下三点:
在金融行业数字化转型的驱动下,国有银行、股份制银行和各级商业银行也纷纷步入容器化的进程。
高可用设计的核心思想是冗余和故障转移,具体分析下业界比较流行的高可用中间件框架的高可用实现思想。
所谓的一致性问题是指,在同时使用缓存和数据库的情况下,要确保数据在缓存与数据库中的更新操作保持同步。也就是当对数据进行修改时,无论是先修改缓存还是先修改数据库,最终都要保证两者的数据是一样的,不会出现数据不一样的问题。
前几天有人问了我一个问题,说如果数据库某些操作不用事务,那么又需要保持数据的一致性,那么该用什么方法替代事务。我就想到了悲观锁和乐观锁的思想,下面我解释一下在数据库中的悲观锁和乐观锁
一句话概括 CAP:在分布式系统中,网络故障,服务瘫痪,整个系统的数据仍然保持一致性。
FE层的架构都能在网上找到说明. 但BE层的架构模式、一致性保障、与FE层之间的请求逻辑,数据传输逻辑等,我个人暂时没有找到相应的博客说明这些的。当然这些是我个人在学习与使用Doris过程中,对内部交互逻辑与实现感兴趣才有这些疑问. 还好现在有GPT这类大模型,有了疑问,只要问题描述得当,大多可以解惑.
在理论计算机科学中,CAP原理指出对于一个分布式系统来说,当设计读写操作时,只能同时满足一下三点中两个:
关于对高可用的分级我们暂不做详细的讨论,这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及选型。
读写操作永远是成功的。即服务一直是可用的,即使集群一部分节点故障,集群整体还能正常响应客户端的读写请求。
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保证缓存和数据库数据一致性是一个复杂的问题,它涉及到缓存策略、数据更新机制、系统架构等多个方面。下面我将介绍一些常见的策略来确保缓存和数据库之间的数据一致性。
事务的原子性、持久性可确保在一个事务内,更新多条数据都成功/失败。在一个系统内部,我们可以使用数据库事务来保证数据一致性。那如果一笔交易,涉及到跨多个系统、多个数据库的时候,用单一的数据库事务就没办法解决了。
综上所述,为了保证XA事务的一致性和可靠性,需要使用XA协议进行分布式事务的管理,使用分布式事务日志记录事务操作,设计幂等性操作,借助数据库的分布式事务支持,以及使用分布式锁和分布式一致性算法来确保分布式系统的数据一致和可靠性。
有人可能看到“本地缓存”这四个字就会觉得不屑,“哼,现在谁还用本地缓存?直接用分布式缓存不就完了嘛”。
在大规模图数据库中,数据一致性问题是一个较为复杂且需要关注的问题。由于图数据库的特性,图中的节点和边之间关系复杂,而且数据量庞大,因此在分布式图数据库中确保数据一致性是一项具有挑战性的任务。
总之,协调者之间的同步问题可以通过选举机制、日志复制和协议的设计来解决,不同的方案有不同的优缺点,需要根据具体的场景和需求选择合适的方案。
数据一致性是构建业务系统需要考虑的重要问题 , 以往我们是依靠数据库来保证数据的一致性。但是在微服务架构以及分布式环境下实现数据一致性是一个很有挑战的的问题。ServiceComb作为开源的微服务框架致力解决微服务开发过程中的问题。我们最近发起的ServiceComb-Saga项目来解决分布式环境下的数据最终一致性问题。本文将向大家介绍为什么数据一致性如此重要?Saga又是什么?
目前随着微服务化建设的普及,存在越来越多的跨系统数据交互情况,跨系统数据一致性问题越发凸显,那如何有效保证跨系统数据的一致性呢?
从2014年开始,微服务逐渐进入大家的实现,被认为是下一代实现信息化的有效手段。设计到系统,其中绕不开的就是数据一致性,从本地事务,到后来的分布式事务,都能够有效的保证数据一致性。但是在微服务架构中,这两种方式都不是最好的选择。
在ClickHouse中,数据副本是指将数据进行复制并存储在多个物理位置上的机制。
后台开发的目标是要提供高可用的后台服务,其中很重要的一点是保证业务连续性(服务不中断,或中断时间在允许范围内)。
Sentinel 是决策者, master 是主库,follow 是从库,下面按照数据复制,状态决策2个角度进行分析
Spring Boot是一个用于快速构建基于Spring框架的应用程序的开源框架。它提供了许多开箱即用的特性,其中包括支持事务管理。
分布式环境下(数据分布)要任何时刻保证数据一致性是不可能的,只能采取妥协的方案来保证数据最终一致性。这个也就是著名的CAP定理。 C一致性:对于指定的客户端来说,读操作保证能够返回最新的写操作结果。 A可用性:非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应(不是错误和超时的响应)。 P分区容错性:当出现网络分区后,系统能够继续“履行职责”。
这次我们要进入 Nacos 的一致性底层原理了,还是先来一张架构图,让大家对 Nacos 的架构有个整体的印象,本篇会主要讲解一致性模块中的 Distro 协议。
本文首先对数据一致性进行简要说明,然后画图分析展示9种数据一致性协议的工作流程,最后给出实现这9种协议的例子。希望对您理解数据一致性有所帮助!
随着微服务架构的推广,越来越多的公司采用微服务架构来构建自己的业务平台。就像前边的文章说的,微服务架构为业务开发带来了诸多好处的同时,例如单一职责、独立开发部署、功能复用和系统容错等等,也带来一些问题。
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