一致性简介 根据 CAP 理论的一致性（Consistency）问题，即在读写发生在不同节点的情况下，怎么保证每次读取都能获取到最新写入的数据。...Causal Consistency 在 MongoDB 中是相对比较独立一块实现，只有当客户端读写的时候开启 Causal Consistency Session 才提供相应承诺。...最终一致性在标准中的定义是非常宽松的，是最弱的一致性模型，但是在这个一致性级别下 MongoDB 也通过 writeConcern 和 readConcern 接口的配合使用，提供了丰富的对性能和正确性的选择...WriteConcern MongoDB支持的WriteConcern选项如下 w: 数据写入到number个节点才向用客户端确认 {w: 0} 对客户端的写入不需要发送任何确认，适用于性能要求高，但不关注正确性的场景...replBatcher thread，这个线程负责逐个从producer thread的队列里取出oplog，并放到自己维护的队列里，这个队列最多允许5000个元素，并且元素总大小不超过512MB，当队列满了时
CAP 定理解释了这一点，在分布式数据存储中以下属性只可以实现其中两点。 一致性：这涉及节点之间的数据一致性。数据会有一些副本，来在发生故障时提供冗余性并提高读取性能。...根据这一点，不可能同时拥有一致性、可用性和分区容差。如果我们考虑可能发生的情况，我们就能直观地理解这种行为。 为了在写入数据时保持一致性，我们需要向所有副本服务器同时写入数据。...为了满足因果一致性，应该支持以下行为： 读取自己的写入：一个进程应该能够立即读取其之前写入操作所做的修改。 单调读取：一个进程对一个对象的读取操作应该始终看到相同的或者一个较新的值。...基本上，读取操作无法回退并看到一个比较旧的值。 单调写入：执行写入操作的进程应该确保其它进程按其相对顺序看到这些写操作。...下图展示了将事务工作流实现为一个编排时，服务和队列之间的典型交互。 这里，我们可以看到，流程从客户端开始，通过其输入消息队列发送初始消息到第一个服务。
MongoDB使用何种类型的锁？ MongoDB中锁的粒度有多细？ 如何在我的mongod实例上看到锁的状态？ 读取或写入操作是否会让渡(yield)锁？ 一些常见的客户端操作会采取什么样的锁定？...在3.0版本中更改。 MongoDB允许多个客户端读取和写入相同的数据。为了确保一致性，它使用锁定和其他并发控制措施来防止多个客户端同时修改同一条数据。...总之，这些机制保证对单个文档的所有写入完全或根本不发生，并且客户端永远不会看到数据的不一致视图。 MongoDB使用何种类型的锁？...可以在单个操作中写入一个或多个字段，包括对多个子文档和数组元素的更新。MongoDB提供的单文档操作原子性保证确保在文档更新时完全隔离; 任何错误都会导致操作回滚，以便客户端收到文档的一致视图。...MongoDB提供了什么样的隔离保证？ 根据ReadConcern参数设置，客户端可以在写入持久化之前查看写入结果。要控制是否可以回滚读取的数据，客户端可以使用readConcern选项。
【2】在 Zookeeper中主要依赖 Zab协议来实现数据一致性，基于该协议，zk实现了一种主备模型（即 Leader和 Follower模型）的系统架构来保证集群中各副本之间数据的一致性。...Zookeeper 客户端会随机的连接到 Zookeeper 集群中的一个节点，如果是读请求，就直接从当前节点中读取数据；如果是写请求，那么节点就会向 Leader 提交事务，Leader 接收到事务提交...Leader服务器与每个 Follower之间都有一个单独的队列进行收发消息，使用队列消息可以做到异步解耦。Leader和 Follower之间只要往队列中发送了消息即可。...Leader节点完成数据同步后（同步指的是数据同步，用来保证集群中过半的机器能够和 Leader服务器的数据状态保持一致），ZAB协议就会退出恢复模式。...Follower节点会根据 Leader的消息进行回退或者是数据同步操作。最终目的要保证集群中所有节点的数据副本保持一致。
本文的其余部分将更深入地介绍我们的API和其他系统如何隔离故障、降低负载并保持对故障的弹性。...尽管使用了带有超时的单独线程，我们仍然在网络层级设置超时和重试(通过与客户端库所有者、监控、审计等的交互)。...无论什么原因导致失败，以及它是如何被拦截的(超时、拒绝、短路等)，请求总是在返回给用户之前通过回退逻辑(上面流程图中的第8步)，让DependencyCommand做一些“快速失败“之外的事情。...我们根据对用户体验的影响，使用了这些回退方法: 缓存:如果实时依赖项不可用，则从本地或远程缓存检索数据，即使数据最终已过期 最终一致性:队列写入(如在SQS中)，在依赖项再次可用时继续 存根数据:当无法检索个性化选项时...结论 本文讨论的方法对我们在不影响(或限制影响)用户体验的情况下对系统、基础设施和应用程序级故障的容忍度和恢复能力产生了显著影响。
本文主要描述新架构如何根本性地改善QuorumKV的容灾能力（即CAP中，保证C的前提下增强A），在不牺牲性能的前提下，消灭部分故障场景下的最终失败和人为介入。...PLog对齐 当单机包含kw级别的PLog时，保持系统中所有PLog均处于对齐状态就变得很困难；但只有在所有PLog均处于对齐状态时，系统才能保持最大化的可用性。...LeanerOnly模式 机器重启后发现文件丢失，数据被回退了怎么办？Paxos协议保证了绝大部分情况下强一致性和可用性，但不是全部。...某LogEntry承诺机器A的Paxos请求后，因为数据回退状态清空，重新上线后承诺机器B的Paxos请求，但是前后2次承诺相互矛盾，从而导致数据不一致。...LeanerOnly模式下，本机只接收Chosen后的LogEntry，不参与Paxos协议写，也就不会违背任何承诺。 三级超时队列，使得LogEntry尽快走向Chosen。
我们知道流处理平台有以下三种特性: 可以让你发布和订阅流式的记录。这一方面与消息队列或者企业消息系统类似。 可以储存流式的记录，并且有较好的容错性。 可以在流式记录产生时就进行处理。...image 在Kafka中，客户端和服务器使用一个简单、高性能、支持多语言的 TCP 协议.此协议版本化并且向下兼容老版本， 我们为Kafka提供了Java客户端，也支持许多其他语言的客户端。...还有更棘手的问题，比如如何处理已经发送但一直等不到确认的消息。 Kafka-R 使用offse来处理消息丢失问题。...consumer还可以回退到之前的offset再次消费之前的数据，这样的操作违背了队列的基本原则，但事实证明对consumer来说是个很重要的特性。...在ISR集合中节点会和leader保持高度一致，只有这个集合的成员才有资格被选举为leader，一条消息必须被这个集合所有节点读取并追加到日志中了，这条消息才能视为提交。
一致性级别强一致性：承诺始终能读取到最新写入的数据，代价是相对高的延迟。弱一致性：不承诺可以立刻读取到最新写入的数据，但尽可能保证到某个时间级别后读到最新的数据。...弱一致性又可分：会话一致性：保证在同一客户端会话的强一致性，其他会话不保证。用户一致性：保证在同一用户中的强一致性，其他用户不保证。最终一致性：保证在经过一段时间后最终会达到一致性的特殊弱一致性。...读取过程Raft 共识算法本身并不保证读取的强一致性，需使用额外的手段。如确保 Leader 的最新日志已复制到当前节点再读取，才能保证强一致性。...幂等幂等是指对同一操作发起多次请求时，对系统状态的影响是一致的。分布式系统中，接口有三态问题（成功、失败、超时），为提高系统可靠性，重试是不可避免的。...分布式锁，分布式队列业界应用：k8s使用etcd存储docker集群的配置信息。apisix使用etcd存储配置信息。
分布式系统也提出了独特的挑战：我们如何知道数据在整个系统中是一致的，尤其是在存储多个数据副本时？ 首先，我们必须理解最终一致性所作的一些承诺。扰流板警报：系统中的数据最终必须一致。...当我们从分布式系统请求信息时，有时我们收到的答案可能不会一致地返回。当数据在整个系统中存储和复制时，我们收到的答案有一些“漂移”，但随着时间的推移，这种“漂移”应该被消除。...数据节点离线的原因有很多，从磁盘空间耗尽到普通的旧硬件故障。如果一个节点在离线时丢失了数据点，它就永远不可能是一致的，因此，我们对最终一致性的承诺将变成谎言。 失败的写入也会影响整个系统的复制系数。...数据通过某个收集代理（例如Telegraf）到达您喜爱的负载平衡器，负载平衡器将写操作（也读取，但在本例中我们将使用写操作）分发到底层数据节点。通常，负载平衡器以循环方式分发写操作。...如果HH队列不断地充满和耗尽，对整个系统健康意味着什么？在下一篇文章中，我们将讨论如何解决和识别XDB企业集群中的问题模式。
2 错误处理的最佳实践 2.1 死信队列 (DLQs) AWS SQS 中的死信队列 (DLQ) 是一个单独的队列，用于捕获和存储 Lambda 函数在处理 SQS 队列时无法成功处理的消息。...解决方案 为 SQS 队列配置死信队列，以捕获和存储无法成功处理的消息。使用 DLQ 进行调查并重新处理失败的消息。...2.2 带有指数回退的重试 场景 调用外部服务时，Lambda 函数经常遇到瞬时故障，这通常是暂时的，可能由于网络故障或外部服务的临时不可用导致。...解决方案 实现带有指数回退的自动重试，以减轻瞬时故障。这有助在暂时问题期间防止向下游服务发送过多请求。 指数回退是一种技术，其中重试尝试之间的时间呈指数增长。...如对于客户端错误使用 400 Bad Request，对于与服务器相关的问题使用 500 Internal Server Error 包括诊断信息：如适用，包括错误响应中的诊断信息。
3、系统在数据写入成功之后，不承诺立即可以读到最新写入的值，也不会具体的承诺多久之后可以读到，用户读到某一操作对系统数据的更新需要一段时间，我们称这段时间为“不一致性窗口”。...在 Redis 官方推荐的 Java 客户端 Redisson 中，内置了对 RedLock 的实现。 Redlock（redis分布式锁）原理分析 13、分布式系统怎么保证消息队列的时序性？...RocketMQ 对有序消息的保证和 Kafka 类似，RocketMQ 保证消息在同一个 Queue 中的顺序性，也就是可以满足队列的先进先出原则。...30、RocketMQ 是阿里巴巴开源的一款消息中间件，使用 Java 语言开发；RocketMQ 在写入磁盘时支持同步刷盘方式，即消息存储磁盘成功，才会返回消息发送成功的响应；RocketMQ 尽可能地保证了消息投递中的顺序一致性及可靠性...Kafka 数据同步中有一个 ISR（In-Sync Replicas，副本同步队列）的概念，队列中的所有副本，都和 Leader 保持一致，Leader 节点在返回 ACK 响应时，会关注 ISR 中节点的同步状态
例如，在Web应用程序中，用户可能会在多个页面之间进行导航，或者在多个会话之间进行交互。在这种情况下，服务器需要跟踪用户的状态，以便在多个请求之间保持一致性。...为了支持有状态的应用程序，我们需要通过其他技术来维护状态，如Cookie和Session。这些技术允许我们在客户端和服务器之间存储和检索状态信息，以便在多个请求之间保持一致性。...隐私策略：由于Cookie存储在客户端，因此对客户端是可见的，可以被修改、复制或窥探。而Session存储在服务器上，不存在敏感信息泄露的风险。...例如，对于需要存储大量数据且对安全性要求较高的应用，可以选择使用Session；而对于一些轻量级的应用或对用户体验要求较高的应用，可以选择使用Cookie。...Undo log记录了每个修改操作的逆操作，即如何撤销该修改。当事务需要回滚时，MySQL通过读取undo log并执行其中的逆操作来撤销对数据的修改。Undo log保证了事务的原子性和一致性。
前言 四月份的时候，有位好朋友去美团面试。他说，被问到Redis与MySQL双写一致性如何保证？这道题其实就是在问缓存和数据库在双写场景下，一致性是如何保证的？...本文将跟大家一起来探讨如何回答这个问题。 ? 公众号：捡田螺的小男孩 谈谈一致性 ? 一致性就是数据保持一致，在分布式系统中，可以理解为多个节点中数据的值是一致的。...强一致性：这种一致性级别是最符合用户直觉的，它要求系统写入什么，读出来的也会是什么，用户体验好，但实现起来往往对系统的性能影响大 弱一致性：这种一致性级别约束了系统在写入成功后，不承诺立即可以读到写入的值...Write behind流程 这种方式下，缓存和数据库的一致性不强，对一致性要求高的系统要谨慎使用。但是它适合频繁写的场景，MySQL的InnoDB Buffer Pool机制就使用到这种模式。...接下来我们再来分析这种删除缓存失败的情况，如何保证一致性。 数据库和缓存数据保持强一致，可以嘛？ 实际上，没办法做到数据库与缓存绝对的一致性。 加锁可以嘛？并发写期间加锁，任何读操作不写入缓存？
在很多场景下让多个节点达成共识是非常重要的。比如： Leader 选举在使用单主模型的数据库中，所有节点需要对谁是主节点达成一致。当网络问题导致有些节点不能正常通信时，领导权就会出现争议。...原子性能够保证二级索引和原始数据时刻保持一致。（如果索引不和原始数据保持同步更新，那该索引就失去了其作用） 从单机到分布式的原子提交 对于运行在单机数据上的事务，原子提交通常由存储引擎层来实现。...当客户端请求数据库节点提交事务时，数据库会首先将事务所涉及到的写入进行持久化（通常通过写前日志 WAL 的方式，参见让 B 树更可靠），事务结束时在硬盘上追加一个特殊的提交记录（commit record...因此，该协议有两个重要的“不可回退点”： 当某个参与者回复“可以”时，就做出了（将来无论发生什么）肯定可以提交的承诺。...第一阶段后协调者故障 在未收到协调者的消息前，参与者无从得知是要提交还是中止。原则上，参与者之间可以互相沟通以确定该如何进行下一步，并最终达到一致，但这已经超脱了 2PC 协议范畴。
这与一次处理一个客户端没有区别，因为……它确实在一次处理一个客户端–多个并行连接在大多数时间里都在等待处理。没有真正的加速，没有兑现并行性的承诺。...如果我们跳过队列，那么这似乎与时间线保持一致，在该时间线中，我们的事务在等待的写入者之前进行。...请注意，即使我没有使用Budget = 0单元格的背景色，该故事也不会与顺序保持一致：Alice，Basil，我，因为我有能力，不会让Budget = 0看到Alice的10个苹果！...如果我不使用背景色，那也将与Basil 我，Alice 保持一致，因此服务器将有更多的摆动空间。 b.现实：2.2 Basil得到读取访问文件B之前，我有一个写访问它。...可能发生的情况是我已经打开文件A进行读取，Basil已经打开文件B进行读取，然后我在等待获取对仍由Basil打开的文件B的写访问权，而Basil想写入文件A，但我仍然在读取模式下保持打开状态。
该篇内容作为使用消息队列中间件RocketMQ实现分布式事务的上篇，叙述分布式事务的相关原理以及如何安装部署自己的RocketMQ前言最近，出现了一个流行词"躺平"。...①一致性：对于客户端的每次读操作，要么读到的是最新的数据，要么读取失败。...换句话说，一致性是站在分布式系统的角度，对访问本系统的客户端的一种承诺：要么我给您返回一个错误，要么我给你返回绝对一致的最新数据，不难看出，其强调的是数据正确。...换句话说，分区容忍性是站在分布式系统的角度，对访问本系统的客户端的再一种承诺：我会一直运行，不管我的内部出现何种数据同步问题，强调的是不挂掉。...是对CAP中AP的一个扩展基本可用:分布式系统在出现故障时，允许损失部分可用功能，保证核心功能可用。 软状态:允许系统中存在中间状态，这个状态不影响系统可用性，这里指的是CAP中的不一致。
本文详细介绍在研发一个复杂系统时，如何基于实际情况进行取舍，并确立行动准则。在功能上线过程中，要保持对线上系统的敬畏，确保上线与回滚不会导致元数据损坏。...对移植过程没有任何帮助的代码，不移植。 对于接口，优先移植，而且与社区保持一致。 测试用例必须移植并跑通。...因此上线要支持回退，还要在升级YARN、客户端等生态系统后，能写EC文件，同时集群还能像以前一样工作，尽可能不影响用户的使用习惯。...此外，HDFS 为目录和文件设置了用户组权限以及时间戳，对所有数据进行拷贝时，需要给拷贝程序赋超级权限，会引入一定的安全风险，现有方案也不能保证转换后的文件和原始文件属性保持一致。...客户端读取 EC 文件时，一般情况下只需要读取数据块部分。因此，在比对副本文件与 EC文件时，无法校验 EC 文件的校验块部分。为此，我们在文件内容比对过程中，还加入了数据块级别的验证。
为什么 Meta 如何重视缓存一致性，甚至 6 个 9 都无法满足他们？ Meta 的监控系统如何帮助他们改进缓存失效和缓存一致性并修复 Bug？...在这个过程中，如果处理不当，则缓存中可能会无限期地保留与真实数据源不一致的值。 那么我们该如何失效缓存？ 我们可以使用 TTL 来保持缓存的新鲜度，这样任何其他系统都不会引发缓存失效。...Polaris Polaris 是在一个非常高的层次上作为客户端与一个有状态的服务进行交互，它并不了解服务的内部机制。Polaris 遵循的基本原则是“缓存最终应该与数据库保持一致”。...这种多个时间范围的设计不仅让 Polaris 可以使用多个队列来有效地实现回退和重试，而且对于防止误报也是必不可少的。 为了加深理解，我们再看个例子。...版本 3 的 x 不可见，而版本 4 是对该键的最新写入，这确实是一个缓存不一致。可能是版本 5 的写入操作删除了键 x，而 Polaris 也许只看到了比失效事件中的数据更新的视图。
前言 ZAB 协议是为分布式协调服务ZooKeeper专门设计的一种支持崩溃恢复的一致性协议。基于该协议，ZooKeeper 实现了一种主从模式的系统架构来保持集群中各个副本之间的数据一致性。...今天主要看看这个zab协议的工作原理。 Java中间件面试真题 +学习笔记 一、什么是ZAB协议 话说在分布式系统中一般都要使用主从系统架构模型，指的是一台leader服务器负责外部客户端的写请求。...因此ZAB协议为了解决上面两个问题，设计了两种模式： （1）消息广播模式：把数据更新到所有的Follower （2）崩溃恢复模式：Leader发生崩溃时，如何恢复 OK。...我们来看一下这个过程： （1）Leader将客户端的request转化成一个Proposal（提议） （2）Leader为每一个Follower准备了一个FIFO队列，并把Proposal发送到队列上。...最终目的要保证集群中所有节点的数据副本保持一致。 这就是整个恢复的过程，其实就是相当于有个日志一样的东西，记录每一次操作，然后把出事前的最新操作恢复，然后进行同步即可。 OK。
对缓存要求强一致性可以用这种方式。 优点： 缓存和存储之间不会存在数据不匹配，数据一致 缺点： 缓存和存储都需要更新，这会产生额外的开销。...现在我们如何剔除最近使用次数最少的项目，到目前为止我们只有一个散列函数和它的数据。我们需要以某种方式存储访问顺序。 我们可以使用一个数组，当元素被访问时，我们在这个数组中输入元素。...[LRU实现] LRU在python中的实现 手动造轮子法 使用一个双端队列实现 LRU 机制，真实的数据存在一个字典当中。 队列空，插入元素时。...队列直接左推入元素的键值，并将元素的键值对存进字典。 队列空，取元素或元素不存在字典中时。 返回未命中 队列满，发生插入时。 压出队列最右端元素键值，并删除字典中的该元素。...再将新元素键值左推入队列，并存入字典。 队列不空，且元素存在字典，发生读取时。 先将元素的键值移出队列并左推入队列头部，再从字典中取出元素。
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