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跨系统数据一致性问题经验实战

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? 本文旨在总结沉淀工作中问题的解决经验,整理解决跨系统数据不一致问题的经验方法。 ◆1、为什么会有跨系统数据一致性问题? 提到数据一致性,我们很容易想到的就是数据库中的事务操作。 事务的原子性和持久性可以确保在一个事务内,操作多条数据,要么都成功,要么都失败。这样在一个系统内部,我们可以很自然地使用数据库事务来保证数据一致性。但是在微服务的今天,一项操作会涉及到跨多个系统多个数据库

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    苹果iCloud架构的关键组成

    苹果iCloud的设计目的 1. 跨设备同步与共享:iCloud的核心目标是实现苹果设备间的无缝数据同步与共享,包括iPhone、iPad、Mac、Apple Watch等。用户可以在不同设备上访问相同的照片、文档、联系人、日历等信息,提高数据的可用性和用户体验的一致性。 2. 数据备份与恢复:为用户提供便捷的数据备份解决方案,自动备份设备上的重要数据,以防数据丢失或设备损坏。用户在更换新设备时,可以通过iCloud迅速恢复所有数据,实现无缝迁移。 3. 去中心化与便捷性:iCloud旨在减少对物理连接(如iTunes)的依赖,让用户能够无线地管理和访问数据,提高了数据管理的灵活性和便捷性。 4. 提升用户粘性与生态系统集成:通过iCloud将用户绑定到苹果的整个产品生态系统中,鼓励用户购买和使用更多的苹果设备和服务。一旦用户开始在iCloud中存储数据,切换到非苹果设备的成本会增加,从而增强用户对品牌的忠诚度。 5. 应对市场竞争:面对Amazon、Google等竞争对手推出的云服务,iCloud是苹果的战略回应,旨在保持其在数字内容存储与服务领域的竞争力。通过提供独特的功能,如与iTunes音乐库的无缝集成,以及更优的音乐串流体验,苹果在市场中巩固了自己的地位。 6. 安全与隐私保护:设计上强调数据的安全性和用户隐私,使用加密技术保护用户数据不被未经授权访问,同时通过双因素认证等手段确保账户安全,增强了用户对云服务的信任。 iCloud的设计不仅是为了提供基础的云存储服务,更是为了构建一个更加紧密、便捷、安全的苹果生态体系,强化用户对苹果品牌及其设备的依赖和忠诚度。

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    分布式事务原理【理论篇】

    数据库事务的四大特性:数据库在实现时会将一次事务涉及的所有操作全部纳入到一个不可分割的执行单元,该单元中的所有操作要么全部成功,要么全部失败。只要其中一个操作执行失败,都将导致整个事务回滚。 A(Atomic):原子性,构成事务的所有操作,要么全部执行,要么都不执行; C(Consistency):一致性,在事务执行前后,数据库的一致性约束没有被破坏; I(Isolation):隔离性,数据库中的事务一般都是并发的,隔离性是指并发的两个事务的执行互不干扰,一个事务不能看到其他事务运行过程的中间状态。通过配置事务隔离级别可以避免脏读、重复读等问题; D(Durability):持久化,事务完成后,该事务对数据的更改会被持久化到数据库,且不会被回滚。

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    高可用架构之异地多活

    当谈到架构的高可用时,无论是高可用计算架构,还是高可用存储架构,其本质的设计目的都是为了解决部分服务器故障的场景下,如何保证系统能够继续提供服务。但在一些极端场景下,有可能所有服务器都出现故障。例如,典型的有机房断电、机房火灾、地震、水灾……这些极端情况会导致某个系统所有服务器都故障,或者业务整体瘫痪,而且即使有其他地区的备份,把备份业务系统全部恢复到能够正常提供业务,花费的时间也比较长,可能是半小时,也可能是一天。因为备份系统平时不对外提供服务,可能会存在很多隐藏的问题没有发现。如果业务期望达到即使在此类灾难性故障的情况下,业务也不受影响,或者在几分钟内就能够很快恢复,那么就需要设计异地多活架构。

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    谈谈异地多活架构

    无论是高可用计算架构,还是高可用存储架构,其本质的设计目的都是为了解决部分服务器故障的场景下,如何保证系统能够继续提供服务。但在一些极端场景下,有可能所有服务器都出现故障。例如,典型的有机房断电、机房火灾、地震、水灾……这些极端情况会导致某个系统所有服务器都故障,或者业务整体瘫痪,而且即使有其他地区的备份,把备份业务系统全部恢复到能够正常提供业务,花费的时间也比较长,可能是半小时,也可能是12小时。因为备份系统平时不对外提供服务,可能会存在很多隐藏的问题没有发现。如果业务期望达到即使在此类灾难性故障的情况下,业务也不受影响,或者在几分钟内就能够很快恢复,那么就需要设计异地多活架构。

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    腾讯文档收集表后台重构:改造一个巨石单体!

    收集表是腾讯文档的核心品类之一,也是主要的用户增长来源渠道。作为在重大社会事件中承担社会责任的主要功能,收集表既面临着海量规模的压力考验,也在高速发展的业务进程中遇到了遗留技术债的掣肘。 - 核心服务为C++“翻译”过来的 C++ 风格单体非标 tRPC-Go 服务,代码量较大,不利于多人敏捷协作开发,业务快速迭代时期夹带发布风险高,故障爆炸半径大。 - 业务逻辑耦合严重,接口未做轻重分离,稳定性较差,性能存在瓶颈。 - 业务可观测性存在问题。 在这样的技术背景下,腾讯文档团队对收集表后台服务进行了全面的重构,实现了百万级大收集极限业务场景下提供稳定解决方案的业务收益,完善了底层技术基座,优化了产品体验,实现了开着飞机换引擎的重构效果。

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