注意事项： 分页循环查询满足条件的数据然后进行处理，通过PageHelper或者直接使用“limit statIndex,pageSize”来分页查看数据，如果查询条件（如根据status来过滤数据）在每一次获取之后会更改...，这里的更改可能指的是在每次循环查询内部更改满足查询条件的数据，如status=1的条件，在查询完之后更改为status=2，注意这里的更改还有可能出现在另外的逻辑链条中。...又或者将status=1的记录删除，或者再增加新的status=1的记录，这些都是类似问题，都会导致分页的数量 原有代码 List userList; int startPage = NumberUtils.INTEGER_ONE...我们看到，原本在第二页的数据跑到第一页去了，而我们找第二页数据时，6、7两条数据就被丢弃了。...更新之后的代码 针对上面所说的分页查询方式，我们需要做一些调整，调整办法如下： 第一步：当查询出当页的数据之后，记录下本次拉取的最后一条数据的排序字段值；当发起下一页数据查询的时候，带上这个参数，服务端通过这个参数做过滤条件
所以 Cassandra 在设计的时候也不得不考虑这些问题，因为分区容错性这个是每个分布式系统必须考虑的，所以只能在一致性和可用性之间做选择，而 Cassandra 的应用场景更多的是为了满足可用性，所以我们只能牺牲一致性了...这是通过设置副本因子（replication factor）来调节与之相对的一致性级别。 通过副本因子（replication factor），你可以决定准备牺牲多少性能来换取一致性。...所以，如果需要的话，你可以设定一致性级别和副本因子相等，从而达到一个较高的一致性水平，不过这样就必须付出同步阻塞操作的代价，只有所有节点都被更新完成才能成功返回一次更新。...而如果一个客户端设置一致性级别低于副本因子的话，即使有节点宕机了，仍然可以写成功。 总体来说，Cassandra 更倾向于 CP，虽然它也可以通过调节一致性水平达到 AP；但是不推荐你这么设置。...所以我们来介绍一下 Cassandra 最适合的场景。 大规模部署 你可能不会开着一辆轻型的小卡车去取干洗的衣服，小卡车显然不适合这种工作。
去中心化这一事实意味着 Cassandra 不会存在单点失效。Cassandra 集群中的所有节点的功能都完全一样， 所以不存在一个特殊的主机作为主节点来承担协调任务。...所以 Cassandra 在设计的时候也不得不考虑这些问题，因为分区容错性这个是每个分布式系统必须考虑的，所以只能在一致性和可用性之间做选择，而 Cassandra 的应用场景更多的是为了满足可用性，所以我们只能牺牲一致性了...所以，如果需要的话，你可以设定一致性级别和副本因子相等，从而达到一个较高的一致性水平，不过这样就必须付出同步阻塞操作的代价，只有所有节点都被更新完成才能成功返回一次更新。...而如果一个客户端设置一致性级别低于副本因子的话，即使有节点宕机了，仍然可以写成功。 总体来说，Cassandra 更倾向于 CP，虽然它也可以通过调节一致性水平达到 AP；但是不推荐你这么设置。...所以我们来介绍一下 Cassandra 最适合的场景。 大规模部署 你可能不会开着一辆轻型的小卡车去取干洗的衣服，小卡车显然不适合这种工作。
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。...微服务场景下的数据一致性 这几年中，我们的行程规划服务非常成功，企业蒸蒸日上，用户量也翻了数十倍。...其中每个子事务都是一个保持数据库一致性的真实事务。 在我们的业务场景下，一个行程规划的事务就是一个Saga，其中包含四个子事务：机票预订、租车、酒店预订、和支付。 ?...它允许我们成功地执行所有事务，或在任何事务失败的情况下，补偿已成功的事务。 虽然Saga不提供ACID保证，但仍适用于许多数据最终一致性的场景。那我们如何设计一个Saga系统？...Saga请求的数据结构 在我们的业务场景下，航班预订、租车、和酒店预订没有依赖关系，可以并行处理，但对于我们的客户来说，只在所有预订成功后一次付费更加友好。
面试的时候，总会遇到这么一个场景。1. 场景分析面试官：你们的服务的QPS是多少？我：我们的服务高峰期访问量还挺大的，大约是3万吧。面试官：这么大的访问量，你们的服务器能撑住吗？有加缓存吗？...面试官：一份数据存储在两个地方，更新数据的时候，你们是怎么保证数据的一致性的？看到了吧，好的面试官一般不直接问你数据一致性的解决方案，而是循循善诱，结合具体的使用场景，再问你解决方法。...每种方案都详细的讨论一下：2....其实这种情况出现的概率很低，写缓存比写数据库快出几个量级，读写缓存都是内存操作，速度非常快。遇到了这种极端场景，我们也需要做一下兜底方案，缓存都要设置过期时间。...但是在另外的一些场景，比如更新订单状态、更新用户资产，这种场景，我们无论付出多大代价也要实现数据的强一致性，具体实现方案一般有以下几种：二阶段提交TCC本地消息表MQ事务消息分布式事务中间件下篇文章咱们再一起详细的分析这几种方案优缺点
在分布式系统中，不同的节点分布在不同的子网络中，由于一些特殊的原因，这些子节点之间出现了网络不通的状态，但他们的内部子网络是正常的。从而导致了整个系统的环境被切分成了若干个孤立的区域，这就是分区。...响应时间上的损失：正常情况下的搜索引擎0.5秒即返回给用户结果，而基本可用的搜索引擎可以在2秒作用返回结果。 功能上的损失：在一个电商网站上，正常情况下，用户可以顺利完成每一笔订单。...因此，最终一致性的本质是需要系统保证最终数据能够达到一致，而不需要实时保证系统数据的强一致性。 分布式一致性的 3 种级别： 强一致性 ：系统写入了什么，读出来的就是什么。...最终一致性 ：弱一致性的升级版，系统会保证在一定时间内达到数据一致的状态。 业界比较推崇是最终一致性级别，但是某些对数据一致要求十分严格的场景比如银行转账还是要保证强一致性。...具体来说，Cassandra 集群的节点之间远程写数据的时候，如果写失败 就将数据缓存下来，然后定时重传，修复数据的不一致性。
此外，HBase并不完全符合ACID，不过它确实支持某些属性。最后但并非最不重要的是，为了运行HBase，就需要ZooKeeper――这是面向分布式协调的服务器，比如配置、维护和命名。...Cassandra可以支持PB级别的信息处理，也可以负载每秒上百万条的并发操作。强大的功能使得Cassandra能够帮助企业和组织在多云及混合云架构中处理巨量的数据。...2009年3月，Cassandra成为了Apache孵化器的开源项目。之后在2010年4月，Cassandra从Apache孵化器毕业，成为了Apache基金会的最高级别项目之一。...时至今日，Cassandra在Apache许可证2.0版本下可自由使用。...第二类是高可用、容错性、可配置的一致性，这是围绕着多节点冗余数据的特性，换句话说，如果 Cassandra 的数据，每一行数据只有一份而没有副本，那么第二类特点就是不存在的。
本文主要介绍了在不同场景下保证数据缓存一致性的相关策略。...对于应用缓存的大部分场景来说，追求的则是最终一致性，少部分对数据一致性要求极高的场景则会追求强一致性。...，在绝大多数场景下，可以有效的保证缓存的最终一致性。...目前，各家云服务商的DTS服务已 针对云数据库，云缓存等产品进行了适配，解决了Binlog日志回收，主备切换等场景下的订阅高可用问题。在大规模的缓存数据一致性场景下，优先推荐使用DTS服务。...二、总结 在解决缓存一致性的过程中，有多种途径可以保证缓存的最终一致性，应该根据场景来设计合适的方案，读多写少的场景下，可以选择采用“Cache-Aside结合消费数据库日志做补偿”的方案，写多的场景下
听说它采用了Dynamo和Bigtable的架构设计，存储模型是基于列的，非常适合需要快速写入和查询的场景，比如时间序列数据、物联网应用等等。...第一次运行时需要初始化数据目录，默认情况下配置文件在conf目录下，建议先熟悉一下里面的参数，特别是cassandra.yaml，很多关键配置都在这里。...在分布式环境下，它会自动分片存储数据，通过一致性哈希算法实现负载均衡。Cassandra的写入路径也非常有意思，是基于Memtable和SSTable的设计，写入时是顺序操作，延迟非常低。...Cassandra支持多种一致性级别，比如ONE、QUORUM和ALL，可以根据业务需求调整读取和写入的一致性保障。...这种灵活性让它在很多场景下都很适用，比如需要高写入性能的日志系统，也可以用来做强一致性要求的任务。 还研究了一下如何在Spring Boot项目中集成Cassandra。
能否结合实际场景，解释何时选择使用这些特性？Cassandra一致性模型：对Cassandra的Tunable Consistency有深入了解吗？...Cassandra通过Tunable Consistency提供了一种灵活的一致性保证机制。...例如，设置LOCAL_QUORUM意味着读写操作在本地数据中心的大多数副本上完成即可返回，牺牲部分一致性换取更高的性能和可用性。...# 以LOCAL_QUORUM一致性级别写入数据session.execute( "INSERT INTO users (user_id, name) VALUES (?, ?)"..., (2, 'Bob'), consistency_level=ConsistencyLevel.LOCAL_QUORUM)# 以LOCAL_QUORUM一致性级别读取数据result =
前置基础 原子类java.util.concurrent.atomic 该类下所有的包均源自 CAS 思想的落地实现 CAS 出现前后 case demo,多线程环境下原子类如何保证线程安全 i++(基本数据类型...result 初始化内存数据是 5 首次获取期望值是 5,与内存数据一致,满足可修改条件,修改为 2024 第二次期望值是 5,但是内存数据已经被修改为 2024,不满足数据可更新条件 硬件级别对一致性的保证...重量级锁，这里的排他时间要短很多，所以在多线程情况下性能会比较好。...原子类 AtomicInteger 原子特性的得益于 UnSafe 类的使用, UnSafe 类是基于 CAS 原理实现的一个 JDK 自带的能够操作操作系统的一个特殊的 Java 类 类中所有方法都是被...1 变为 3，t4 就无法进行对版本号 3 的编辑，即使获取到的数据是与版本号 1 一致，但 t4 所持版本号与最新版本号已经不同 因此 AtomicStampedReference 类能够实现多线程环境下保证数据一致性
，与 HBase 类似的 Cassandra 则是牺牲了强一致性换来了可用性的保证。...Hbase Cassandra Accumulo方便存储结构化和半结构化数据大数据交互式查询方便数据压缩提供数据查询IO优势软一致性文档型讲层次化的数据结构存储形式文档搜索MongoDB CouchDB...Couchbase文档存储一般用类似json的格式存储互联网内容管理对某些字段建立索引以实现关系型数据库的某些功能高度变化的数据图存储适用于关联性要求高的问题社交网络Neo4j FlockDB InfiniteGraph...主要特点： 随机读写访问 分布式、面向列 强一致性 底层数据存储在 HDFS 之上 3、Cassandra： Cassandra 是一个分布式、无中心、弹性可扩展的 NoSQL 数据库，基于 Amazon...Cassandra 为优异的写吞吐做了特别优化，因此通常应用在写大于读的场景。
前言 Cassandra 是一款开源分布式数据库软件，可以提供高容错，高性能，高可用，高弹性，可线性扩展的特性 在 CAP 理论中，它很好地实践了 AP 牺牲了 C, 它是一个最终一致性数据库 Cqlsh...是 Cassandra 的客户端 下面分享一下 Cqlsh 的简单使用方法 参考 Cassandra Tools Tip: 当前版本 Cassandra 3.11.1 和 cqlsh 5.0.1 --...9042 号端口 常用命令 CONSISTENCY 获取或设定一致性级别 cqlsh> CONSISTENCY Current consistency level is ONE. cqlsh> 有以下几种级别...此串行一致性级别主要用于更新操作 The serial consistency level is only used by conditional updates (INSERT, UPDATE and...特殊命令的输出将不会被抓取 [root@much ~]# > abc.log [root@much ~]# cat abc.log [root@much ~]# cqlsh localhost Connected
上周，前1号店技术总监、海尔农业电商CTO，《技术管理之巅》作者黄哲铿为大家带来了一场关于微服务架构的分享，包含了微服务架构在千万级别日调用量、亿级别海量数据场景下的应用实践；从领域驱动设计、服务依赖治理...很多的场景能做到的是最终一致性，大型的电商系统和金融系统场景非常不一样，在设计分布式系统时，这是常用的方式。在电商中大多数情况只要实现最终一致性就可以了。...流量治理 在极限的场景下， 对流量的治理要从多层面进行。比如在促销当天，会开启对于爬虫和机器人的流量进行限流。...在设计的时候要考虑防重设计，可以采用防重key或者防重表的方案，但是耗费和代价很高，会在某些场景使用，比如积分，扣费等和金钱相关的场景下用。 ? 业务设计要考虑状态机。...当依赖的服务不可用的时候，比如价格不可用，设计依赖的时候，要在购物车服务中做一个缓存，来对缓存调用，最后再对最终一致性进行验证。 全链路监控的做法，需要做到预警，这就是一个基础。
弱一致性与可用性：许多NoSQL系统采用最终一致性模型，牺牲一定的数据即时一致性，换取更高的系统可用性和响应速度，适用于对实时一致性要求不高但需保证高可用性的应用场景。 4....- Cassandra：分布式列族数据库，提供高可用、容错和线性可扩展性，适用于要求极高写入吞吐量和低延迟查询的场景。...- 事务支持（自v4.0起）：满足一定级别的ACID特性。 - 适用场景： - Web应用：尤其是内容管理系统、用户资料存储等需要灵活数据模型的场景。...- 一致性级别可调：支持强一致性到最终一致性之间的多种一致性级别。 - CQL查询语言：类似于SQL的查询语言，简化操作。...Redis适用于高速缓存、会话管理等场景；MongoDB适合需要灵活数据模型和实时查询的Web应用；Cassandra适用于高并发写入和海量数据存储；Neo4j在处理复杂关系数据和图分析方面有优势；而HBase
传统的SQL(即关系)数据库是几十年技术演进、良好实践和实际压力测试的产物。它们是为可靠的事务和特殊查询而设计的，是业务应用程序主要采用的方式。...无模式数据存储在以下场景中是有用的： 希望快速访问数据，更关心访问速度和简单性，而不是可靠的事务或一致性。 正在存储大量的数据，并且不想将自己锁在一个模式中，因为稍后更改模式可能会比较缓慢和痛苦。...SQL语法是高度标准化的，因此，虽然单个数据库可以以不同的方式处理某些操作(例如，window functions)，但基础仍然是相同的。...在这些情况下，NoSQL的一些“优势”可能会变成劣势，其他限制源自NoSQL系统相对较新的事实。 无模式 即使使用的是自由格式的数据，几乎总是需要对其施加约束以使其有用。...例如，MongoDB对单个操作有一致性保证，但对整个数据库没有一致性保证。微软Azure CosmosDB允许选择每个请求的一致性级别，因此可以选择适合的用例的行为。
所有与CQL相关的语法验证都直接委托给Cassandra 大多数情况下，语法错误是由于语句或打字错误之间的分号丢失造成的。...以下是所有参数的列表： 参数 语法 描述 Consistency Level @consistency=value 将给定的一致性级别应用于段落中的所有查询 Serial Consistency Level...@serialConsistency=value 将给定的串行一致性级别应用于段落中的所有查询 Timestamp @timestamp=long value 将给定的时间戳应用于段落中的所有查询。...5000 cassandra.protocol.version Cassandra二进制协议版本 4 cassandra.query.default.consistency Cassandra查询默认一致性级别...Cassandra查询默认提取大小 5000 cassandra.query.default.serial.consistency Cassandra查询默认串行一致性级别 可用值：SERIAL，LOCALSERIAL
本文将探讨如何在Java中有效地应对这些挑战，介绍一种强大的工具——并发Map，它能够帮助您管理多线程环境下的共享数据，确保数据的一致性和高性能。...它提供了有序的映射，而不仅仅是键值对的存储。这使得它在某些情况下成为更好的选择，例如需要按键排序的情况。...这展示了ConcurrentSkipListMap在需要有序映射的情况下的优势。ConcurrentSkipListMap通常用于需要高并发性和有序性的场景，例如在线排行榜、事件调度器等。...这个工具允许您配置各种选项，例如并发级别、过期时间和数据清理策略。这使得它非常适合需要自定义行为的场景。...Apache Cassandra： Cassandra是一个高度可扩展的分布式数据库系统，它具有分布式Map的特性，可用于分布式数据存储和检索。
本文将探讨如何在Java中有效地应对这些挑战，介绍一种强大的工具——并发Map，它能够帮助您管理多线程环境下的共享数据，确保数据的一致性和高性能。...这展示了ConcurrentSkipListMap在需要有序映射的情况下的优势。 ConcurrentSkipListMap通常用于需要高并发性和有序性的场景，例如在线排行榜、事件调度器等。...这个工具允许您配置各种选项，例如并发级别、过期时间和数据清理策略。这使得它非常适合需要自定义行为的场景。...通常，Java标准库中的并发Map会提供默认的哈希函数，但如果您的键具有特殊的分布特征，考虑自定义哈希函数可能会提高性能。...Apache Cassandra： Cassandra是一个高度可扩展的分布式数据库系统，它具有分布式Map的特性，可用于分布式数据存储和检索。
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