为了更快响应请求，减少不必要的查询，加速数据的处理，数据缓存是我们日常开发绕不过去的环节
脏读（Dirty Read）是指一个事务读取到了另一个未提交事务的数据。假设事务A修改了某个数据，但还未提交，事务B读取到了这个未提交的数据，然后事务A回滚了，导致事务B读取到的数据是无效的或不一致的。脏读可能会导致数据的不一致性。
了不起学弟：最近看到一个老生常谈的面试题啊，redis和mysql如何保持数据一致性。
导语 | 本文的主要思路是首先带大家认识了解MySQL和Redis的数据一致性情况，然后进行反推不一致的情况，从而进行探究单线程中的不一致的情况。同时探究多线程中的不一致的情况，拟定数据一致性策略。 一、什么是数据的一致性 “数据一致”一般指的是：缓存中有数据，缓存的数据值=数据库中的值。但根据缓存中是有数据为依据，则“一致”可以包含两种情况： 缓存中有数据，缓存的数据值=数据库中的值 缓存中本没有数据，数据库中的值=最新值（有请求查询数据库时，会将数据写入缓存，则变为上面的“一致”状态） “数据不一
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。
今天分享一道一线大厂公司高频面试题。“基于Redis和MySQL的架构，如何保证数据一致性”。这个问题难倒了不少工作5年以上的程序员，难的不是问题本身，而是解决这个问题的思路。
MySQL 的不可重复读（Nonrepeatable Read）是指在事务执行过程中，两次读取同一行数据，得到的结果不一致的情况。也就是说，当一个事务在读取数据期间，另一个事务修改了同一行数据并提交后，第一个事务再次读取该行数据时，会得到不同的结果。
在数据库管理中，元数据（metadata）的保护至关重要，而MySQL中的"元数据锁"（MDL锁）就是它的守护者。
某医药销售企业因业务发展，需要建立线上药品销售系统，为用户提供便捷的互联网药品销售服务、该系统除了常规药品展示、订单、用户交流与反馈功能外,还需要提供当前热销产品排名、评价分类管理等功能。
Cache和DMA本身似乎是两个毫不相关的事物。Cache被用作CPU针对内存的缓存利用程序的空间局部性和时间局部性原理,达到较高的命中率,从而避免CPU每次都必须要与相对慢速的内存交互数据来提高数据的访问速率。DMA可以作为内存与外设之间传输数据的方式,在这种传输方式之下,数据并不需要经过CPU中转。
当使用缓存时，无论是在本地内存中缓存还是使用 Redis 等外部缓存系统，会引入数据同步的问题。下面以 Tomcat 向 MySQL 中进行数据的插入、更新和删除操作为例，来说明具体的过程。
生成模型在图像生成领域取得了巨大的成功，但将这一技术扩展到 3D 领域一直面临着重重挑战。典型的多头怪问题，即文本生成3D中多视角一致性问题，一直得不到很好的解决。谭平团队最新的研究论文都致力于解决这一基础问题，为这一领域带来了突破和创新。
MySQL是一个强大的关系型数据库管理系统，用于存储和管理大量数据。在数据库中，主键约束是一项非常重要的概念，它有助于确保数据的完整性和唯一性。本文将详细介绍MySQL主键约束，包括什么是主键、为什么需要主键、如何创建主键以及主键的最佳实践。
在分布式系统中，各个节点之间在物理上相互独立，通过网络进行沟通和协调。在关系型数据库中，由于存在事务机制，可以保证每个独立节点上的数据操作满足 ACID。但是，相互独立的节点之间无法准确的知道其他节点中的事务执行情况，所以在分布式的场景下，如果不添加额外的机制，多个节点之间理论上无法达到一致的状态。
论文：VIFNet: An End-to-end Visible-Infrared Fusion Network for Image Dehazing
一般的DBMS系统，默认都会使用读提交（Read-Comitted，RC）作为默认隔离级别，如Oracle、SQLServer等，而MySQL却使用可重复读（Read-Repeatable，RR）。要知道，越高的隔离级别，能解决的数据一致性问题越多，理论上性能损耗更大，可并发性越低。隔离级别依次为>：串行化 > RR > RC >读未提交
作者：Meng Yu, Te Cui, Haoyang Lu, Yufeng Yue
上周在讲复制故障处理，利用DML在从主上手工造数据，导致主从复制中断，然后处理复制故障，同时给大家安利了：
作者简介： 一致性这事也许不是天经地义的。你同意嘛？ 5.3. Relaxing Consistency 放宽一致性 一致了自然是好事。但，不幸的是，有时候我们不得不放弃他。在设计系统时，我们总是避免
1、并发操作带来的数据不一致性包括哪几类？ 2、封锁的概念、分类 排它锁、共享锁、锁的相容矩阵、 3、封锁协议 一级、二级、三级封锁协议 4、死锁、活锁的判断 5、死锁的检测、处理和预防
在并发场景下，MySQL和Redis之间的数据不一致性可能成为一个突出问题。这种不一致性可能由网络延迟、并发写入冲突以及异常情况处理等因素引起，导致MySQL和Redis中的数据在某些时间点不同步或出现不一致的情况。数据一致性问题的级别可以分为三种：
数据标注在建立基准和确保使用正确的信息来学习NER模型方面起着至关重要的作用。要想获得准确的标签，不仅需要时间还需要专业知识。然而标签错误又几乎是无法避免的，错误的标签会导致标注数据子集(例如，训练集和测试集，或多个训练子集)之间的标签不一致。标签的不一致性是影响NER任务性能提升的因素之一，比如在被引用超过2300次的标准NER基准CoNLL03数据集中，发现测试集中有5.38%的标签错误，当对其中的错误标签进行纠正后，相比于原始测试集得到的结果更加准确和稳定。
作者：jaskeylin，腾讯 CSIG 后台开发工程师 缓存合理使用确提升了系统的吞吐量和稳定性，然而这是有代价的。这个代价便是缓存和数据库的一致性带来了挑战，本文将针对最常见的 cache-aside 策略下如何维护缓存一致性彻底讲透。 在真实的业务场景中，我们的业务的数据——例如订单、会员、支付等——都是持久化到数据库中的，因为数据库能有很好的事务保证、持久化保证。但是，正因为数据库要能够满足这么多优秀的功能特性，使得数据库在设计上通常难以兼顾到性能，因此往往不能满足大型流量下的性能要求，像是 MyS
常用的复制方式是一主一从的基本架构，但有时可能还会需要在一些特定的场景下进行Master的切换 如在Master端进行一些维护操作时，可能要停止MySQL的服务。这时候，为了尽可能减少停机时间，最佳做法就是将Slave节点切换成Master来提供写入的服务 但这样一来，原来Master节点的数据就会和实际的数据不一致了。当原Master启动可以正常提供服务的时候，由于数据不一致，不得不通过反转原Master - Slave关系，重新搭建Replication环境，并以原Master作为Slave来对外提供读
基于深度图像的渲染(Depth-image-based rendering, DIBR)是一种广泛使用的视图合成技术。DIBR 包含 3D warping 和孔填充技术。在三维扭曲中，通过将给定的参考彩色视频映射到相关深度视频所需的虚拟视点来生成扭曲视频。在这个过程中，由于可以看到被前景遮挡的背景，所以在扭曲的视频中可能会出现孔洞区域，接下来是填充扭曲视频的洞区域。
从概念开始 我们先从事务的定义开始。事务即一系列读存动作被当作一个执行单元，这些动作要么全成功，要么全失败，执行动作的过程中保证数据的隔离性和一致性。 我们抛离数据库这个特定场景，先假设一个数据存储设
只要使用到缓存，无论是本地缓存还是使用Redis做缓存，那么就会存在数据同步不一致的问题。
CAP定理又称CAP原则，指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），最多只能同时三个特性中的两个，三者不可兼得。
BASE 理论是对 CAP 理论的延伸，核心思想是即使无法做到强一致性，但应用可以采用适合的方式达到最终一致性。 基本可用： 基本可用是指分布式系统在出现故障的时候，允许损失部分可用性，即保证核心可用。电商大促时，为了应对访问量激增，部分用户可能会被引导到降级页面，服务层也可能只提供降级服务。这就是损失部分可用性的体现。 软状态： 软状态是指允许系统存在中间状态，而该中间状态不会影响系统整体可用性。分布式存储中一般一份数据至少会有三个副本，允许不同节点间副本同步的延时就是软状态的体现。MySQL Replication 的异步复制也是一种体现。 最终一致性： 最终一致性是指系统中的所有数据副本经过一定时间后，最终能够达到一致的状态。弱一致性和强一致性相反，最终一致性是弱一致性的一种特殊情况。
MyBatis 是一个流行的持久层框架，它提供了丰富的功能来简化数据库访问操作。其中包括一级缓存和二级缓存，用于提高系统性能。虽然 MyBatis 的二级缓存看起来非常诱人，但在实际应用中并不推荐使用。本文将详细探讨为什么不推荐使用 MyBatis 二级缓存，并提供一些替代方案。
通过上文《MySQL是如何保证数据不丢失的？》可以了解DML的操作流程以及数据的持久化机制。对于一个数据库而言，除了数据的持久性、不丢失之外，一致性也是非常重要的，不然这个数据是没有任何意义的。在使用MySQL时，数据不一致的情况也可能出现，所以，本文就来看看MySQL是如何保证数据一致的。
一主多从指的是，当我们客户端发起读写请求的时候，我们会从mysql服务进行读写数据。假设我们目前有三台mysql服务，其中一台作为主master服务，另外两台作为从salve。master拥有读写的权限，主要承担了写的工作，salve只有读的权限，主要承担了读的操作。当客服端发起请求时，他会将请求分流，实现读写分离。
在如今数据库管理中，应对MySQL中的热点数据更新一直是业内的一大挑战，尤其在秒杀等高并发场景中显得尤为重要。如果处理不当，可能会造成数据库系统崩溃。
从一体化应用到微服务 首先为大家介绍一下微服务。在谈主题之前我们先回顾一下历史。一开始，使用的是一体化应用，也称为巨石应用，相信大家对于这个模型都非常地熟悉。然而这个模型有很多的问题，在一体化应用里，工程团队如果修改一行代码，这个修改会在实际的生产中反映出来，导致整个的应用都跟着变化，从而带来各种各样的问题。 📷 一体化应用模型 一体化应用文化方面的问题 降低投入生产的速度 需要花费很长时间增加工程师 代码库太大，没有人能完全掌握理解 中央集权和变更管理使进程变缓 首先是我们所说的文化方面的问题，还有速度的
本文介绍了微服务、一体化应用和微服务架构，以及如何使用Spring Cloud和Service Mesh构建微服务。作者通过案例分析，讲解了微服务的优点和缺点，并给出了使用Spring Cloud和Service Mesh进行微服务架构设计的一些建议。同时，作者还探讨了微服务架构中的分布式事务问题，以及如何解决这些问题。最后，作者提供了一些微服务架构设计中的最佳实践和案例分析，供读者学习和参考。
CAP是分布式系统的重要理论，在大型分布式系统中一致性（Consistency），高可用性（High-Availability），分区可容忍性（Partition-tolerance）是设计者都希望能同时达到的，但是根据CAP理论一个系统最多能实现3中其2。本文不去探讨CAP理论的结论的正确性，而是去试图概述这三个特性是什么。
通过采用以上方法，可以提高终一致性分布式事务解决方案的性能和可扩展性，以满足大规模分布式系统的要求。
在SQL标准中，前三种隔离级别分别解决了幻象读、不可重复读和脏读的问题。那么，为什么MySQL使用可重复读作为默认隔离级别呢？ 这个是有历史原因的，要从主从复制开始讲起了！ 1.主从复制，是基于什么复制的？ 是基于binlog复制的 2.binlog有几种格式？ statement:记录的是修改SQL语句 row：记录的是每行实际数据的变更 mixed：statement和row模式的混合 那Mysql在5.0这个版本以前，binlog只支持STATEMENT这种格式！而这种格式在读已提交(Read Commited)这个隔离级别下主从复制是有bug的，因此Mysql将可重复读(Repeatable Read)作为默认的隔离级别！ 接下来，就要说说当binlog为STATEMENT格式，且隔离级别为读已提交(Read Commited)时，有什么bug呢？如下图所示，在主(master)上执行如下事务:
关于Redis的其他的一些面试问题已经写过了，比如常见的缓存穿透、雪崩、击穿、热点的问题，但是还有一个比较麻烦的问题就是如何保证缓存一致性。
注：图中圈出的是数据同步的地方，数据同步（从库从主库拉取binlog日志，再执行一遍）是需要时间的，这个同步时间内主库和从库的数据会存在不一致的情况。如果同步过程中有读请求，那么读到的就是从库中的老数据。如下图。
1.高可用分析： 高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。
1、高可用分析：高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。
事务(Transaction)，一般是指要做的或所做的事情。在计算机术语中是指访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元(unit)。事务通常由高级数据库操纵语言或编程语言(如 SQL，C++ 或 Java)书写的用户程序的执行所引起，并用形如 begin transaction 和 end transaction 语句或函数调用来界定。事务由事务开始(begin transaction)和事务结束(end transaction)之间执行的全体操作组成。在 MySQL 中只有使用了 Innodb 数据库引擎的数据库或表才支持事务。事务处理可以用来维护数据库的完整性，保证成批的 SQL 语句要么全部执行，要么全部不执行。一般用来管理 insert，update，delete 语句。
TCC（Try-Confirm-Cancel）是一种分布式事务管理模式，在正常情况下，TCC的每个操作都会按照顺序执行，并在每个操作执行完成后确认。但是，当遇到异常情况时，TCC中的"尝试"操作会进行异常处理。
基于运动想象的脑机接口(BCI)已经在之前没有控制受试者注视位置的情况下进行了研究。gaze fixation和内隐注意(covert attention)对 BCI 行为表现的影响尚不清楚。
蜕变测试MT是一种软件测试方法。它基于一个核心思想：对于某些软件，即使不知道确切的输出，我们可以预测在输入变化时输出应该如何变化。这种方法在NLP领域也很有用。
18年那会、我学习了 docker，它利用集装箱的思想，将依赖和运行环境打包成自包含、轻量级、可移植的容器，它给开发人员带来的切实好处就是一次构建、到处运行，消除了开发、测试、生产环境不一致性。看完之后，不以为然，真的可以完全消除各个环境的不一致性吗？时至今日，Kubernetes 已经上生产，但是各个环境的不一致性，仍然没有解决，大致问题就是，所有服务全部容器化不太现实，比如 MySql、Redis 等，这些服务本身已经存在现有的、稳定的部署方式，且这些服务是不怎么变动的，当然可以使用 Kubernetes 把数据库打成镜像，通过有状态服务资源对象编排，纳入到 Kubernetes 集群管理当中，实现动态扩缩容。但对于中小企业来说，最急切的还是自己业务，对于数据库服务还是使用原有服务器部署，最大程度上降低研发成本。这就带来了如下几个问题：
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