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近年来，凭借高可扩展、高可用等技术特性，分布式数据库正在成为金融行业数字化转型的重要支撑。分布式数据库如何在不同的金融级应用场景下，在确保数据一致性的前提下，同时保障系统的高性能和高可扩展性，是分布式数据库的一个核心技术挑战。 针对以上分布式一致性的困境，中国人民大学-腾讯协同创新实验室研究提出“多级一致性”的事务处理理念。该技术包含严格可串行化、顺序可串行化、可串行化三大隔离级别，可针对不同应用场景要求，极大地平衡性能与一致性要求，满足金融及各类企业场景的分布式事务处理需求。该项技术已应用于腾讯分布式数据
目录1 概览1.1 什么是protocolbuffer1.2 他们如何工作1.3Python
串行化是指存储和获取磁盘文件、内存或其他地方中的对象。在串行化时，所有的实例数据都保存到存储介质上，在取消串行化时，对象会被还原，且不能与其原实例区别开来。只需给类添加Serializable属性，就可以实现串行化实 的成员。反串行化是串行化的逆过程，数据从存储介质中读取出来，并赋给类的实例变量。串行化能保存现有对象的所有状态， 我想我们以前见过的一些游戏的角色账户中的dat文件应该就是被串行化的结果。我尝试了打开一个dat文件，果真得到了 我需要的信息，一些角色的等级之类的信息果然在里面。
线性化Linearizability和串行化(序列化)serializability都是数据库和分布式系统中重要的属性，它们两个容易搞混淆了，这篇文章就是给出一个简短的比较。
对象串行化： 在什么情况下需要 对象串行化，？ 第一种情况就是把一个对象 在网络中传输的时候要将对象串行化，第二种情况就是把对象写入文 件或是数据库的时候用到串行化 对象串行化（序列化）都是为了方便传输把。 举个例子把：像是： ，就像我们现在想把一辆汽车通过 轮船运到美国去，因为汽车的体积比较大，我们可以把汽车拆开成小 的部件，然后我们把这些部件通过轮般运到美国去，到了美国再把这 些部件组装回汽车。 串行化有两个过程，一个是串行化，就是把对象转化为二进制的 字符串，我们使用 serialize()函数来串行化一个对象，另一个是反串行 化，就是把对象转化的二进制字符串再转化为对象， 我们使用 unserialize()函数来反串行化一个对象。 解释：O代表
如果你接触过不同的语言，从语法和代码层面来说，Java 是一种不折不扣的“臃肿、啰嗦”的语言，从另一方面来说这种臃肿和啰嗦也体现了它严谨的一面，作为适合构建大型、复杂项目的理由之一。 1、HashMap 初始化的文艺写法 HashMap 是一种常用的数据结构，一般用来做数据字典或者 Hash 查找的容器。普通青年一般会这么初始化： HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>(); map.put("Name", "June");
来源：http://www.bailis.org/blog/linearizability-versus-serializability/[2]
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录，附加个人拙见，同样借助CMU 15-445课程内容来完成MIT 6.830 lab内容。
《Java8 Stream编码实战》的代码全部在https://github.com/yu-linfeng/BlogRepositories/tree/master/repositories/stream-coding，一定要配合源码阅读，并且不断加以实践，才能更好的掌握Stream。
串行化的隔离级别和高性能就是相互矛盾的吗？也许不是，一个称为可串行化快照隔离（SSI, serializable snapshot isolation）算法很有前途。提供完整的可串行化保证，而性能与快照隔离相比只有很小性能损失。 SSI在 2008 年首次被提出，如今既用于单节点DB（PostgreSQL9.1后的可串行化）和分布式DB（FoundationDB）。由于 SSI 与其他并发控制机制相比还很年轻，还在实践中证明自己。
序列化是将对象状态转换为可保持或可传输的格式的过程。与序列化相对的是反序列化，它将流转换为对象。这两个过程结合起来，可以轻松地存储和传输数据。
1.1 什么是protocol buffer ProtocolBuffer是用于结构化数据串行化的灵活、高效、自动的方法，有如XML，不过它更小、更快、也更简单。你可以定义自己的数据结构，然后使用代码生成器生成的代码来读写这个数据结构。你甚至可以在无需重新部署程序的情况下更新数据结构。 1.2 他们如何工作 你首先需要在一个 .proto 文件中定义你需要做串行化的数据结构信息。每个ProtocolBuffer信息是一小段逻辑记录，包含一系列的键值对。这里有个非常简单的 .proto 文件定义了个人
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在未提交读（Read Uncommitted）级别中，事务中的修改即使没有提交，对其他事务也是可见的。读取到了事务没有提交的数据，就被成为脏读（Dirty Read）。事务没有提交的数据是很“脏”的，被读取到会引起很多问题。
作者：李海翔，腾讯TDSQL专家工程师 “在分布式背景下，怎么实现双一致性（事务一致性、分布式一致性），并提高分布式事务型集群的处理效率？”腾讯TDSQL数据库长期致力于基础研究创新，并持续获得关键技术突破。 2020年12月21日，第11届DTCC（中国数据库技术大会）大会上，腾讯TDSQL数据库专家工程师李海翔分享了数据库领域的核心技术——分布式事务处理技术的核心——多级一致性技术。该技术在遵循了ACID特性的同时，使得事务处理技术符合CAP原理，并在理论层面相较“严格可串行化”技术做了扩展，进一
并发执行会打破事务的隔离性，根据破坏的程度分成可重复读、读已提交、读未提交等隔离级别，每种级别都决定了多线程并发时数据可见性不同，是并发和隔离性之间的权衡，也因此产生了幻读、不可重复读、脏读等问题。
java高并发系列第3篇文章，一个月，咱们一起啃下java高并发，欢迎留言打卡，一起坚持一个月，拿下java高并发。
JSON.NET 大家都用过，老版本的ASP.NET Core也依赖于JSON.NET。
如果两个事务操作的是不同的数据， 即不存在数据依赖关系， 则它们可以安全地并行执行。但是当出现某个事务修改数据而另一个事务同时要读取该数据， 或者两个事务同时修改相同数据时， 就会出现并发问题。
本文是我对最近读的几篇论文的总结，没有太多引用原文，纯靠自己的理解和印象串联起来。主要是为日后深入了解相关知识做个简单“索引”。 本文描述得不是很严谨，也不保证完全正确，建议有兴趣的同学去阅读论文——根据论文名称搜索就可以找到。 ACID 事务是关系数据库操作的逻辑单位。 事务的存在，是为从数据库层面保证数据的安全性，减轻应用程序的负担。 说起“事务”，总会先想起 “ACID” 四个字母。 A：Atomicity，原子性。 C：Consistency，一致性。 I：Isolation，隔离性。 D：Dur
就是当很多事务同时执行的时候应该按照什么顺序执行，应该按照排队的顺序执行，这就是 串行调度 。
事务作为抽象层，允许应用忽略DB 内部一些复杂并发问题和某些硬件、软件故障，简化应用层的处理逻辑：事务中止（transaction abort），而应用仅需重试。对复杂访问模式，事务可大大减少需要考虑的潜在错误情景数量。
数据库管理系统必须提供并发控制机制 并发控制机制是衡量一个数据库管理系统性能的重要标志之一
答案 ： (1) IO线程模型 ：同步非阻塞，用最少的资源做更多的事情。 (2) 内存零拷贝 ：尽量减少不必要的内存拷贝，实现了更高效率的传输。 (3) 内存池设计 ：申请的内存可以重用，主要指直接内存。内部实现是用一颗二叉查找树管理内存分配情况。 (4) 串行化处理读写 ：避免使用锁带来的性能开销。即消息的处理尽可能再同一个线程内完成，期间不进行线程切换，这样就避免了多线程竞争和同步锁。表面上看，串行化设计似乎CPU利用率不高，并发程度不够。但是，通过调整NIO线程池的线程参数，可以同时启动多个串行化的线程并行运行，这种局部无锁化的串行线程设计相比一个队里-多个工作线程模型性能更优。 (5) 高性能序列化协议 ：支持protobuf等高性能序列化协议。 (6) 高效并发编程的体现 ：volatile的大量、正确使用；CAS和原子类的广泛使用；线程安全容器的使用；通过读写锁提升并发性能。
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把检查点后，崩溃前的没提交的事务的更新和CLR再过一遍，目的是使数据库恢复到崩溃时的状态。
选自UC Berkeley Rise Lab 作者：Devin Petersohn 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路雪 本文中，来自 UC Berkeley 的 Devin Petersohn 发布文章介绍了其参与的项目 Pandas on Ray，使用这款工具，无需对代码进行太多改动即可加速 Pandas，遇到大型数据集也不怕。作者还对 Pandas on Ray、Pandas 进行了对比评估。机器之心对此文进行了编译介绍。 项目链接：https://github.com/ray-pro
上期说到，X姐虽然在努力之下晋升了P9，进入了高P序列，但由于和自己老板V姐都看上了白马女子私密会所的6666号技师，有时还会发生冲突，因此，X姐面临着绩效325甚至被从大厂毕业的危机。
一道经典的面试题，当面试官问你，你是怎么理解面向对象的即OOP，你应该怎么回答呢？
本文主要讨论这么几个问题： （1）啥时候数据库和缓存中的数据会不一致 （2）不一致优化思路 （3）如何保证数据库与缓存的一致性 一、需求缘起 上一篇《缓存架构设计细节二三事》（点击查看）引起了广泛的讨
脏读（dirty read）：当一个事务读取另一个事务尚未提交的修改时，产生脏读。
在进行多个事务的并发执行时，如果不对它们进行隔离，则可能会产生一些问题。例如：脏读、不可重复读和幻读。而事务隔离级别就是用来解决这些问题的。
Data Artisans Streaming Ledger，在data Artisans的River Edition上已经可用，提供串行化（一致性事务处理机制的最高级别）的ACID的语义，作为一个依赖库来处理事件流上多个共享的状态/表。
在上期，我们提到了，在现代的计算机中，为了提升数据传输的速率，突破并行总线的限制，把内存总线和PCI总线都进行了串行化。为了避免外界电磁信号对高频传输线的干扰，串行总线一般以差分线的方式实现，也就是通过A线和B线的电平差来表示0和1。由于此种传输方式需要把以8bit为单位的字节流转化为bit流，进行串行化(Serializer)发送，接收时将bit流进行反串行化(Deserializer)，转换回字节流。因此，串行总线也被称为SerDes信号线。
事务的四大ACID 属性：Atomicity 原子性、Consistency 一致性、Isolation 隔离性、Durability 持久性。
一组事务的基本步(读、写、其他控 制操 作如加锁、解锁等)的一种执行顺序称为对这组事务的一个调度。
InnoDB串行化隔离级别使用间隙锁（gap lock）解决幻读（事务并发情况下两次查询的数据量不同）问题
RC 和 快照隔离 级别可防止某些竞争条件，但并非全部。一些棘手案例，如写偏斜 和 幻读，会发现可悲情况：
事务的ACID特性大学数据库课程基本都学过，但是学完也就大概知道是干嘛的，后来也没仔细想这个东西了，后来接触了NoSQL系统的一致性，于是重新学习 ACID，发现还有很多误区。今天来理一理。
在《消息顺序性为何这么难？》中，介绍了一种为了保证“所有群友展示的群消息时序都是一致的”所使用的“ID串行化”的方法：让同一个群gid的所有消息落在同一台服务器上处理。
MySQL中提供了四个事务隔离级别：读未提交（Read Uncommitted）、读已提交（Read Committed）、可重复读（Repeatable Read）和串行化（Serializable）。不同的事务隔离级别对并发访问有不同的影响。
写操作加了“持续-X锁”，读操作加了“临时-S锁”，没能阻止事务B写，发生了提交覆盖。
事务（transaction）是数据库管理系统的执行单位，可以是一个数据库操作（如Select操作）或者是一组操作序列。事务ACID属性，即原子性（Atomicity）、一致性(Consistency)、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。 原子性：保证事务中的所有操作全部执行或全部不执行。例如执行转账事务，要么转账成功，要么失败。成功，则金额从转出帐户转入到目的帐户，并且两个帐户金额将发生相应的变化；失败，则两个账户的金额都不变。不会出现转出帐户扣了钱，而目的帐户没有收到钱的情况
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（2021乐鑫科技，多选）以下方法哪些是进行面积优化( )。 A: 串行化 B: 资源共享 C: 流水线设计 D: 寄存器配平 E: 逻辑优化 F: 关键路径优化
Martin Flower定义的微服务是基于REST,Spring cloud就是其标准的实现,通用但HTTP协议比较冗余,短连接建立也较耗时,消息体一般基于JSON串行化反串行化, 性能肯定一般。
数据库相对于其它存储软件一个核心的特征是它支持事务，所谓事务的ACID就是原子性，一致性，隔离性和持久性。其中原子性，一致性，持久性更多是关注单个事务本身，比如，原子性要求事务中的操作要么都提交，要么都不提交；一致性要求事务的操作必须满足定义的约束，包括触发器，外键约束等；持久性则要求如果事务成功提交了，无论发生什么异常，包括进程crash，主机掉电等，都应该确保事务不会丢失。而隔离性，则关注的是多个事务之间的并发。
作者简介：李海翔，网名“那海蓝蓝”，腾讯金融云数据库技术专家。中国人民大学信息学院工程硕士企业导师。著有《数据库事务处理的艺术：事务管理和并发访问控制》、《数据库查询优化器的艺术：原理解析与SQL性能优化》、《大数据管理》，广受好评。
上一篇文档，介绍了MGTs，我们知道它的一个别名为SERDES，就是如此，这篇文章我们来谈一下通用的SERDES架构。无论是X家的Transceiver还是A家的SERDES，或者其他什么家的某某吉比特收发器，原理其实都是大同小异，离不开一些共同的结构。
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