最终一致性第16页

vs读取db文件源码_【分布式事务Seata源码解读一】Server端启动流程

实现分布式事务的核心要点：事务的持久化，事务所处的各种状态事务参与方的各种状态都需要持久化，当实例宕机时才能基于持久化的数据对事务回滚或提交，实现最终一致性定时对超时未完成事务的处理(继续尝试提交或回滚

weixin_39633891·2020-12-08 10:54

分布式事务解决方案之可靠消息最终一致性

1.什么是可靠消息最终一致性事务可靠消息最终一致性方案是指当事务发起方执行完成本地事务后并发出一条消息，事务参与方(消息消费者)一定能够接收消息并处理事务成功，此方案强调的是只要消息发给事务参与方最终事务要达到一致

淡雪之·2020-12-06 21:55

25 张图让你彻底掌握分布式事务原理

多数据源事务2.常见分布式事务解决方案2.1.分布式事务模型2.2.二将军问题和幂等性2.3.两阶段提交（2PC）&三阶段提交（3PC）方案2.4.TCC方案2.5.事务状态表方案2.6.基于消息中间件的最终一致性事务方案

52Hetrz·2020-11-24 19:11

分布式事务介绍

分布式场景下，满足绝对ACID原则的刚性事务性能会有较大损耗，因此从强一致性变为基于BASE理论的最终一致性，即数据可以不一致，但最终会达

吃水果毫不费力zz·2020-11-22 18:09

浅谈Saga分布式事务

SagaSaga和TCC一样，也是最终一致性事务、柔性事务。Saga的本质就是把一个长事务分隔成一个个小的事务，每个事务都包含一个执行模块和补偿模块。

大军·2020-11-13 17:37

2021最新Java面经整理 | 分布式篇（一）分布式理论基础

、BASE理论三、数据一致性理论(副本、协调者、分布式协议2PC3PC、选举、逻辑时钟)1、副本2、协调者3、分布式协议4、选举、多数派、租约5、逻辑时钟四、数据一致性模型1、强一致性2、弱一致性3、最终一致性

技术大咖秀·2020-11-05 06:36

1.4 w字，25 张图让你彻底掌握分布式事务原理

多数据源事务2.常见分布式事务解决方案2.1.分布式事务模型2.2.二将军问题和幂等性2.3.两阶段提交（2PC）&三阶段提交（3PC）方案2.4.TCC方案2.5.事务状态表方案2.6.基于消息中间件的最终一致性事务方案

公众号：码海·2020-10-30 13:17

Kafka、RocketMQ、RabbitMQ的对比

有应用解耦、异步消息、最终一致性、流量削峰、广播等特点。

8090的大叔·2020-10-22 01:19

分布式事务解决方案——可靠消息最终一致性

分布式事务理论：分布式事务一、什么是可靠消息最终一致性事务可靠消息最终一致性方案是指当事务发起方执行完成本地事务后并发出一条消息，事务参与方(消息消费者)一定能够接收消息并处理事务成功，此方案强调的是只要消息发给事务参与方最终事务要达到一致

小波同学·2020-10-19 00:56

分布式事务（CAP和BASE理论解决方案）

分布式事务产生的场景二、2.分布式事务基础理论2.1CAP理论2.2CAP有哪些组合方式2.3总结2.4BASE理论三、分布式事务解决方案2PC（两阶段提交）基于XA协议的两阶段提交2PCTCC补偿机制消息最终一致性

Ybb_studyRecord·2020-10-18 20:36

分布式服务框架

强一致性、弱一致性、最终一致性?zookeeper如何实现数据同步的?zookeeper内部原理(各种一致性算法)?dubbo的实现原理？分布式锁的实现？说一下dubbo的实现过程?

深度思考中·2020-10-11 01:35

elastic job源码分析 - 调解分布式作业不一致状态服务

需要另外启动一个线程定时校验注册中心数据与真实作业状态的一致性，即维持Elastic-Job的最终一致性。

耶也夜·2020-10-11 00:18

AvtiveMQ与SpringBoot结合

实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构是大型分布式系统不可缺少的中间件。

tanoak·2020-10-10 23:37

BASE理论的含义

BASE理论的核心思想是即使无法做到强一致性（CAP中的一致性是强一致），也可以采用适合的方式使应用达到最终一致性。

岸远水声微·2020-10-09 12:37

【分布式事务Seata源码解读一】Server端启动流程

实现分布式事务的核心要点：事务的持久化，事务所处的各种状态事务参与方的各种状态都需要持久化，当实例宕机时才能基于持久化的数据对事务回滚或提交，实现最终一致性定时对超时未完成事务的处理（继续尝试提交或回滚

架构攻城之路·2020-09-25 16:05

常见消息中间件之ActiveMQ

目前消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段，它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。

胜金·2020-09-23 10:00

BASE理论。

BASE是BasicallyAvailable（基本可用）、Softstate（软状态）和Eventuallyconsistent（最终一致性）三个短语的简写。

孤芳不自賞·2020-09-17 16:45

分布式系统CAP原则在项目中的实战

由于业务背景不要求数据强一致性，因此我们选择AP，牺牲强一致性，选择最终一致性。可用性（Availability）分布式系统对比LAMP架构的优点之一是支持处理

屈文哲·2020-09-17 09:03

MQ

www.cnblogs.com/linjiqin/p/5720865.html关于消息队列的使用一、消息队列概述消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用解耦，异步消息，流量削锋等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构

_New_·2020-09-17 08:11

FWD=>Base: 一种Acid的替代方案

Base:一种Acid的替代方案本文是Ebay的架构师在2008年发表给ACM的文章,是一篇解释BASE原则,或者说最终一致性的经典文章.文中Dan讨论了BASE与ACID原则的基本差异,以及如何设计大型网站以满足不断增长的可伸缩性需求

Yibaini·2020-09-16 20:53

CAP理论之CP模型ZK、AP模型Eureka

CAP：C：一致性>Consistency;取舍：(强一致性、单调一致性、会话一致性、最终一致性、弱一致性)A：可用性>Availability;P：分区容错性>Partitiontolerance;1

yxd179·2020-09-16 17:10

秒杀 redis预扣减库存回滚补偿机制---实现最终一致性

刚进来就接受了秒杀,团购和砍价的高并发任务在搞秒杀抢购业务,考虑到秒杀会频繁扣减库存和回滚库存,会占用数据库资源,转而使用了redis做库存预扣减,然后在开发过程中遇到了些问题,发现网络上的redis做最终一致性很垃圾

JAVA彭于晏·2020-09-16 15:00

RabbitMQ

RabbitMQ安装以及RabbitMQ三种模式的入门案例1RabbitMQ简介1.1消息队列中间件简介消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性

汤大大·2020-09-16 15:14

cap分析zk是cp还是ap

再细点话，这个c不是强一致性，而是最终一致性。即上面的写

JavaMa-·2020-09-16 14:09

浅谈常用的注册中心（Zookeeper，Nacos，Eureka）

Eureka满足AP两个特性，它实现的是最终一致性，当新的服务注册到集群中的一个eureka上，此时这个服务挂掉了，那么刚刚注册的服务就无法同步到其他eureka上也就无法被调用者使用。

WannaRunning·2020-09-16 14:30

面试官：你能谈谈数据库实现缓存最终一致性的一些方法

背景缓存是软件开发中一个非常有用的概念，数据库缓存更是在项目中必然会遇到的场景。而缓存一致性的保证，更是在面试中被反复问到，这里进行一下总结，针对不同的要求，选择恰到好处的一致性方案。缓存是什么存储的速度是有区别的。缓存就是把低速存储的结果，临时保存在高速存储的技术。如图所示，金字塔更上面的存储，可以作为下面存储的缓存。我们本次的讨论，主要针对数据库缓存场景，将以redis作为mysql的缓存为案

架构师_橘子·2020-09-16 01:25

消息队列之事务消息，RocketMQ 和 Kafka是如何做的？

分布式系统往往只能妥协到最终一致性，保证数据最终的完整性和一致性，主要原因就是实力不允许...因为可用性为王。而且要保证完全版的事务实现代

Hollis在csdn·2020-09-15 16:13

消息队列之事务消息，RocketMQ 和 Kafka 是如何做的？

分布式系统往往只能妥协到最终一致性，保证数据最终的

yes的练级攻略·2020-09-15 16:48

大写的服，看完这篇你还不懂RocketMQ算我输

异步解耦削峰填谷分布式事务最终一致性数据分发RocketMQ架构RocketMQ消息类型普通消息顺序消息定时消息事务消息最佳实践消息重试消息过滤消费模式消费幂等本地事务消息封装参考代码RocketMQ介绍

猿天地·2020-09-15 13:00

分布式

分布式锁数据库的唯一索引Redis的SETNX指令Redis的RedLock算法Zookeeper的有序节点二、分布式事务本地消息表2PC三、CAP一致性可用性分区容忍性权衡四、BASE基本可用软状态最终一致性五

binbigdata·2020-09-15 04:42

Cassandra CAP理论

CAP理论要理解Cassandra的设计和它所谓的"最终一致性"数据库，首先需要理解CAP理论。一个大规模分布式数据系统中，有三个需求彼此循环依赖：一致性，可用性和分区容错性。

Sheng | 昼虎·2020-09-15 02:28

【java学习】Redis学习-spring-data-redis

2）缺点①缓存和数据库双写一致性问题一致性问题是分布式常见问题，还可以再分为最终一致性和强一致性。如果对数据有强一致性要求，不能放缓存

兔兔西·2020-09-14 10:02

阿里巴巴开发十年，杠出这份“MQ技术手册”，看完我惊呆了，绝对的开发宝典

它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。

Java_msb666·2020-09-14 05:16

分布式-分布式事务

下单操作需要依赖订单服务和库存服务，这两个服务部署在两个不同的节点，就必须牵涉到分布式事务一，本地消息表本地消息表与业务数据表处于同一个数据库中，这样就能利用本地事务来保证在对这两个表的操作满足事务特性，并且使用消息队列来保证最终一致性缺陷

Kevin_cai09·2020-09-13 17:10

10、如何解决分布式事务?

分布式事务可以基于mq/rpc实现最终一致性，但在分库分表，立即可见的应用上是不能满足业务需求的，故分布式事务还是有必要完善的。

llianlianpay·2020-09-13 15:18

微服务建构下缓存使用策略

本文由以下三个部分组成1、讲解缓存更新策略2、对每种策略进行缺点分析3、针对缺点给出改进方案从理论上来说，给缓存设置过期时间，是保证最终一致性的解决方案。这种方案下，我们可以对存入缓存的数

Aaron----·2020-09-13 10:58

今天来聊聊，数据库的反范式设计，以及最终一致性

数据库表设计，大学教材里说，要尽可能满足更高级的范式：（1）第四范式：非主属性，不依赖主键子集；（2）第三范式：非主属性，不依赖其他非主属性；（3）第二范式：属性依赖于主键；（4）第一范式：属性是原子性的，没有冗余属性；然而，大数据量，高并发量的互联网业务，数据库表设计时，甚至连第一范式都不会遵守，在必要的时候，必须通过属性的冗余，来满足业务上“奇形怪状”的查询需求。在微服务分层架构下，如何来进行

58沈剑·2020-09-13 08:28

ZooKeeper与Eureka比较

如果经过一段时间后要求能访问到更新后的数据，则是最终一致性,这里指的是强一致性A(Availability)服务可用性P(PartitionTolrerance)分区容错性某节点或网络分区故障时，仍能对外提供一致性和可用性的服务为什么

zz_go_for_it·2020-09-13 05:40

高并发架构系列：什么是分布式锁？Redis实现分布式锁详解

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>在很多场景中，我们为了保证数据的最终一致性，需要很多的技术方案来支持，比如分布式事务、分布式锁等。

D_SJ·2020-09-13 03:17

Redis缓存一致性问题解决方案

大致业务流程如下图：每次设置缓存时都有一个过期时间，根据不同业务，过期时间也不一致，设置过期时间能保证缓存数据最终一致性问题。

十二_XFL·2020-09-13 03:32

Spring定时任务的几种实现

一、应用场景定时任务的场景可以说非常广泛，比如某些视频网站，购买会员后，每天会给会员送成长值，每月会给会员送一些电影券；比如在保证最终一致性的场景中，往往利用定时任务调度进行一些比对工作；比如一些定时需要生成的报表

Djbfifjd·2020-09-12 20:39

zookeeper介绍

3.zk解决了数据一致性的分布式数据库启动集群zk客户端：zkCli.sh-serverlocalhost:2181数据的一致性：强一致，弱一致，最终一致性分布式架构理论：CAP根据不同场景选择zk满足

林语棠·2020-09-12 11:57

nsq安装与配置

1.NSQ官网http://nsq.io2.相关概念nsqlookupd：管理nsqd节点拓扑信息并提供最终一致性的发现服务的守护进程nsqd：负责接收、排队、转发消息到客户端的守护进程，并且定时向nsqlookupd

zzhongcy·2020-09-12 01:57

ZeroMQ介绍

ZeroMQ概述消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用解耦，异步消息，流量削锋等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。

通信程序猿·2020-09-11 23:14

Spring Boot学习笔记（十六）Spring Boot RabbitMQ -- 概念篇

SpringBootRabbitMQ–实战篇消息队列消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合、异步消息、流量削锋等问题，实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构，是大型分布

等我21考完研再更^_^·2020-09-11 19:57

Zookeeper数据一致性中顺序一致性和最终一致性的区别

Zookeeper能保证任何时刻读到的数据绝对一致吗？Zookeeper的特点就是,分布式,高可用,自带容错,所有节点读到的数据都是一致的。使用的场景通常是微服务的注册中心,或者一些分布式的开源软件用来保存元数据,或者监测生命状态。这些使用场景默认Zookeeper永远是可用的,而且去Zookeeper集群旗下的每家分号,获取的数据都是一样的,通常情况下也确实如此。也就是说可用性和一致性是Zook

花灯渔火·2020-09-11 11:25

MQ消息最终一致性解决方案

随着分布式服务架构的流行与普及，原来在单体应用中执行的多个逻辑操作，现在被拆分成了多个服务之间的远程调用。虽然服务化为我们的系统带来了水平伸缩的能力，然而随之而来挑战就是分布式事务问题，多个服务之间使用自己单独维护的数据库，它们彼此之间不在同一个事务中，假如A执行成功了，B执行却失败了，而A的事务此时已经提交，无法回滚，那么最终就会导致两边数据不一致性的问题；尽管很早之前就有基于两阶段提交的XA分

wasfaz·2020-09-11 10:56

大型网站架构系列：分布式消息队列

实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。目前在生产环境，使用较多的消息队列有ActiveMQ

理查德1986·2020-09-11 08:47

CAP理论及系统一致性

印象中CAP理论开始流行是从AmazonDynamo的论文开始的，Amazon的CTO还在他的博客中介绍了最终一致性的概念，从此以后，各种会议和交流中都少不了CAP的影子。

weixin_34418883·2020-09-11 07:47

Centos6.8 下部署Mysql组复制（MySQL Group Replication）之多主模式（5.7新特性）

1.关于MGR介绍1.1提供的特性:多写，写冲突检测良好的扩展能力，可动态增删节点，组成员自动管理组内高可用确保组内数据最终一致性【重要】(通过分布式协议和分布式recovery机制保证)1.2组复制的

Trazen·2020-09-11 04:41

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