最终一致性第2页

JAVA面试题分享四百三十：AOP+Redisson 延时队列，实现缓存延时双删策略

而延迟双删是一种相对简单并且收益比较高的实现最终一致性的方式，即在删除缓存之后，间隔一个短暂的时间后再删除缓存一次。这样可以避免并发更新时，假如缓存在第一次被删除后，被

之乎者也··2024-02-03 02:01

Docker学习之搭建ActiveMQ消息服务

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。本篇主要介绍A

Java大生·2024-02-02 16:41

zookeeper - 写数据 - standAlone（5）

session建立过程以后，我们接下去应该了解的就是zookeeper的读写两个过程，这里的标题之所以增加standalone模式，是因为大家知道zookeeper在集群模式下的写入必须要考虑到数据的最终一致性过程

晴天哥_王志·2024-02-02 08:44

消息队列的应用场景

消息队列的应用场景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使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ

hjc_042043·2024-02-02 06:10

消息模型与生成pdf

五种消息模型SpringAMQP生产pdfJaspersoftStudio第一章消息中间件(面试)消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决异步消息，应用解耦，流量削峰等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构

Mr.YHL·2024-02-02 06:20

转转基于MQ的分布式重试框架设计方案

文章目录1背景2方案3效果4可选项5注意事项6总结1背景在分布式场景下，为了保障系统的可用性和数据的最终一致性，采用基于消息队列（MQ）的重试机制是一种常见的解决方案。

转转技术团队·2024-02-01 12:11

RabbitMQ安全防护，加固策略

RabbitMq简介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[架构]使用较多的消息队列有ActiveMQ（安全）

中年程序员一枚·2024-01-30 17:27

分布式事务Seata

（基本可用）：分布式系统出现问题的时候，允许损失部分可用，保证核心是可用的SoftState（软状态）：在一定时间内，允许出现中间状态，比如临时的不一致的状态EventuallyConsistent（最终一致性

小悟空GK·2024-01-30 12:14

AOP+Redisson 延时队列，实现缓存延时双删策略

而延迟双删是一种相对简单并且收益比较高的实现最终一致性的方式，即在删除缓存之后，间隔一个短暂的时间后再删除缓存一次。

小毕超·2024-01-29 09:31

RabbitMQ快速上手（包含秒杀案例）

一般用来解决应用解耦，异步消息，流量削峰等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。

不想再掉头发了.·2024-01-29 08:22

Redis数据一致性

强一致性：写进去的数据是什么，读出来的数据就是什么，对性能影响最大；弱一致性：数据写入成功后，系统不保证能立刻读出最新的数据，也不承诺多久之后数据可以达到一致，但保证到某个时间级别后，数据能达到一致；最终一致性

scanklm·2024-01-28 14:12

rabbitMq 入门及面试大全

1，什么是mqa:mq就是消息队列，是基础数据结构的”先进先出“的一种数据结构，一般用来解决，解耦、异步消息、流量削峰，等问题，高可用、可伸缩和最终一致性架构。

李三醒·2024-01-27 20:21

分布式事务与一致性算法Paxos & raft & zab

1.CAP原理要想数据高可用，就得写多份数据写多分数据就会导致数据一致性问题数据一致性问题会引起性能问题2.一致性模型弱一致性最终一致性（一段时间达到一致性）强一致1、2异步冗余；3是同步冗余3.扩展服务的方案数据分区

洛神灬殇·2024-01-26 13:54

有关MySQL组复制的事务一致性参数理解

，其有5种可选配置项：EVENTUAL(默认)BEFORE_ON_PRIMARY_FAILOVERBEFOREAFTERBEFORE_AND_AFTER 我们知道组复制是基于paxos一致性算法保证了最终一致性

真之棒2016·2024-01-24 19:39

消息队列面试系列-01

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。MQ是消费生产者模型的一个典型的代表，一端往消息队列中不断写入消息，而另一端则可以读取队列中的消息。

梦睡了·2024-01-23 19:28

大型网站架构之分布式消息队列

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

罗卜丝粉·2024-01-23 15:17

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。

lz0426001·2024-01-23 15:44

架构师的36项修炼-04架构核心技术之分布式数据存储

本课时主要包括以下内容：&MySQL复制，有主从复制和主主复制两种；&数据分片（或称数据分区），具体为数据分片的原理、分片的方案、分片数据库的扩容；&数据库分布式部署的几种方案；&NoSQL中的CAP原理，分布式系统的最终一致性及其实现方案

机智阳·2024-01-22 18:03

分布式系统中为什么需要使用消息队列

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。

码农小旋风·2024-01-22 12:44

一文彻底搞懂分布式事务

目录什么是分布式事务分布式事务-理论模型X/Open分布式事务模型两阶段提交协议三阶段提交协议CAP定理和BASE理论分布式事务-常见柔性解决方案TCC基于可靠性消息的最终一致性最大努力通知型分布式事务框架

逆流而上的龟·2024-01-21 22:05

RabbitMQ 消息队列入门

什么是RabbitMQMQ（MessageQueue）消息队列消息队列中间件，是分布式系统中的重要组件；主要解决异步处理、应用解耦、流量削峰等问题，从而实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性的架构。

RendaZhang·2024-01-21 05:01

提升Raft以加速分布式键值存储

系统要么是最终一致性的，要么是强一致性的。线性一致性是一致性模型中最强大的，但实现它可能很耗时。键值数据库出现在市场上，以避免SQL数据库的复杂性并提供横向扩展性。

小技术君·2024-01-19 11:53

rabbitmq-java基础详解

1、MQ定义MQ（MessageQueue）消息队列主要解决：异步处理、应用解耦、流量削峰等问题，是分布式系统的重要组件，从而实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性的架构，rabbitmq是消息队列中的一种

CAUC_lin·2024-01-17 11:30

浅谈缓存最终一致性的解决方案

浅谈缓存最终一致性的解决方案作者：clareguo，腾讯CSIG后台开发工程师来源：腾讯技术工程openinnewwindow到底是更新缓存还是删除缓存?

励志成为大牛的小牛·2024-01-16 23:27

大数据技术原理与应用期末复习（林子雨）

林子雨）Hadoop的特性HBase编程实践NoSQL的四大类型键值数据库优点：缺点：列族数据库优点：缺点：文档数据库优点：缺点：图数据库优点：缺点：NoSQL的三大基石CAP：BASEBASE的基本含义最终一致性

laowang357·2024-01-16 05:50

【分布式算法】Gossip协议详解

为了实现BASE理论中的“最终一致性原则”。

小颜-·2024-01-15 08:01

rockscache：保证与DB最终或强一致性的Redis缓

目前还没有成熟的解决方案来保证最终一致性即使您使用锁来进行更新，仍然存在可能导致不一致的特殊情况。解决方案现有的解决方案都没有完全解决该问题，但有多种选择。

极道Jdon·2024-01-14 01:27

CAP与BASE理论详解

.A：可用性2.3.P：分区容忍性3.CAP怎么选择4.对CAP的常见误解5.CAP理论的一些疑问7.引申出来的BASE8.BASE理论简介9.BASE理论的内容9.1.基本可用9.2.软状态9.3.最终一致性

FREE_GIFT_白给怪·2024-01-13 18:09

Spring Cloud Alibaba 核心理论 CAP与BASE理论简单理解（5）

由于CAP和BASE理论是关于分布式系统不可绕开的话题，数据一致性，最终一致性，分区容错等，这里就简单的说明下。推荐一篇文章CAP首先呢，需要理解的是，CAP理论是主要是针对于分布式系统而言的。

Wayfreem·2024-01-13 18:07

DynamoDBMapperConfig

您可以针对DynamoDBMapperConfig的实例使用以下参数：DynamoDBMapperConfig.ConsistentReads枚举值：EVENTUAL—此映射器实例使用最终一致性读取请求

刘栉风·2024-01-13 04:52

RabbitMq安装教程（超详细）与使用

ManagementHTTPAPIRabbitMq简介安装准备工具安装步骤（图文）RabbitMq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

qq_22905801·2024-01-12 21:14

RocketMQ事务消息与分布式事务

事务消息基本流程说明，RocketMQ来实现分布式事务主要基于的是BASE理论，即基本可用、软状态、最终一致性。属于刚性事务与柔性事务中的后者，性能较好，但取的是最终一致性。

肥兔子爱豆畜子·2024-01-12 02:21

常见5种消息队列介绍及入门教程ActiveMQ、kafka、RabbitMQ等

所以消息队列可以解决应用解耦、异步消息、流量削锋等问题，是实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构中不可以或缺的一环。现在比较常见的消息队列产品主要有ActiveMQ、RabbitMQ

程序员面试吧·2024-01-11 21:37

Redis的数据实现主从同步的机制

主从同步中，一般只有一个Master进行数据的写操作，而会有多个slave进行读操作，定期的数据备份也是通过一个单独的slave进行实现，使得Redis的性能能够最大程度发挥出来，为了支持数据的弱一致性和最终一致性

至学者·2024-01-10 23:25

【RocketMQ】RocketMQ支持事务消息机制一

2.1大事务=小事务+异步2.2RocketMQ的实现2.2.1RocketMQ事务实现原理2.2.2消费失败和消费超时2.2.3交易事务处理示例3.如何保证扣钱与加钱的事务的最终一致性参考相关文章：【

云川之下·2024-01-10 09:10

缓存与数据库双写不一致解决方案

前提保证最终一致性的解决方案是缓存设置过期时间。一下方案讨论的是不依赖于给缓存设置过期时间的情况。方案一：先更新缓存，再更新数据库不推荐。先更新缓存若更新数据库失败，还需再更新缓存。

昨夜的秋天·2024-01-10 04:36

RocketMQ源码事务消息 TransactionalMessage 源码分析

解决问题：事务消息，主要解决生产方和消费方的数据最终一致性问题。实现方式：二阶段消息+反查机制源码版本：4.9.3源码架构图源码解析

虚空小白·2024-01-09 12:39

springboot分布式事务解决方案_基于 Spring Boot 的分布式和服务化解决方案 Roses

Roses基于SpringBoot2和SpringCloudFinchley.SR2，致力做整套分布式和服务化解决方案，Roses拥有高效率的开发体验，提供可靠消息最终一致性分布式事务解决方案，提供基于调用链的服务治理

weixin_39930671·2024-01-09 09:43

消息队列的介绍及配置

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、RabbitMQ、Zer

至尊宝l·2024-01-07 22:52

分布式事务完美解决方案：消息中间件（kafka）+ 本地事物 + 消息校对

分布式事务常见解决方案有：二阶段、三阶段和TCC实现强一致性事务，其实还有一种广为人知的方案就是利用消息队列来实现分布式事务，保证数据的最终一致性，也就是我们常说的柔性事务。

ZYNORL·2024-01-07 19:35

缓存数据一致性策略如何分类？

针对一致性的解决方案也是非常多，以下主要针对方案的梳理与分类：数据库数据与缓存数据一致性的方案，可以从不同的角度来分类，比如：一致性的强度可以分为强一致性和最终一致性。

玄明Hanko·2024-01-07 15:08

面试题：谈谈分布式一致性机制？

现在主流的一致性协议一般都选择的是弱一致性的特殊版本：最终一致性。下面就从分布式系统的基本原则讲起，再整理一些遵循这些原则的协议或者机制，争取通俗易懂。

xuxu1116·2024-01-05 16:38

灸哥问答：分布式系统中数据一致性的问题如何解决

我之前的文章中，有对这些做过详细的介绍，今天整体地把解决数据一致性问题的策略专门说明如下：01、最终一致性这种策略强调所有的数

灸哥漫谈·2024-01-04 16:25

Redis双写一致性

文章目录Redis双写一致性1.延迟双删（有脏数据风险）2.异步通知（保证数据最终一致性）3.分布式锁（数据的强一致，性能低）Redis双写一致性当修改了数据库的数据也要同时更新缓存的数据，缓存和数据库的数据要保持一致

stormkai·2024-01-03 22:15

分布式【Zookeeper ZAB协议】

Zookeeper是通过Zab协议来保证分布式事务的最终一致性。Zab协议是为分布式协调服务Zookeeper专门设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议，是Zookeeper保证数据一致性的核心算法。

sober_me·2024-01-03 08:17

微服务-理论(CAP,一致性协议)

一致性（Consistency一致性包括强一致性，弱一致性，最终一致性。一致性其实是指数据的一致性，为什么数据会不一致呢？

njnu@liyong·2024-01-03 08:33

分布式事务基本原则和设计理念

三角形BASE原则BA基本可用允许偶尔的错误S:软状态数据状态不要求任何时刻保持同步E：最终一致性BASE原则通过牺牲强一致性换取高可用性，NoSQL系统与云存储系

旅僧·2023-12-31 12:53

121道分布式面试题和答案

在你的项目里，是如何设计分布式事务，实现最终一致性的

Java烟雨·2023-12-30 17:47

微服务事务处理：CAP 定理和最终一致性的关系

CAP定理和最终一致性CAP定理和最终一致性是两个密切相关的概念，但它们在范围和细节上有所不同。

surfirst·2023-12-30 08:27

消息队列的设计与Redis Stream详解为例

文章目录1.为什么会设计Stream2.消息队列功能2.1解耦2.2最终一致性2.3广播2.4错峰与流控2.5综述3.设计消息队列实现队列基本功能3.1RPC通信协议3.2高可用3.3服务端承载消息堆积的能力

LdLtd66·2023-12-30 02:41

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