最终一致性第9页

系统架构常用的优化手段

使用异步化减少主流程中的非关键业务逻辑并行化：使用多线程并发处理，缩短响应时间内存优化：减少对象大小，减少对象创造，数据模型优化去重复运算：业务逻辑优化，或使用缓存减少数据库操作：数据冗余，数据缓存缩短数据库事务：短事务，异步化，最终一致性等方式可以考虑精简代码逻辑

mask哥·2023-04-06 18:23

RabbitMQ简单使用

一般用来解决流量削峰、应用解耦、异步处理等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。

喝咖啡学Java·2023-04-06 09:13

分布式消息事务最终一致性幂等框架msgtx

框架适用场景1、某个业务请求需要涉及多个子系统的分布式调用。例如订单签收需要保存签收记录、推送结算子系统、推送财务子系统、推送报表子系统、推送短信子系统。2、该业务请求接收到之后，必须处理直到成功为止，不能返回给调用者失败。例如接收到订单签收状态业务请求，订单签收这个请求就属于必须处理成功为止的，不能失败，因为客户签收订单属于已经发生的客观事实，对于系统来说必须处理直到成功为止。3、该业务请求数据

极客编程玩家·2023-04-06 06:24

一文搞定kafka——概念与原理篇

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。消息发布者只管把消息发布到MQ中而不用管谁来取，消息使用者只管从MQ中取消息而不管是谁发布的。

藤_8c47·2023-04-06 06:52

分布式一致性算法

CAPTheorem对于一个分布式系统，不能同时满足一下三点：一致性（Consistency）可用性（Availability）分区容错性（PartitionTolerance）image.png弱一致性最终一致性

请不要问我是谁·2023-04-05 23:30

分布式一致性机制整理

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。

码农老K·2023-04-05 06:51

CNStack 服务网格：构建统一的服务治理和零信任安全能力

其所倡导的不可变基础设施、以资源为管理对象、描述性的API、最终一致性等等理念，已经成为行业对基础设施的统一认知标准。

阿里云技术·2023-04-05 04:11

rabbitmq多个消费者消费同一个队列中的同一条消息。

保证最终一致性原则。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例

凉忆-·2023-04-04 19:33

微服务cap理解

Consistency)A:可用性(Availability)P:分区容错性(Partitiontolerance)BASE原则BA:基本可用(BasicallyAvailable)S:软状态(SoftState)E:最终一致性

暮霭层层楚天阔·2023-04-04 12:36

java 事件驱动架构实例_微服务架构-利用事件驱动实现最终一致性

Java学习、面试；文档、视频资源免费获取shimo.im事务一致性首先，我们来回顾一下ACID原则：Atomicity：原子性，改变数据状态要么是一起完成，要么一起失败Consistency：一致性，数据的状态是完整一致的Isolation：隔离线，即使有并发事务，互相之间也不影响Durability：持久性，一旦事务提交，不可撤销在单体应用中，我们可以利用关系型数据库的特性去完成事务一致性，但

薄辉·2023-04-04 05:28

强一致性分布式事务XA 浅析

分布式事务解决方案可以分为：强一致性分布式事务解决方案：基于CAP理论最终一致性分布式事务解决方案：基于Base理论强一致性分布式解决方案在强一致性事务解

java晴天过后·2023-04-04 00:45

架构杂谈《五》

保证最终一致性的模式在大规模、高并发服务化系统中，一个功能被拆分成多个具有功能单一的子功能，一个流程会有多个系统的多个单一功能的服务组合实现，如果使用两阶段提交协议和三阶段提交协议，确实能解决系统间的一致性问题

AjuPrince·2023-04-03 22:25

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·2023-04-03 10:10

java模块化架构启动，邮储银行Java笔试

前言现如今的互联网应用大都是采用分布式系统架构设计的，所以消息队列已经逐渐成为企业的应用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。

m0_66689651·2023-04-03 02:41

05：消息队列篇（8）

七、使用MQ如何保证分布式事务的最终一致性？八、让你设计一个MQ，你会如何设计？一、MQ有什么用？有哪些具体的使用场景？MQ：MessageQueue，消息队列。队列是一种FIFO先进先出的数据结构。

Thomas.Sir·2023-04-02 22:20

分布式事务数据一致性解决方案

Base理论BasicallyAvailable基本可用Softstate软状态Eventuallyconsistent最终一致性三个短语的缩写，通过牺牲强一致性来获取最终一致性，当出现故障时允许部分不可用但要保证核心功能可用

酒剑随马@·2023-04-02 21:48

数据一致性解决方案

所以退而求其次，达到最终一致性，而不是实时一致性。1、定时同步。可以是增量的，按照时间来。2、用消息日志的方式来异步执行。

HappyRocking·2023-04-02 21:35

什么是消息队列？

C/C++Linux服务器开发/后台架构师知识体系一、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。

攻城狮百里·2023-04-02 12:05

运维架构中消息队列的作用

主要解决应用解耦,异步消息,流量削锋,消息通迅等问题,从而实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性的架构。

黑马程序员官方·2023-04-02 11:24

分布式系统-----BASE理论

BASE是指基本可用（BasicallyAvailable）、软状态（SoftState）、最终一致性（EventualConsistency），核心思想是即使无法做到强一致性（CAP的一致性就是强一致性

jeff-y·2023-04-02 10:38

XTS分布式事务框架

简介XTS（eXtendedTransactionService）是一个分布式事务开发框架，用来保障在大规模分布式环境下事务的最终一致性。

tz986548749·2023-04-02 08:19

支付宝分布式事务服务 DTS三

chenshiying007·2023-04-02 08:33

支付宝分布式事务服务 DTS 一

chenshiying007·2023-04-02 08:03

Nacos 服务注册

一、注册中心对比SpringCloudEureka：优点：1）SpringCloud官方推荐2）AP模型，数据最终一致性3）开箱即用，具有控制台管理缺点：1）客户端注册服务上报所有信息，节点多的情况下，

懒癌晚期的自律·2023-04-02 04:36

大并发 - 消息队列

实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性的架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。使用场景异步处理：场景说明：用户注册成功后，发送注册邮件，再发送注册短信。

橙橙同学·2023-04-02 01:22

RocketMQ（八）消息类型--事务消息

分布式事务的章节中，讲解了可靠消息最终一致性实现方案https://www.jianshu.com/p/3186a0a76c1d，本篇以具体实现代码举例。

我犟不过你·2023-04-01 14:34

Redis缓存与数据库双写一致性

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据设置过期时间，所有的写操作以数据库为准，对

cj_eryue·2023-04-01 14:49

【Spring Cloud】微服务架构选型方案

1、技术架构2、组件介绍1、服务注册与发现——Eureka服务注册与发现中心采用Eureka，以AP为核心的高可用注册中心，保证高可用性和最终一致性，server之间互相注册的replicate机制可以单点注册

java领域·2023-04-01 07:11

DDD（领域驱动设计）系列主题：如何构建基于 DDD 领域驱动的微服务

架构师目录前言领域驱动设计和有界上下文微服务与有限上下文如何相关上下文映射—精确划分微服务边界的一种方法重新定义服务边界—将聚合映射到正确的上下文事件风暴-识别服务边界的另一种技术微服务之间的通信围绕最终一致性设计应用程序支持事件驱动的架构避免针对特定消费者数据需求的服务之间的编排前端的后端

LarryHai6·2023-04-01 02:48

如何保障跨系统数据的最终一致性

场景不知道大家看到数据一致性，第一时间想到的是什么?我第一时间想到的是缓存和数据库的一致性，或者是一个数据库内的多个表的数据一致性。关于缓存和数据库的一致性大家肯定都已经很熟悉了，无非是先改数据库还是先改缓存，分别会对应什么样的问题，我这里便不再一一赘述了。同一个数据库内多个表的一致性也好解决，一般用事务足以。那么这里请大家想一下，一个调用链路下来，一共十几个甚至几十个系统，如何保证他们各自系统的

日暮与星辰之间·2023-03-31 19:06

kafka基本知识(安装,介绍),主题与分区,消息存储位置,kafka集群,java消息发送和消息,spring使用kafka,kafka优化(消息丢失,重复消费,消息积压,延时队列等)

同步的通信方式存在性能和稳定的问题2.使用异步通信针对于同步通信方法来说,异步可以让上游快速成功,极大提高了系统的吞吐量.而且在分布式系统中,通过下游多个服务的分布式事务的保障,也能保障业务执行之后的最终一致性

Lipengg1·2023-03-31 17:37

kafka学习（六）：kafka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。

炎升·2023-03-30 19:50

Redis随记

所以redis不能提供强一致性，只能保证最终一致性.Redis支持的数据类型（五种）：String（字符串、整数、浮点数）、List（列表）、Set（无序集合，不可

javaee_loser·2023-03-30 19:03

MYSQL--架构--MGR--理论--02--架构

勤径苦舟·2023-03-30 18:05

大型网站架构系列：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，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ

karlnd·2023-03-30 18:27

服务拆分的原则

粒度与规模相当扩张期：3人对应1个服务维护期：2人对应多个服务2.演进式拆分不要一味跟风“大厂”拆分是为了解决复杂度，提高性能权衡拆分收益和成本3.以模型职责拆分二.数据库拆分后数据一致性的问题解决方案最终一致性来替代分布式事务实现方法可靠事件模式

我是lk·2023-03-30 15:28

Software Architecture: The Hard Parts Modern Trade-Off Analyses for Distributed Architectures学习笔记

2.4数据拆分2.5服务粒度粒度的拆分和合并有相关的驱动因素3、合并3.1重用模式3.2数据所有权和分布式事务后台同步模式优缺点优点缺点服务解耦响应快数据源耦合打断边界上下文实现复杂业务逻辑可能有重复最终一致性缓慢基于编排请求模式的优缺点优点缺点服务解耦数据一致性及时原子业务请求反应较慢错误处理复杂通常要求补偿事务基于事件模式优缺点优点缺

kgduu·2023-03-30 13:31

开发神技阿里消息中间件进阶手册限时开源，请接住我的下巴

不管使用哪一个消息中间件，我们的目的都是实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构。再说面试假如面试官看你简历里写了MQ中间件的使用经验，你可能会被问到如下

写代码的珏秒秒·2023-03-30 12:37

MassTransit | AspNetCore&MassTransit Courier实现分布式事务

本篇文章为转载，原创作者：【微笑刺客D】原文地址：AspNetCore&MassTransitCourier实现分布式事务引言在之前的一篇博文中，CAP框架可以方便我们实现非实时、异步场景下的最终一致性

圣杰·2023-03-30 11:51

CQRS：是什么？为什么？怎么做？

读取，写入，DDD，事件源，最终一致性，我们为什么要关心？这是我在自己空间上的原始文章的交叉发布：CQRS：为什么？以及所有需要考虑的事情。随意看看并查看我的其他文章。

iqifenxia·2023-03-30 09:22

异地多活网络架构学习

2.不跨网减少跨机房调用和数据同步原则尽量闭环服务和闭环读写原则保证数据最终一致性，不保证数据实

weixin_34124939·2023-03-30 09:21

Redis 与 Mysql 的数据一致性

延时双删策略先删除缓存，再更新数据库，然后休眠1s（根据具体的业务合理设置，比如几百毫秒），再删除缓存，有可能第二次删除失败，还是会导致数据不一致缺点：存在延时操作，所以会造成服务器的阻塞，所以不适合高并发的场景二、最终一致性

何以解忧，唯有..·2023-03-30 04:06

吐血总结——消息队列之RocketMQ知识梳理

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。

阳光非宅猿·2023-03-30 02:51

CNStack 云边协同平台：实现原生边缘竟能如此简单

其所倡导的不可变基础设施，以资源为管理对象，描述性的API，最终一致性等等理念，已经成为行业对基础设施的统一认知标准。

阿里云云原生·2023-03-29 17:08

深入理解RabbitMQ高级特性

前言在微服务的架构下，对于服务调用产生的分布式事务问题，比较主流的解决方案有：基于XA协议的两阶段提交协议（2PC）、事务补偿、消息队列实现最终一致性（柔一致性）及阿里的GTS分布式事务中间件。

破茧重生ys·2023-03-29 15:03

品达物流TMS项目_第11章 TMS司机端、快递员端开发

导入功能代码2.分布式事务概述2.1什么是事务2.2什么是本地事务2.3什么是分布式事务2.4CAP理论2.5解决方案2.5.1两阶段提交协议(2PC)2.5.2事务补偿(TCC)2.5.3消息队列实现最终一致性

Changxiao Guan·2023-03-29 05:33

DDD聚合设计的几个原则的简单讨论

聚合是用来封装真正的不变性，而不是简单的将对象组合在一起；聚合应尽量设计的小；聚合之间的关联通过ID，而不是对象引用；聚合内强一致性，聚合之间最终一致性；上面这几条原则，作者通过一个例子来逐步阐述。

叫我峰兄·2023-03-28 21:46

分布式事务解决方案——Seata使用

在微服务开发过程中分布式事务一直是一个比较重要的问题，之前对于分布式事务的解决方法一般会通过MQ的最终一致性来解决，尤其是RocketMQ的事务消息，感兴趣的可以看我的SpringBoot整合RocketMQ

非典型_程序员·2023-03-28 03:26

MySQL的主备同步原理及过程

1.MySQL是如何保证主备一致的：一句话概括：通过binlog完成主备同步，实现最终一致性，binlog有三种格式：statement、row、mixed。

windsofchange·2023-03-27 18:51

RabbitMQ消息中间件

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，Kafka，MetaMQ

启蒙客·2023-03-26 11:09

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