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浅析数据一致性
什么是数据一致性? 在数据有多分副本的情况下，如果网络、服务器或者软件出现故障，会导致部分副本写入成功，部分副本写入失败。这就造成各个副本之间的数据不一致，数据内容冲突。 Consistency：一致性，这个和数据库ACID的一致性类似，但这里关注的所有数据节点上的数据一致性和正确性，而数据库的ACID关注的是在在一个事务内，对数据的一些约束。 CAP定理认为，一个提供数据服务的存储系统无法同事满足数据一致性、数据可用性、分区容忍性。 ---- 数据一致性实现技术 Quorum系统NRW策略 这个协议有三个关键字N、R、W。 N代表数据所具有的副本数。 R表示完成读操作所需要读取的最小副本数，即一次读操作所需要参与的最小节点数目。 采用分布式锁服务实现数据一致性，是在操作目标之前先获取操作许可，然后再执行操作，如果其他用户同时尝试操作该目标将被阻止，直到前一个用户释放许可后，其他用户才能够操作目标。
2.1K11发布于 2018-09-18 - 来自专栏咖啡拿铁
谈谈数据一致性
什么是数据一致性 数据一致性这个单词在平常开发中，或者各种文章中都能经常看见，我们常常听见什么东西数据不一致了，造成了一定的损失，赶快修复一下。 一般来说数据一致性我们可以分成三类，时间点一致性，事务一致性，应用一致性。
3.3K40发布于 2019-10-13 - 来自专栏编程一生
数据一致性-对账
一致性分为强一致性和弱一致性。 强一致性的协议和手段主要有：二阶段提交(2PC)、三阶段提交(3PC)、TCC(Try-Confirm-Cancel)补偿型。这里面经常有人把两阶段提交和TCC补偿型混淆。二阶段提交实际上业务逻辑是在提交之前做的，两阶段只是事务控制的两个阶段。而TCC是将业务逻辑分为try、confirm和cancel三个阶段。举个例子：比如一个人要预售苹果，有两种销售策略。一种让用户先付钱，根据用户需求量准备足够的苹果。另一种是让用户先付钱同时声明到时候先到先得，没抢到的就退款。第一种就是二阶段提交，第二种就是TCC。弱一致性在分布式系统中常用的是一种特例：最终一致性。在工作中，最终一致性通常通过补单和对账来解决。补单主要指在运行时同时检查返回值，如果返回值为失败，会重新处理（补单处理）。 对账主要分为两个阶段：数据核对和差错处理。数据核对就是对账中的轧账。注意「轧」这里念「ga」二声。差错处理就是对账中的平账。
2.1K21发布于 2019-10-25 - 来自专栏木东居士的专栏
浅谈数据一致性
浅谈数据一致性 |0x00 数据不一致产生的原因 互联网的工程开发，与传统软件相比，往往要面临非常复杂多变的业务场景，这是老生常谈的问题了。 |0x02 解决数据一致性的模式 通过上一阶段理论演进的阐述，可以看出，互联网工程领域往往通过“最终一致性”的方式，来保障数据的一致性。因此接下来提到的解决思路，都是围绕“最终一致性”展开的。 |0xFF 从全局角度再思考 不论是从数据库层面，还是从工程层面，或者是人工兜底层面，数据一致性总有解决的方法，区别只是场景适用性与成本高低的问题。 随着技术发展的越来越快，解决方案手段的不断增加，技术架构解耦就是一种必然的要求，在不同的场景下选用自己最适合的方案，但由此带来的数据一致性问题也将成为技术融合道路上的一个阻碍。
1.4K30发布于 2020-11-03 - 来自专栏开源部署
Hadoop HDFS 数据一致性
HDFS 会对写入的所有数据计算校验和(checksum)，并在读取数据时验证校验和。针对指定字节的数目计算校验和。字节数默认是512 字节，可以通过io.bytes.per.checksum属性设置。通过CRC-32编码后为4字节。
60310编辑于 2022-06-28 - 来自专栏喵叔's 专栏
微服务--数据一致性
本篇文章讲解微服务数据一致性相关的知识 一、案例 在使用微服务时，存在跨多个服务更新数据库数据的情况。 在我们实际项目中只要涉及数据一致性的问题，就可以分为两种情况： 可实时数据不一致，但最终数据必须一致（最终一致性） 实时数据必须一致 针对这两种情况我们分别来看一下如何解决。 小结 解决数据一致性，就是这么简单。
69620编辑于 2022-09-28 - 来自专栏Michael阿明学习之路
ZooKeeper 保证数据一致性
分布式一致性原理 CAP 原理认为，一个提供数据服务的分布式系统 无法同时满足 数据一致性（Consistency）、可用性（Availibility）、分区耐受性（Patition Tolerance 架构 收到请求后，发送给其他服务器进行表决 如果收到多个，就按时间戳和服务器排序规则进行表决 只有收到多数表决同意时，才会决定执行 表决机制保证只有一个请求会执行，保证一致性 牺牲了部分可用性，换来数据一致性
42320发布于 2021-09-06 - 来自专栏有文化的技术人
Mongo数据一致性浅析
根据 CAP 理论的一致性（Consistency）问题，即在读写发生在不同节点的情况下，怎么保证每次读取都能获取到最新写入的数据。这个一致性即是我们今天要讨论的MongoDB 可调一致性模型中的一致性，区别于单机数据库系统中经常提到的 ACID 理论中的一致性。
76920编辑于 2023-08-19 - 来自专栏架构狂人
redis 如何保证数据一致性
为什么会数据不一致 数据一致性：指的是redis缓存跟数据库的数据的一致。假如缓存中没有数据，那么数据库的值必须是最新的。如果缓存中有数据，那么缓存中的值需要跟数据库的值相同。 理解完上述数据一致性的前提，我们看下什么情况下会导致缓存跟数据库的数据不一致。
1.3K20编辑于 2023-08-16 - 来自专栏菜鸟成长学习笔记
Redis缓存数据一致性分析
文章主旨 文章前面提到的数据一致性，指的是MySQL与缓存中数据如何保持同步。后面文章也是针对如何去实现数据同步进行分析。
83831发布于 2021-02-02 - 来自专栏Java技术债务
ClickHouse的数据一致性（七）
目录 数据一致性的方案 1 手动使用OPTIMIZE（强烈不建议生产上使用） 2 通过 Group by 去重 3 通过 FINAL 查询 数据一致性的方案 查询 CK 手册发现，即便对数据一致性支持最好的
74920编辑于 2022-08-09 mysql和redis数据一致性
redis逻辑清晰，可控性强代码侵入性大，可能出现数据不一致适用于高并发读写场景Binlog 监听同步解析 MySQL Binlog 并同步到 Redis（如 Canal）自动化同步，降低应用层负担存在延迟，数据一致性需优化高吞吐量业务
26800编辑于 2025-03-16- 来自专栏Java技术债务
redis缓存如何保证数据一致性
同时有请求A和请求B进行更新操作，那么会出现 （1）线程A更新了数据库 （2）线程B更新了数据库 （3）线程B更新了缓存 （4）线程A更新了缓存
93230编辑于 2022-08-09 - 来自专栏技术杂记
Mysql复制数据一致性检查1
检查数据不一致 使用 pt-table-checksum 进行不一致数据检查 pt-table-checksum performs an online replication consistency check by executing checksum queries on the master, which produces different results on replicas that are inconsistent with the master. The optional DSN spec
36410编辑于 2022-04-23 - 来自专栏技术杂记
Mysql复制数据一致性检查
percona 收集整理和维护而成 其中有两个特别有用的工具 pt-table-checksum 和 pt-table-sync ，分别可以用来进行主从一致性检查，和不一致数据修复 下面分享一下Mysql复制数据一致性检查的基本操作
41710编辑于 2022-04-23 - 来自专栏服务化进程
数据一致性场景实战（一）
场景一：多redis数据一致性 背景 现在很多并发性很高的系统为了提高吞吐量而使用redis来当数据存储，而当redis挂了的时候有可能数据丢失，这个时候系统可能不可用，而把流量路由到db肯定是不可行的 这个时候怎么保证多个redis集群数据一致性呢？ 解决方案 方案一：强一致性方案-分布式事务中间件 就是在业务代码层面控制，使用分布式事务中间件或者使用tcc来控制事务。 读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存和数据库间的数据一致性问题。 方案 方案一：延时双删策略 先说一下双删策略，也就是更新前删除以及更新后删除。
58011编辑于 2022-01-06 - 来自专栏蓝天
向量时钟解决数据一致性
向量时钟解决数据一致性 向量时钟简介 向量时钟，最早是用于分布式系统中进程间的时间同步。由于在分布式系统中没有一个直接的全局逻辑时钟。 数据一致性（Quorum） 定义 N：系统中数据的备份数 R：读取操作最小成功数 W：写操作最小成功数 要求：R+W>N 配置 R+W>N，保证读操作至少能读取到一个最新数据 读写速度受性能最差的节点影响 R和W越小，系统的响应越快 W越大，数据的一致性，可用性越强 通常：N=3， R=W=2 时钟向量与数据冲突处理 *将上述向量时钟应用到解决数据一致性的问题上来
94410发布于 2018-08-07 - 来自专栏高剑林的专栏
数据一致性和 io 类型
总结 对于单一的存储系统来说，数据一致性，性能和可靠性是几个矛盾的指标。标准的linux内核在这方面也有些左右为难。比如内核在io失败的情况下，一般会重试（内核设置了5次的重试）。
4.1K10发布于 2016-09-26 - 来自专栏大数据架构
Spark CommitCoordinator 保证数据一致性
5.4.4 概述 Spark 输出数据到 HDFS 时，需要解决如下问题： 由于多个 Task 同时写数据到 HDFS，如何保证要么所有 Task 写的所有文件要么同时对外可见，要么同时对外不可见，即保证数据一致性 recoverTask 上文所述的 commitTask 与 commitJob 机制，保证了一次 Application Attemp 中不同 Task 的不同 Attemp 在 commit 时的数据一致性 也即 V2 更易发生数据一致性问题
1.6K41发布于 2018-10-10 MQ 如何保证数据一致性？
这个Bug让我明白：（MQ）消息队列的数据一致性设计，绝对能排进分布式系统三大噩梦之一！今天这篇文章跟大家一起聊聊，MQ如何保证数据一致性？希望对你会有所帮助。 1 数据一致性问题的原因这些年在Kafka、RabbitMQ、RocketMQ踩过的坑，总结成四类致命原因：生产者悲剧：消息成功进Broker，却没写入磁盘就断电。 4 系统架构设计接下来，从系统架构设计的角度，聊聊MQ要如何保证数据一致性？4.1 生产者端对于实效性要求不太高的业务场景，可以使用：本地事务表+定时任务扫描的补偿方案。 记住，分布式系统的数据一致性不是银弹，而是通过层层防御达成的动态平衡。就像当年我在做资金结算系统时，老板说的那句震耳发聩的话：“宁可慢十秒，不可错一分”。
50910编辑于 2025-03-27
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