前言 之所以总结这个，是因为最近也在面试找工作了，觉得 小林Coding 写的这篇文章不错，同时自己做的集群聊天项目涉及Nginx的TCP负载均衡，刚好又和一致性哈希有关联，就搬过来摘录一下，方便自己复习。 接下来主要围绕以下几点来思考和讨论： 当有大量请求到来时，如何分配请求？ 使用哈希算法会
了解 Milvus 向量数据库中的一致性级别（第二部分） 剖析 Milvus 矢量数据库中可调一致性级别背后的机制。 本文由 Jiquan Long 并由 安吉拉妮 . 在里面 以前的博客 关于一致性，我们讲解了分布式向量数据库中一致性的内涵，涵盖了 Milvus 向量数据库中的强、有界陈旧、会话、最终支持
何为分布式事务？ 事务，要么全部成功，要么全部失败，分布式事务的这些操作位于不同的服务（进程）中。 分布式事务 要遵循CAP理论： C：consistency 一致性； A：availability 可用性； P：分区容忍性 partition tolerance； 但CAP不能同时满足， CP：zookeeper 满足一致性、分区容忍性；刚性事务需要满足CP，对
转自：http://blog.coderhuo.tech/2019/07/28/DMA_mem_crash/ 本文主要分享一个Cache一致性踩内存问题的定位过程，涉及到的知识点包括：backtrace、内存分析、efence、wrap系统函数、硬件watchpoint、DMA、Cache一致性等。 1 背景 设备上跑的是嵌入式实时操作系统(RTOS，具体为商业闭源的
先上图： 1. 首先会发送事务消息给MQ Server 2. MQ 会回复一个发送成功的消息，此时MQ Server并不能投递消息，因此还没有收到发送的确认 3. MQ发起方会执行本地事务。 4. 执行完以后就发送commit 或者Rollback 如果是commit的话就开始投递消息； 如果是Rollback，MQ Server 就会删除
共识算法 （Consensus Algorithm） 共识算法是用来保证分布式系统一致性的方法。它能保证所有节点的数据相同并且一个节点发起的提案可以被其他节点同意。 根据解决的场景是否允许拜占庭错误情况，共识算法分为Crash Fault Tolerance(CFT)和Byzantine Fault Tolerance(BFT)两类； CFT: 可
收录于合集 一年之前—— 未来两年内，系统预估的总订单数量可达一亿条左右。 按Mysql单表存储500万条记录来算，暂时不必分库，单库30个分表是比较合适的水平分表方案。 于是小灰设计了这样的分表逻辑： 订单表
Replication（上）：常见的复制模型&分布式系统的挑战 https://mp.weixin.qq.com/s/LB5SR4ypQwDxzueI1ai2Kg Replication（下）：事务，一致性与共识 https://mp.weixin.qq.com/s/O9Z5e_BzdxKcULHigYMkRg 原创 仕禄 美团技术团队 2022-08-25 19:58 发表于北京 收录于合集 #分布式系统2个 #
数据库 - db和redis数据一致性问题 直接说解决办法： 查询数据操作： 查询缓存，如果命中，直接返回；如果没有命中，查询数据库，再写入缓存 更新数据操作： 直接更新db数据库 然后删除缓存 删除数据操作： 先删除数据库 再删除缓存（设置超时，保证后期缓存肯定会消失）
缓存读写策略 介绍三种缓存读写策略，各有优劣 Read/Write Through Pattern（读写穿透） Read/Write Through Pattern 中服务端把 cache 视为主要数据存储，从中读取数据并将数据写入其中。cache 服务负责将此数据读取和写入 DB，从而减轻了应用程序的职责。<!--more--> 写 先查缓存，缓
一致性哈希算法主要应用于Redis分布式缓存 问题引出 在单节点的情况下，Redis缓存不用担心命中率的问题，但是一旦上升到分布式的架构中，可能会造成一台机器有缓存而另一台机器没有缓存的情况，基于此使用一致性Hash算法可以有效地解决在分布式存储结构下动态增加和删除节点后尽量有多的
001、 root@PC1:/home/test# ls a.fasta test.py root@PC1:/home/test# cat a.fasta ## 测试数据 >Rosalind_1 ATCCAGCT >Rosalind_2 GGGCAACT >Rosalind_3 ATGGATCT >Rosalind_4 AAGCAACC >Rosalind_5 TTGGAACT >Rosalind_6 ATGCCATT >Rosa
从本地事务到分布式事务的演变 什么是事务？回答这个问题之前，我们先来看一个经典的场景：支付宝等交易平台的转账。假设小明需要用支付宝给小红转账 100000 元，此时，小明帐号会少 100000 元，而小红帐号会多 100000 元。如果在转账过程中系统崩溃了，小明帐号少 100000 元，而小红帐号金额
走向单体地狱： 有一个成功的关键业务应用，它已经发展成为一个只有少数开发人员能够理解的巨大单体。它使用了过时、非生产性技术编写，使得招聘优秀开发人员变得非常困难。应用变得难以扩展，不可靠。因此敏捷开发和应用交付是不可能的 微服务-解决复杂问题： 1、服务也可以使用异步、基
原则：没事不要用缓存 引入缓存后的不良后果： 缓存和数据库双写不一致 缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿 缓存并发竞争 适用场景： 读密集型 存在热数据 对响应时间要求高 对一致性要求不严格 需要实现分布式锁 不适用场景： 更新频繁 对一致性要求严格 读少 数据量很小
整理要点 是什么，有什么作用，应用在哪个场景，有什么优点，有什么缺点 怎么设计的，怎么保证高性能，怎么保证一致性，怎么保证高可用，怎么实现持久化 常见的有什么问题，并发情况怎么处理的 代码怎么写的 业界使用情况，所及来说有几个维度： 场景 架构 优点 缺点 高性能 高可用 一致性 持久化 常见
一致性哈希(consistenthash) 什么是一致性哈希 在分布式缓存中，假设我们有3台缓存服务器，我们有三万张图片要缓存数据要分配到这三台服务器上，常见的做法就是哈希，用图片名对服务器的个数取模，根据取模结果分配，这样就可以分配的很均匀。但是，如果3台机器不够，要加机器呢？这时候，机器数变了，
根据业务需求可分为强一致性和最终一致性两种解决方案。 1.强一致性方案 当业务对数据一致性要求较高时，使用该方案。 一般通过降低性能的方式，对读写请求顺序做到可控，以保证在写操作在同步缓存的过程中不产生读操作。 这样在读操作时，读取到的缓存数据一定是数据库中相
使用redis缓存mysql数据前提一般是读多更新少的业务场景。 Mysql和redis 一致性看业务场景实际需要，总的来说可以分为非高并发 一致性处理和高并发场景最终一致性处理，很难做到实时强一致性处理，如果追求强数据一致性，使用分布式锁，但会影响使用redis性能。 下面进行各种场景说明 1、
1. ⼆阶段提交：a. 概念：参与者将操作成败通知协调者，再由协调者根据所有参与者的反馈情报决定各参与者是否要提交操作还是中⽌操作。b. 作⽤：主要保证了分布式事务的原⼦性；第⼀阶段为准备阶段，第⼆阶段为提交阶段 c. 缺点：不仅要锁住参与者的所有资源，⽽且要锁住协调者资源，开销
BASE 理论 BASE 是 Basically Available(基本可用)、Soft-state(软状态) 和 Eventually Consistent(最终一致性) 三个短语的缩写。 基本可用：在分布式系统出现故障，允许损失部分可用性（服务降级、页面降级）。 软状态：允许分布式系统出现中间状态。而且中间状态不影响系统的可用性。
NoSQL的基本概念 NoSQL(Not only SQL):不仅仅是SQL,泛指非关系型数据库，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。用于超大规模数据的存储，这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。 为什么使用NoSQL 如今我们可以通过第三方平台（如：百度,QQ等）
键值存储 ( key-value store )，也称为 K/V 存储或键值数据库，这是一种非关系型数据库。每个值都有一个唯一的 key 关联，也就是我们常说的 键值对。 常见的键值存储有 Redis, Amazon DynamoDB，Microsoft Azure Cosmos DB，Memcached，etcd 等。 你可以在 DB-Engines 网站上看到键值存储的排
目录分布式事务的应用和实践数据库事务需要满足ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性)四个特性本地事务两阶段事务-XA柔性事务案例不进行事务管理本地事务分布式事务导入分布式事务的依赖两阶段事务-XA 分布式事务的应用和实践 :::info 官网：https://shardingsphere.apache.org/do
