奇怪的缓存一致性问题
读取修复(ReadRepair):在读取数据的时候检测副本之间的不一致,并在后台异步修复不一致的数据。后台一致性修复进程:定期在后台运行的进程检查和同步数据副本之间的差异,以达到最终一致性。版本控制:每次更新数据时附加一个时间戳或版本号,用于解决更新冲突和保持数据的最终一致性。常见缓存更新/失效策略与一致性解决...
消息队列选型看这一篇就够了_腾讯新闻
Broker:无状态Proxy服务,负责接收消息、传递消息、集群负载均衡等操作,它对client屏蔽了服务端读写流程的复杂性,是保证数据一致性与数据负载均衡的重要角色。Broker不会持久化保存元数据。可以扩容但不能缩容;BookKeeper:有状态,负责持久化存储消息。当集群扩容时,Pulsar会在新增BookKeeper和Segment(即Book...
这些年背过的面试题 — 架构设计篇
三对账系统-分布式事务一致性尽量避免分布式事务,单进程用数据库事务,跨进程用消息队列。主流实现分布式系统事务一致性的方案:1.最终一致性:也就是基于MQ的可靠消息投递的机制;2.基于重试加确认的的最大努力通知方案。理论上也可以使用(2PC两阶段提交、3PC三阶段提交、TCC短事务、SAGA长事务方案),但是这...
这些年背过的面试题——个人项目篇
//延迟双删,用以保证最终一致性,防止小概率旧数据读请求在第一次删除后更新数据库publicvoidwrite(Stringkey,Objectdata){redis.delKey(key);db.updateData(data);Thread.sleep(1000);redis.delKey(key);}为防缓存失效这一信息丢失,可用消息队列确保。更新数据库数据;数据库会将操作信息写入bin...
Redis和Mysql如何保持数据一致性
解决高并发场景下数据一致性的方案有两种,分别是延时双删策略和异步更新缓存两种方案另外,设置缓存的过期时间是保证数据保持一致性的关键操作,需要结合业务进行合理的设置。福利IT架构师/技术大咖的交流圈子,为您提供架构体系知识、技术文章、流行实践案例、解决方案等,行业大咖分享交流/同行经验分享互动,期待你的加入...
认识MySQL 和 Redis 的数据一致性问题
MQ+Canal策略,将CanalServer接收到的Binlog数据直接投递到MQ进行解耦,使用MQ异步消费Binlog日志,以此进行数据同步;不管用MQ/Canal或者MQ+Canal的策略来异步更新缓存,对整个更新服务的数据可靠性和实时性要求都比较高,如果产生数据丢失或者更新延时情况,会造成MySQL和Redis中的数据不一致(www.e993.com)2024年10月21日。
实现分布式缓存:Java与MongoDB的缓存一致性策略
1)、采用事务机制:在数据写入或更新操作中,使用事务机制来保证数据库和缓存的原子性操作。当数据库写入失败时,回滚缓存的更新操作,保持数据一致性。2)、异常日志记录:将异常情况记录到日志中,便于排查问题和追踪异常发生的原因。可以使用Java的日志框架,如Log4j或Logback等。三、测试与监控为了验证缓存一致性...
消息中间件基础知识-从RabbitMQ、RocketMQ、Kafka到Pulsar(上)
当然,一切收益都是有代价的,对于系统架构本身来说,会引入新组件,带来系统复杂度的提升,整体系统的可靠性也会是挑战,增加消息中间件的运维成本,还会带来整体系统一致性的问题。所以需要权衡自身系统是否有必要引入MQ,能解决什么痛点,投入产出能否让组织满意,对于本身流量不大的系统来说,保持简单架构是皆大欢喜...
StarRocks VS ClickHouse,携程大住宿智能数据平台的应用
·数据需要双写到ClickHouse和MySQL,无法保证两边数据的一致性·同时存在两套数据,导致硬件成本增加·ClickHouse不支持标准SQL语法,所以代码也需要维护两套,开发成本增加针对上述问题的挑战,我们的目标是寻求一个新的OLAP引擎来减少开发和运维成本,同时还要兼顾查询性能,并在高并发和高吞吐的场景下有较好的适用性。
Rocketmq原理与最佳实践
支持事务型消息(消息发送和DB操作保持两方的最终一致性,rabbitmq和kafka不支持)支持结合rocketmq的多个系统之间数据最终一致性(多方事务,二方事务是前提)支持18个级别的延迟消息(rabbitmq和kafka不支持)支持指定次数和时间间隔的失败消息重发(kafka不支持,rabbitmq需要手动确认)...