期待未来超高速大容量的固态硬盘普及时,只需要CHECKPOINT,而不再需要各种各样的BUFFER,CACHE了 DOUBLE WRITE 在InnoDB将BP中的Dirty Page刷(flush)到磁盘上时,首先会将Page刷到InnoDB tablespace的一个区域中,我们称该区域为Double write Buffer.在向Double write Buffer写入成功后,再择机将数据拷贝到正在的数据文件对应的位置. 理解为,一份内存的BUFFER写进两个硬盘中的文件中. 查看是否开…

Oracle 8KB Postgresql 8KB MySQL Innodb 16KB buffer page block首先,要DML数据,需要先把page读取到index page中,之后对内存中的page中的数据进行DML操作,磁盘读数据到内存是同步.从内存写入到磁盘是异步的,假设从内存insert写入到磁盘16KB的Page到磁盘,一个Page写到8k的时候突然断电了,这时候该Page就处于无法恢复状态(Oracle在这块是无法处理的,Oracle是需要操作系统来处理的,MySQL是有办…

https://yq.aliyun.com/articles/41000 http://blog.itpub.net/22664653/viewspace-1163838/ http://www.cnblogs.com/MYSQLZOUQI/p/5602206.html https://yq.aliyun.com/articles/222 主从不一致性的3种可能原因1.binlog format是不是row2.session级关闭binlog3.人工在slave修改数据 set sql_log_…

一:序 - 最近在对数据做缓存时候,会涉及到如何保证 数据库/Redis 一致性问题. - 刚好今天来总结下 一致性问题 产生的问题,和可能存在的解决方案. 二:(更新策略)-  先更新数据库,后更新缓存 - 产生的问题 -  - 由上面流程图可知道,请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对,但是因为网络等原因,B却比A更早更新了缓存. - 这就导致了脏数据,因此不考虑 先更新数据库,后更新缓存 这个更新策略. 三:(更新策略)-  先删除缓存,在更新数据库 - 产生的问题 -  - 如果同时有…

一:序 - 最近在对数据做缓存时候,会涉及到如何保证 数据库/Redis 一致性问题. - 刚好今天来总结下 一致性问题 产生的问题,和可能存在的解决方案. 二:(更新策略)-  先更新数据库,后更新缓存 - 产生的问题 -  - 由上面流程图可知道,请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对,但是因为网络等原因,B却比A更早更新了缓存. - 这就导致了脏数据,因此不考虑 先更新数据库,后更新缓存 这个更新策略. 三:(更新策略)-  先删除缓存,在更新数据库 - 产生的问题 -  - 如果同时有…

一 简介:今天来聊聊double write 二 细节 1 Double write 是InnoDB在 tablespace(ibdata1)上的128个页(2个区)是2MB: 2 何谓页断裂 所谓页断裂是数据库宕机时(OS重启,或主机掉电重启),数据库页面只有部分写入磁盘,导致页面出现不一致的情况3 具体过程 为了解决 partial page write 问题 ,当mysql将脏数据flush到data file的时候, 先使用memcopy 将脏数据复制到内存中的double write…

  本帖最后由 howtodown 于 2016-10-3 16:01 编辑问题导读1.为什么会产生分布式锁?2.使用分布式锁的方法有哪些?3.本文创造的分布式锁的双写Redis框架都包含哪些内容? 一.关于分布式锁 关于分布式锁,可能绝大部分人都会或多或少涉及到. 我举二个例子: 场景一:从前端界面发起一笔支付请求,如果前端没有做防重处理,那么可能在某一个时刻会有二笔一样的单子同时到达系统后台. 场景二:在App中下订单的时候,点击确认之后,没反应,就又点击了几次.在这种情况下,如果无法保证该…

http://blog.itpub.net/22664653/viewspace-1140915/ 介绍double write之前我们有必要了解partial page write 问题 :     InnoDB 的Page Size一般是16KB,其数据校验也是针对这16KB来计算的,将数据写入到磁盘是以Page为单位进行操作的.而计算机硬件和操作系统,在极端情况下(比如断电)往往并不能保证这一操作的原子性,16K的数据,写入4K 时,发生了系统断电/os crash ,只有一部分写是成功的…

[原创]分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析(三)   正文 博主本来觉得,<分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析>,一文已经十分清晰.然而这一两天,有人在微信上私聊我,觉得应该要采用 先删缓存,再更新数据库,再删缓存 这一方案作为缓存更新策略,而不是先更新数据库,再删缓存.并且搬出了两篇大佬的文章,<Cache Aside Pattern>,<缓存与数据库不一致,咋办?>,希望博主能加以说明.因为问的人太多了,所以才有了这篇文章的诞生. 正文 在开始这篇文章之前,…

采用三级缓存:nginx本地缓存+redis分布式缓存+tomcat堆缓存的多级缓存架构 时效性要求非常高的数据:库存 一般来说,显示的库存,都是时效性要求会相对高一些,因为随着商品的不断的交易,库存会不断的变化 时效性要求不高的数据:商品的基本信息(名称.颜色.版本.规格参数,等等) 商品价格/库存等时效性要求高的数据,而且种类较少,采取相关的服务系统每次发生了变更的时候,直接采取数据库和redis缓存双写的方案,这样缓存的时效性最高 商品基本信息等时效性不高的数据,而且种类繁多,来自多种不同…