1.概述 我们知道在使用RabbitMQ时,生产者将消息发布出去之后,消息是否顺利到达broker代理服务器呢?默认情况下发布操作没有任何信息返回给生产者,也就是生产者是不知道消息有没有顺利到达broker.如果在消息到达broker之前已经丢失了,那发布的消息就更不会到达队列并被消费者消费.如果出现上述情况,就会造成生产者发布的消息与消费者消费的消息不一致的问题. 2.RabbitMQ自带的解决方案 RabbitMQ提供以下两种方式解决上述问题. 2.1事务机制 事务机制能够解决生产者与bro

Rsync的优点及缺点 优点:类似cp命令.scp命令,但rsync为增量复制工具 缺点:针对大文件,效率非常高(打包再比对),针对小文件,效率非常低. Rsync作用 (1)可使本地和远程两台主机之间的数据快速复制同步镜像,远程备份的功能,可以增量拷贝. (2)可以在本地主机的不同分区或目录之间全量及增量的复制数据 (3)可以实现删除文件和目录的功能,相当于rm命令 (4)支持拷贝特殊文件如链接文件,设备等 (5)可以有排除(tar?find?)指定文件或目录同步的功能,相当于打包命令tar的

一.inotify简介 inotify是Linux内核的一个功能,它能监控文件系统的变化,比如删除.读.写和卸载等操作.它监控到这些事件的发生后会默认往标准输出打印事件信息.要使用inotify,Linux内核版本必须是大于2.6.13,在这之前的内核都没有这个功能.我们可以利用inotify去监控我们要监控的资源,当资源发生变化时,我们扑捉它的事件,从而触发同步数据等操作. 二.inotify软件介绍 inotify是内核的一个功能,众所周知内核的功能我们必须要配合工具才能使用,通常情况下用户

为什么我会找到这篇论文? 华油能源集团拥有多套信息化软件系统,每个用户需要登录操作多个软件系统,记住多个系统的用户名.密码,需要不停的切换到每个系统,查看是否有需要进行的工作:管理员更是疲于每天对各个软件后台进行部门.人员.密码等信息的维护操作.基于此,华油能源集团有必要对这些系统进行关联整合:各个系统之间的数据同步:各个系统之间的数据的发送扩展:基于一套系统可以登录多套系统的单点登录操作. 我现在项目中遇到的问题就是,如何去整合不同系统中的密码和账号.我需要一个同步机制. 然后,我现在有的系统

Linux系统sersync数据实时同步 原文:http://blog.csdn.net/mingongge/article/details/52985259 前面介绍了以守护进程的方式传输或同步数据rsync软件,linux系统数据同步软件很多,今天来介绍下sersync数据同步软件 一:sersync介绍 sersync其实是利用inotify和rsync两种软件技术来实现数据实时同步功能的,inotify是用于监听sersync所在服务器上的文件变化,结合rsync软件来进行数据同步,将数

rsync即是能备份系统也是数据同步的工具. 在Jenkins上可以使用rsync结合SSH的免密登录做数据同步和分发.这样一来可以达到部署全命令化,不需要依赖任何插件去实现. 命令参考:http://man.linuxde.net/rsync 说明: rsync命令 是一个远程数据同步工具,可通过LAN/WAN快速同步多台主机间的文件.rsync使用所谓的“rsync算法”来使本地和远程两个主机之间的文件达到同步,这个算法只传送两个文件的不同部分,而不是每次都整份传送,因此速度相当快. rsy

简介 TiDB 是 PingCAP 公司受 Google Spanner / F1 论文启发而设计的开源分布式 HTAP (Hybrid Transactional and Analytical Processing) 数据库, 结合了传统的 RDBMS 和 NoSQL 的最佳特性.TiDB 兼容 MySQL,支持无限的水平扩展,具备强一致性和高可用性. TiDB 的目标是为 OLTP (Online Transactional Processing) 和 OLAP (Online Analyt

温馨提示 更佳阅读体验:[决战西二旗]|Redis面试热点之工程架构篇[2] 前言 前面用了3篇文章介绍了一些底层实现和工程架构相关的问题,鉴于Redis的热点问题还是比较多的,因此今天继续来看工程架构相关的问题,感兴趣的可以先回顾一下之前的3篇文章,如下:[决战西二旗]|Redis面试热点之底层实现篇[决战西二旗]|Redis面试热点之底层实现篇(续)[决战西二旗]|Redis面试热点之工程架构篇 通过本文你将了解到以下内容: Redis的数据同步机制持久化和数据同步的关系.Redis分布式存

本文由ITPub根据封宇在[第十届中国系统架构师大会(SACC2018)]现场演讲内容整理而成. 1.引言 瓜子业务重线下,用户网上看车.预约到店.成交等许多环节都发生在线下.瓜子IM智能客服系统的目的是要把这些线下的活动搬到线上,对线下行为进行追溯,积累相关数据.系统连接用户.客服.电销.销售.AI机器人.业务后台等多个角色及应用,覆盖网上咨询.浏览.预约看车.到店体验.后服.投诉等众多环节,各个角色间通过可直接操作的卡片传递业务. 例如,用户有买车意向时,电销或AI机器人会及时给用户推送预约

在<Redis 核心篇:唯快不破的秘密>中,「码哥」揭秘了 Redis 五大数据类型底层的数据结构.IO 模型.线程模型.渐进式 rehash 掌握了 Redis 快的本质原因. 接着,在<Redis 日志篇:无畏宕机与快速恢复的杀手锏>中揭晓了当 Redis 发生宕机可以通过重新读取 RDB 快照和执行 AOF 日志实现快速恢复的高可用手段. 高可用有两个含义:一是数据尽量不丢失,二是服务尽可能提供服务. AOF 和 RDB 保证了数据持久化尽量不丢失,而主从复制就是增加副本,一

如何解决分布式系统数据事务一致性问题 (HBase加Solr) 摘要:对于所有的分布式系统,我想事务一致性问题是极其非常重要的问题,因为它直接影响到系统的可用性.本文以下所述所要解决的问题是:对于入HBase和Solr的过程,如何保证HBase中写入的数据与Solr中写入的数据完全一致. 关键词:HBase, Solr, 分布式, 事务, 系统架构, 大数据 作者:王安琪(博客:http://www.cnblogs.com/wgp13x/) 一.关于分布式系统事务一致性问题 Java 中有三种可

复制的概念 复制是将一组数据从一个数据源拷贝到多个数据源的技术,是将一份数据发布到多个存储站点上的有效方式.使用复制技术,用户可以将一份数据发布到多台服务器上,从而使不同的服务器用户都可以在权限的许可的范围内共享这份数据.复制技术可以确保分布在不同地点的数据自动同步更新,从而保证数据的一致性. SQL复制的基本元素包括 出版服务器.订阅服务器.分发服务器.出版物.文章 SQL复制的工作原理 SQL SERVER 主要采用出版物.订阅的方式来处理复制.源数据所在的服务器是出版服务器,负责发表数据.

NoSQL数据库:数据的一致性 读取一致性 强一致性 在任何时间访问集群中任一结点,得到的数据结果一致: 用户一致性 对同一用户,访问集群期间得到的数据一致: 解决用户一致性:使用粘性会话,将会话绑定到特定结点来处理: 这样会降低负载均衡器的性能: 最终一致性 集群中各结点间由于数据同步不及时造成暂时的数据不一致,但数据同步完成后,最终具有一致性: 更新一致性 悲观方式 使用写锁 大幅降低系统响应能力 可能导致死锁 乐观方式 先让冲突发生,再检测顺序 自动合并的处理方式极具“领域特定”问题 放宽

在C#使用文件监控对象FileSystemWatcher 实现数据同步 2013-12-12 18:24 by 幕三少, 352 阅读, 3 评论, 收藏, 编辑 最近在项目中有这么个需求,就是得去实时获取某个在无规律改变的文本文件中的内容.首先想到的是用程序定期去访问这个文件,因为对实时性要求很高,间隔不能超过1S,而且每次获取到文本内容都要去分发给WEB服务器做别的操作,而那个文本的写入有时候会频繁,1秒可能多次,但是也有可能在相当长一段时间内是没有任何写入的. 这样一来如果每秒都去访问文件

Tip: 此篇已加入.NET Core微服务基础系列文章索引 一.预备知识:数据一致性 关于数据一致性的文章,园子里已经有很多了,如果你还不了解,那么可以通过以下的几篇文章去快速地了解了解,有个感性认识即可. (1)左正,<保证分布式系统数据一致性的6种方案> (2)成金之路,<分布式系统的数据一致性解决方案> (3)E_Star,<分布式环境下数据一致性的设计总结> (4)Itegel,<分布式事务?No,最终一致性> 必须要了解的点:ACID.CAP.B

                                    Rsync数据同步工具 什么是Rsync? Rsync是一款开源的.快速的.多功能的,可以实现全量及增量的本地或原程数据同步备份的优秀工具.Rsync软件适用于unix/linux/windows等多种操作系统平台. Rsync还可以实现删除文件和目录的功能. Rsync相当于scp,cp ,rm.但是还优于他们每一个命令. Rsync的特性: 1.支持拷贝特殊文件如链接文件,设备等. 2.可以有排除(tar? find?)

[转]Python之系统交互(subprocess) 本节内容 os与commands模块 subprocess模块 subprocess.Popen类 总结 我们几乎可以在任何操作系统上通过命令行指令与操作系统进行交互,比如Linux平台下的shell.那么我们如何通过Python来完成这些命令行指令的执行呢?另外,我们应该知道的是命令行指令的执行通常有两个我们比较关注的结果: 命令执行的状态码--表示命令执行是否成功 命令执行的输出结果--命令执行成功后的输出 早期的Python版本中,我们

前言 如今大型的IT系统中,都会使用分布式的方式,同时会有非常多的中间件,如redis.消息队列.大数据存储等,但是实际核心的数据存储依然是存储在数据库,作为使用最广泛的数据库,如何将mysql的数据与中间件的数据进行同步,既能确保数据的一致性.及时性,也能做到代码无侵入的方式呢?如果有这样的一个需求,数据修改后,需要及时的将mysql中的数据更新到elasticsearch,我们会怎么进行实现呢? 数据同步方案选择 针对上文的需求,经过思考,初步有如下的一些方案: 代码实现 针对代码中进行数据

首先聊聊MySQL的数据分布式,目前最为常用的就是Replication(复制)技术.基于此技术外延开来有很多中架构,分类归结为如下:      1.树状结构(Master,Backup-Master,Slaves)                  这种结构是目前Web系统用的最为通用的一种.整个系统有1个写入/更新点,即Master:Master-Backup和Slaves都是Replication的Master从库:多级Slave的原因是为了数据过滤和节省网络资源.      2.环状结构

from: http://blog.csdn.net/langzi7758521/article/details/52611910 最近在做一个Redis箱格信息数据同步到数据库Mysql的功能. 自己想了想,也有大概方案. 1.队列同步,变跟数据2份,使用消息队列,一份给Redis消费,一份给Mysql消费. 2.后台定时任务,定时刷新Redis中箱格信息到数据库. 网上也到处找了下解决方案,发现这么个问题,居然是天下一大抄,还抄的一字不差,我也抄吧. 方案一: 读: 读redis->没有,读