前言 之前我们讨论了如何拆分一个订单下单的一个服务(https://www.cnblogs.com/linkstar/p/9610268.html) 从单体到微服务的拆分,当时我们只是对原来的整个服务做了一个简单的拆分,但是在实际中肯定会遇到很多问题,所以我们这里解决一个最容易也是最有可能在实际中遇到的问题,事务. 在单体架构中,我们很容易去维护一个事务,我们想要对一个事务操作回滚也很容易,而在分离成微服务之后,我们想要在多个服务上去维护一个事务就比较困难了.这里我们不再讨论分步事务的实现,转而

##sample 0 不完全恢复之后,open resetlogs之前,怎么快速的检查数据库是否处于一致性的状态?https://blog.csdn.net/msdnchina/article/details/55515313 How to quickly check that Database is consistent after incomplete recovery (Point in Time Recovery) before OPEN RESETLOGS (Doc ID 135425

Redis作为高性能非关系型(NoSQL)的键值对数据库,受到了广大用户的喜爱和使用,大家在项目中都用到了Redis来做数据缓存,但有些问题我们在使用中不得不考虑,其中典型的问题就是:缓存穿透.缓存雪崩.缓存击穿和与关系型数据库的一致性. 一.缓存穿透 1.概念 缓存穿透是指查询一个缓存和数据库不存在的数据.正常的使用缓存流程大致是,数据查询先进行缓存查询,如果key不存在或者key已经过期,再对数据库进行查询,并把查询到的对象,放进缓存.如果数据库查询对象为空,则不放进缓存. 大致流程如下图所

首先,缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用.在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作. 但是在更新缓存方面,对于更新完数据库,是更新缓存呢,还是删除缓存.又或者是先删除缓存,再更新数据库,其实大家存在很大的争议.目前没有一篇全面的博客,对这几种方案进行解析.于是博主战战兢兢,顶着被大家喷的风险,写了这篇文章. 文章结构 本文由以下三个部分组成 1.讲解缓存更新策略2.对每种策略进行缺点分析3.针对缺点给出改进方案 正文 先做一个说明,从理论上来说,给缓存设

CAP 同时支持使用 RabbitMQ,Kafka,Azure Service Bus 等进行底层之间的消息发送. CAP 目前支持使用 Sql Server,MySql,PostgreSql,MongoDB 数据库的项目. 一般是cap+Kafka,这里使用cap+redis 安装DotNetCore.CAP nuGet包 配置 appsettings.json 数据 . { "Logging": { "LogLevel": { "Default&quo

本文讲述阿里云官方文档中关于通过MQ实现分布式事务最终一致性原理 概念介绍 事务消息:消息队列 MQ 提供类似 X/Open XA 的分布式事务功能,通过消息队列 MQ 事务消息能达到分布式事务的最终一致. 半事务消息:暂不能投递的消息,发送方已经成功地将消息发送到了消息队列 MQ 服务端,但是服务端未收到生产者对该消息的二次确认,此时该消息被标记成"暂不能投递"状态,处于该种状态下的消息即半事务消息. 消息回查:由于网络闪断.生产者应用重启等原因,导致某条事务消息的二次确认丢失,消息

一般来说,如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况,也就是说如果你的系统不是严格要求 “缓存+数据库” 必须保持一致性的话,最好不要做这个方案,即:读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去. 串行化可以保证一定不会出现不一致的情况,但是它也会导致系统的吞吐量大幅度降低,用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求. Cache Aside Pattern 最经典的缓存+数据库读写的模式,就是 Cache Aside Pattern. 读的时候,先读缓存,缓存没有的话,就读数据库,然后

什么是事务 事务是指由一系列数据库操作组成的一个完整的逻辑过程,这个过程中的所有操作要么都成功,要么都不成功.比如:常见的例子就是银行转账的例子,一次转账操作会包含多个数据库操作,而这些数据库操作需要放到一个事务当中,保证其要么都成功,要么都不成功. 什么是ACID ACID是事务的四个特性,指的是atomicity,原子性:consistency,一致性:isolation,隔离性:durability,持久性. 原子性(atomicity): 指所有在事务中的操作要么都成功,要么都不成功,所

背景 ​ 最近有一个场景遇到了数据库的并发问题.现在先由我来抽象一下,去掉不必要的繁杂业务. ​ 数据库表book存储着每本书的阅读量,一开始数据库是空的,不存在任何的数据.当用户访问接口的时候,判断表book是否存在此书的记录,如果不存在,即插入一条新记录,而且阅读量设置为1:当下个用户再阅读此书时,再调用接口就直接将此书的阅读量增加1,而不用再插入新记录. 并发下出现的问题 ​ 下面看一下伪代码: public void addOrUpdateBook{ Book oldBook = thi

只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题,那么你如何解决一致性问题? 面试题剖析 一般来说,如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况,也就是说如果你的系统不是严格要求 “缓存+数据库” 必须保持一致性的话,最好不要做这个方案,即:读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去. 串行化可以保证一定不会出现不一致的情况,但是它也会导致系统的吞吐量大幅度降低,用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上请求. Cache Aside Pattern 最经

如果不是严格要求“缓存和数据库”必须保证一致性的话,最好不要做这个方案:即 读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里面去.串行化可以保证一定不会出现不一致的情况,但会导致系统吞吐量大幅度降低. 解决这个问题的最经典的模式,就是Cache Aside Pattern. Cache Aside Pattern:     (1)读的时候先读缓存,如果缓存不存在的话就读数据库,取出数据库后更新缓存:如果存在的话直接读取缓存的信息.     (2)写的时候,先更新数据库,再删除缓存. 说到这个问题,又会出

1.应用场景 (1)分布式中的一致性 Paxos算法主要是解决一致性问题,关于“一致性”,在不同的场景有不同的解释: NoSQL领域:一致性更强调“能读到新写入的”,就是读写一致性数据库领域:一致性强调“所有的数据状态一致”,经过一个事务后,如果事务成功,所有的表数据都按照事务中的SQL进行了操作,该修改的修改,该增加的增加,该删除的删除,不能该修改的修改了,该删除的没删掉:如果事务失败,所有的数据还是在初始状态:状态机:在状态机中的一致性更强调在每个初始状态一致的状态机上执行一串命令后状态都必

mq使用场景.不丢不重.时序性.削峰 参考: http://zhuanlan.51cto.com/art/201704/536407.htm http://zhuanlan.51cto.com/art/201703/535090.htm http://zhuanlan.51cto.com/art/201704/536306.htm http://zhuanlan.51cto.com/art/201611/521602.htm http://zhuanlan.51cto.com/art/20161

Paxos算法的难理解与算法的知名度一样令人敬仰,从我个人的经历而言,难理解的原因并不是该算法高深到大家智商不够,而在于Lamport在表达该算法时过于晦涩且缺乏一个完整的应用场景.如果大师能换种思路表达该算法,大家可能会更容易接受: 首先提出算法适用的场景,给出一个多数读者能理解的案例 其次描述Paxos算法如何解决这个问题 再次给出算法的起源(就是那些希腊城邦的比喻和算法过程) Lamport首先提出算法的起源,在没有任何辅助场景下,已经让很多人陷于泥潭,在满脑子疑问的前提下,根本无法继续接

文 | 陈肃 DataPipelineCTO 交流微信 | datapipeline2018 本文完整PPT获取 | 关注公众号后,后台回复“陈肃” 首先,本文将从数据融合角度,谈一下DataPipeline对批流一体架构的看法,以及如何设计和使用一个基础框架.其次,数据的一致性是进行数据融合时最基础的问题.如果数据无法实现一致,即使同步再快,支持的功能再丰富,都没有意义. 另外,DataPipeline目前使用的基础框架为Kafka Connect.为实现一致性的语义保证,我们做了一些额外工作

转发自 https://cloud.tencent.com/developer/article/1038871 在高并发场景下,分布式储存和处理已经是常用手段.但分布式的结构势必会带来"不一致"的麻烦问题,而事务正是解决这一问题而引入的一种概念和方案.我们常把它当做并发操作的基本单位. 从MySQL事务说起(刚性事务) 提到事务,脑海里第一个反应当然是数据库里的Transaction了.紧接着就是事务的四大特性:ACID (原子性,一致性,隔离性,持久性),所以我们先从这四大特性说起.

最近了解了一点非关系型数据库,刚刚接触,觉得这是一个很好的方向,对于大数据 方面的处理,非关系型数据库能起到至关重要的地位.这里我主要是整理了一些前辈的经验,仅供参考. 关系型数据库的特点 1.关系型数据库 关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库. 简单来说,关系模型指的就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织.常见 的关系型数据库有Oracle.Mysql.sql server等等. 2. 关系型数据库瓶颈  高并发读写需求  网站的用户并

如果DBCC CHECKDB发现了比较少的一致性错误,可以使用   DBCC UPDATEUSAGE(DatabaseName,"dbo.ObjectName"); 语句逐个针对表或索引中的每个分区更正行.已用页.保留页.叶级页和数据页的计数.但是如果数据库出现大量一致性错误.例如如下所示: DBCC results for 'JO_T_CUTXX'. 消息 ,级别 ,状态 ,第 行 The , partition ID , alloc unit ID (type In-row dat

1 Python标准数据库接口DB-API介绍 Python标准数据库接口为 Python DB-API,它为开发人员提供了数据库应用编程接口.Python DB-API支持很多种的数据库,你可以选择跟自己项目相关的数据库.Python DB-API支持的数据库如下所示: GadFly mSQL MySQL PostgreSQL Microsoft SQL Server 2000 Informix Interbase Oracle Sybase 不同的数据库你需要下载不同的DB API模块,例如

共享cache+数据库实现缓存一致性: 1.1 memcache + mongo+定时器 1.1.1 memcache 优点:web集群共享数据 缺点:数据生命周期的不可预估性 1.1.2 mongo 优点:持久化数据 缺点:读的性能太与cache相差甚远(数据量高于数据库大小时) 1.1.3 定时器 优点:可以确保memcache数据的生命周期 缺点:浪费web服务器和数据库资源 1.2 实现要求: web集群时钟必须同步 1.3 cache的数据结构 update_lock 更新锁,确保上一

数据库事务中的隔离级别和锁 数据库事务在后端开发中占非常重要的地位,如何确保数据读取的正确性.安全性也是我们需要研究的问题.ACID首先总结一下数据库事务正确执行的四个要素(ACID): 原子性(Atomicity):即事务是不可分割的最小工作单元,事务内的操作要么全做,要么全不做,不能只做一部分:一致性(Consistency):在事务执行前数据库的数据处于正确的状态,而事务执行完成后数据库的数据还是处于正确的状态,即数据完整性约束没有被破坏:比如我们做银行转账的相关业务,A转账给B,要求A转