本文摘自书籍<Flink基础教程> 一.一致性的三种级别 当在分布式系统中引入状态时,自然也引入了一致性问题.一致性实际上是“正确性级别”的另一种说法,即在成功处理故障并恢复之后得到的结果,与没有发生任何故障时得到的结果相比.在流处理中,一致性分为 3 个级别. at-most-once:数据最多被处理一次.这其实是没有正确性保障的委婉说法——故障发生之后,计数结果可能丢失. at-least-once:数据最少被处理一次.这表示计数结果可能大于正确值,但绝不会小于正确值.也就是说,计数程序在

在<写数据库同时发mq消息事务一致性的一种解决方案>一文的方案中把分布式事务巧妙转成了数据库事务.我们都知道关系型数据库事务能保证数据一致性,那数据库到底是怎么设计事务这一特性的呢? 一.MySQL事务模型ACID MySQL是一个多引擎数据库,其中InnoDB支持数据库事务,也是最常用的引擎.下边就介绍InnoDB的事务模型 MySQL官方文档对事务是这么描述的“事务是可以提交或回滚的原子工作单元.当事务对数据库进行多个更改时,要么提交事务时所有更改都成功,要么回滚事务时撤消所有更改.” “

在分布式场景中,ZooKeeper 的应用非常广泛,比如数据发布和订阅.命名服务.配置中心.注册中心.分布式锁等. 在分布式场景中,ZooKeeper 的应用非常广泛,比如数据发布和订阅.命名服务.配置中心.注册中心.分布式锁等. ZooKeeper 提供了一个类似于 Linux 文件系统的数据模型,和基于 Watcher 机制的分布式事件通知,这些特性都依赖 ZooKeeper 的高容错数据一致性协议. 那么问题来了,在分布式场景下,ZooKeeper 是如何实现数据一致性的呢? Zab 一致

现在的需求是在一台Flume采集机器上,往Hadoop集群上写HDFS,该机器没有安装Hadoop. 这里的Flume版本是1.6.0,Hadoop版本是2.7.1. 把Hadoop集群的hdfs-site.xml.core-site.xml两个配置文件复制到 flume安装目录的conf目录去,把hadoop-hdfs-2.7.1.jar复制到 Flume  lib目录. 一.Flume配置文件: a1.sources = r1 a1.channels = c1 a1.sinks = k1 a

今天分享一道一线互联网公司高频面试题. "Redis和Mysql如何保证数据一致性". 这个问题难倒了不少工作5年以上的程序员,难的不是问题本身,而是解决这个问题的思维模式. 下面来看看普通人和高手对于这个问题的回答. 普通人: 嗯.... Redis和Mysql的数据一致性保证是吧?我想想. 嗯 , 就是,Mysql的数据发生变化以后,可以同步修改Redis里面的数据. 高手: 一般情况下,Redis用来实现应用和数据库之间读操作的缓存层,主要目的是减少数据库IO,还可以提升数据的I

转自:http://blog.jqian.net/post/dynamo.html Dynamo是Amazon开发的一款高可用的分布式KV系统,已经在Amazon商店的后端存储有很成熟的应用.它的特点:总是可写(500+ per sec, 99.9% <300ms),并且可以根据需求优化配置(调整RWN模型). 根据CAP原则 (Consistency, Availability, Partition tolerance),Dynamo是一个AP系统,只保证最终一致性. Dynamo的三个主要概

什么是数据一致性? 只有当服务端的ZK存在多台时,才会出现数据一致性的问题, 服务端存在多台服务器,他们被划分成了不同的角色,只有一台Leader,多台Follower和多台Observer, 他们中的任意一台都能响应客户端的读请求,任意一台也都能接收写请求, 不同的是,Follower和Observer接收到客户端的写请求后不能直接处理这个请求而是将这个请求转发给Leader,由Leader发起原子广播完成数据一致性 理论上ZK集群中的每一个节点的作用都是相同的,他们应该和单机时一样,各个节点

问题 {:timestamp=>"2015-03-04T00:02:47.224000+0800", :message=>"Retrying webhdfs write for multiple times. Maybe you should increase retry_interval or reduce number of workers.", :level=>:warn}{:timestamp=>"2015-03-04T00

使用的flink版本:1.9.1 异常描述 需求: 从kafka读取一条数据流 经过filter初次筛选符合要求的数据 然后通过map进行一次条件判断再解析.这个这个过程中可能返回null或目标输出outData. 最后将outData通过自定义sink写入hbase. 转换核心代码: val stream: DataStream[Input] = source.filter(s => (!s.equals(null)) && (s.contains("\"typ

作者:林冠宏 / 指尖下的幽灵 掘金:https://juejin.im/user/587f0dfe128fe100570ce2d8 博客:http://www.cnblogs.com/linguanh/ GitHub : https://github.com/af913337456/ 腾讯云专栏: https://cloud.tencent.com/developer/user/1148436/activities 虫洞区块链专栏:https://www.chongdongshequ.com/

入口 书接上篇博客中的ZK集群启动后完成数据的统一性恢复后,来到启动ZkServer的逻辑,接下来的重点工作就是启动不同角色的对应的不同的处理器Processor 如上图查看ZooKeeperServer的继承图,三种不同的角色有不同的ZooKeeperServer的实现逻辑类 三者启动时,都将会来到ZooKeeperServer.java中的startUp()方法中,源码如下,但是,不同的角色针对setupRequestProcessors();进行了不同的重写,所以本篇博客的重点即使看一下他

  oracle通过undo保证一致性读和不发生脏读 1.不发生脏读2.一致性读3. 事务槽(ITL)小解 1.不发生脏读 例如:用户A对表更新了,没有提交,用户B对进行查询,没有提交的更新不能出现在用户的查询结果中 举例并通个dump数据块说明避免脏读的原理 创建测试表,并插入两条记录,会话A执行更新但不提交 SQL>select*from test; ID NAME -------------------- 1 A 2 B SQL> update test set name='C'wher

https://blog.csdn.net/liuhaiabc/article/details/70771322 https://blog.csdn.net/zhaoyangjian724/article/details/52318996 https://blog.51cto.com/welcomeweb/2103292?utm_source=oschina-app

    ; i < ; i++)             {                 c.Increment();                 c.Decrement();             }         }         class Counter : CounterBase         {             private int _count;             public int Count { get { return _count; } }

“下一代大数据处理引擎王者” Apache Flink 它既能保证数据一致性“Exactly Once",又能实时快速的处理海量数据.与生俱来的 Watermark 功能让它能对复杂数据乱序场景应对自如,它充分体现了“批”.“流”一体的完美结合同时又代表着“流”.“表”二象性的和谐统一. 两种数据集:无边界数据集(连续不断追加)和有边界数据集 两种执行模式 - 流式传输(Streaming) :只要数据生成,连续执行的处理 - 批处理(Batch):在有限的时间内执行并运行到完整的处理,完成后释

导读 MySQL主从复制环境中,如何才能保证主从数据的一致性呢? 关于主从复制 现在常用的MySQL高可用方案,十有八九是基于 MySQL的主从复制(replication)来设计的,包括常规的一主一从.双主模式,或者半同步复制(semi-sync replication). 我们常常把MySQL replication说成是MySQL同步(sync),但事实上这个过程是异步(async)的.大概过程是这样的: 在master上提交事务后,并且写入binlog,返回事务成功标记: 将binlog

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

分布式缓存是现在很多分布式应用中必不可少的组件,但是用到了分布式缓存,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? 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,然后取出数据后放入缓存,同时返回响应.更新的时候,先更新数据库,然后再删除缓存. 为什么是删除缓存,而不是更新缓存? 原因很简单,很多时候,在复杂点的缓存场景

写在前面 分布式架构出现后,越来越多的分布式系统会面临数据一致性的问题.目前,ZooKeeper 是在解决分布式数据一致性上最成熟稳定且被大规模应用的工业级解决方案. ZooKeeper 保证 分布式系统数据一致性的核心算法就是 ZAB 协议(ZooKeeper Atomic Broadcast,原子消息广播协议). ZAB 协议 ZooKeeper 能够保证数据一致性主要依赖于 ZAB 协议的 消息广播,崩溃恢复和数据同步 三个过程. 消息广播 一个事务请求(Write)进来之后,Leader

目录: 目录见文章1 本文是基于windows下来操作,linux下,mysql-connector-java-5.1.46.jar包的放置有讲究. mr程序 import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLExceptio

一般来说,只要你用到了缓存,不管是Redis还是memcache,就可能会涉及到数据库缓存与数据的一致性问题,这里我们以Redis为例. 我们该如何保证Redis与数据库的一致性呢? So easy: 更新的时候,先更新数据库,然后再删除缓存.读的时候,先读缓存:如果没有的话,就读数据库,同时将数据放入缓存,并返回响应.乍一看,一致性问题貌似很好的得到了解决.但仔细一想,你会发现还是有问题:如果先更新了数据库,删除缓存的时候失败了怎么办?那么数据库中是新数据,缓存中是老数据,数据出现不一致了.