数据库的一致性是指数据库在进行并发操作时，各种约束和关系的完整性能够得到保持，数据的状态变化能够符合预期的要求。在一个多用户、多线程并发访问数据库的环境中，确保数据的一致性是非常重要的。 在数据库中，一致性可以从多个层面来考虑。首先，它包括事务的一致性。事务是一组数据库操作的逻辑单元，要么全部执行成功，要么全部回滚，以保证数据的完整性和一致性。数据库通过事务的ACID特性（原子性、一致性、隔离性和

数据库可靠性是指数据库系统在面对各种故障或异常情况时仍能保持正常运行和提供正确可靠的数据服务能力。一个可靠的数据库系统应能保障数据的完整性、一致性、持久性和可用性。 首先，数据完整性是数据库可靠性的基石。它确保数据库中存储的数据始终保持正确和完整，不会丢失或损坏。为了实现数据完整性，数据库系统通常会采用各种方法，如约束、触发器等。通过定义约束条件，数据库可以强制确保数据的有效性和一致性，例如主键约

昨天晚上一个朋友打电话咨询一个Oracle数据库无法启动的问题，是因为之前出现的异常宕机引发的。这是一个因为数据库IO丢失引发的数据库不一致问题，Oracle在数据库启动的 时候发现了一些比较严重的不一致问题，就会无法打开数据库。在数据库原理中，数据库通过Write Ahead Log（WAL）机制来确保数据库在实例宕机之后不会出现数据的不一致问题，不会丢失已经提交过的事务。从基础原理上，似乎数据

在分布式系统中保持数据一致性有三种主要机制：事务：保证原子操作，要么全部成功，要么全部失败。锁：控制对共享资源的并发访问，防止不一致。乐观并发控制 (occ)：非阻塞，假设事务不会冲突，回滚被修改的事务。 如何用 Go 处理分布式系统中的数据一致性 在分布式系统中，数据分布在多个不同的节点上，对数据进行操作可能会导致数据不一致的问题。Go 语言提供了多种机制来管理和确保数据一致性，以下是如何在实际

数据库事务处理是数据库管理系统（DBMS）中的关键概念，用于管理和维护数据的一致性、完整性和可靠性。事务是一个数据库操作的逻辑单位，可以包含一个或多个数据库操作（如插入、更新、删除等）。通过事务，可以确保在数据库操作中遵循ACID属性（原子性、一致性、隔离性和持久性），从而保证数据的正确性和安全性。 1.事务的基本概念： 1.1 原子性（Atomicity） 原子性指事务中的操作要么全部执行成功，

作者简介：卢璐，阿里技术专家 导语：说到分布式一定跑不掉一致性。一致性涉及的面域很广。什么ACID事务咯，CAP咯，2PC咯，BASE咯这些概念大家肯定也都懂，网上这样的介绍文章也是一大把。但是是否会用，是否用得上又是另一个问题。本篇文章不讲这些高大上的理论。我们把问题聚焦在一个用户请求从入口开始在分布式系统这个链路上如何调用来保证一致。这也是日常最常见的需求场景，结合案例讲讲它的实现以及可能存在

简介 缓存是计算机系统中的一种强大技术，从硬件缓存到操作系统、Web浏览器，尤其是后端开发中都有广泛应用。对于像Meta这样的公司，缓存非常重要，它有助于降低延迟、处理大量工作负载，并节省成本。由于Meta的应用场景非常缓存密集，这给他们带来了另一组问题，即缓存失效。 多年来，Meta已将其缓存一致性水平从99.9999(六个九)提高到99.99999999(十个九)，这意味着他们的缓存集群中不到

保证 redis 和 mysql 一致性的方法有直接写入 mysql 和事务补偿机制：直接写入 mysql：通过触发器将 mysql 数据变更同步到 redis，保证一致性但性能较低；事务补偿机制：先写入 redis，同时记录补偿事务，容忍短暂不可用，但一致性略低且系统复杂度较高。 如何保证 Redis 和 MySQL 一致性 在系统设计中，当使用 Redis 作为缓存时，如何保证与后端数据库 M

为了确保 redis 与数据库之间的数据一致性，可使用以下方法：事务性更新：将 redis 和数据库更新封装成原子事务，避免不一致。乐观锁：监视要更新的键，更新前检查键是否已修改，避免并发冲突。发布-订阅：使用 redis 频道发布消息，订阅者更新数据以保持一致性。数据复制：通过主从复制或哨兵机制在 redis 实例间复制数据，保证数据一致性。批处理更新：将大量更新批量处理，减少通信次数，提升性能

前置概念 无并发的解决方案 一些小型项目，或极少有并发的项目，这些策略在无并发情况下，不会有什么问题。 读数据策略：有缓存则读缓存，然后接口返回。没有缓存，查询出数据，载入缓存，然后接口返回。 写数据策略：数据发生了变动，先删除缓存，再更新数据，等下次读取的时候载入缓存，或一步到位更新数据后直接更新缓存。 以上这种方案，有个高大上的名字，叫Cache Aside Pattern。 并发情况下的分布

openGauss学习笔记-138 openGauss 数据库运维-例行维护-检查时间一致性138.1 操作步骤 openGauss学习笔记-138 openGauss 数据库运维-例行维护-检查时间一致性 数据库事务一致性通过逻辑时钟保证，与操作系统时间无关，但是系统时间不一致会导致诸多潜在问题，主要是后台运维和监控功能异常，因此在月度检查时建议检查各个节点的时间一致性。 138.1 操作步骤

在系统设计中巧妙地穿越系统设计是如同在雷场上跳探戈，但不要害怕 — 掌握权衡的艺术是你的秘密武器。 想象一下：你不仅仅是在设计一个系统；你正在编排一场选择的盛大交响曲。你所做的决定会在你的代码库的神圣大厅中回荡。这不是拥有水晶球的问题；而是在不确定性面前炫耀你的智慧。 所以，为权衡的过山车做好准备吧！你不仅仅是在讨论选择；你要像马戏团演员一样将它们一一搭配，而不掉落使你的解决方案奏响的微妙细节。从

介绍 Raft是当前广泛使用的共识算法。流行的系统，如Kafka、Cockroach DB、MongoDB、Neo4j、Splunk等，都使用Raft来实现共识。系统要么是最终一致性的，要么是强一致性的。线性一致性是一致性模型中最强大的，但实现它可能很耗时。键值数据库出现在市场上，以避免SQL数据库的复杂性并提供横向扩展性。这些数据库主要提供两种操作：get(key)和put(key, value

事务及四大特性 原子性（Atomicity）：指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚。 一致性（Consistency）：事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态，也就是说一个事务执行之前和执行之后都必须处于一致性状态。 隔离性（Isolation）：当多个用户并发访问数据库时，比如操作同一张表时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作所干扰，多个并发事务之间

在金融系统中，我们会跟钱打交道，而保证在高并发下场景下，对账户余额操作的一致性，是非常重要的，如果代码写的时候没考虑并发一致性，就会导致资损，本人在金融行业干了 8 年多，对这块稍微有点经验，所以这篇聊一下，如何在并发场景下，保证账户余额的一致性 1. 扣款流程是什么样的？ 图片 public void payout(long uid,var payAmount){ # 查询账户总额 var am

前言 通过上文《MySQL是如何保证数据不丢失的？》可以了解DML的操作流程以及数据的持久化机制。对于一个数据库而言，除了数据的持久性、不丢失之外，一致性也是非常重要的，不然这个数据是没有任何意义的。在使用MySQL时，数据不一致的情况也可能出现，所以，本文就来看看MySQL是如何保证数据一致的。 MySQL保证的一致性 在这之前先划清一下界限，看一下MySQL保证的是哪里的一致性。 拿一个最简单

在微服务中，一个逻辑上原子操作可以经常跨越多个微服务。即使是单片系统也可能使用多个数据库或消息传递解决方案。使用多个独立的数据存储解决方案，如果其中一个分布式流程参与者出现故障，我们就会面临数据不一致的风险 - 例如在未下订单的情况下向客户收费或未通知客户订单成功。在本文中，我想分享一些我为使微服务之间的数据最终保持一致而学到的技术。 为什么实现这一目标如此具有挑战性？只要我们有多个存储数据的地方

在微服务中，一个逻辑上原子操作可以经常跨越多个微服务。即使是单片系统也可能使用多个数据库或消息传递解决方案。使用多个独立的数据存储解决方案，如果其中一个分布式流程参与者出现故障，我们就会面临数据不一致的风险 - 例如在未下订单的情况下向客户收费或未通知客户订单成功。在本文中，我想分享一些我为使微服务之间的数据最终保持一致而学到的技术。 为什么实现这一目标如此具有挑战性？只要我们有多个存储数据的地方

概念介绍1.1 分布式系统的定义分布式系统是由多个独立计算机节点组成的系统，这些节点通过网络进行通信和协调，共同完成复杂的任务。分布式系统具有高性能、高可用性和可扩展性等特点。 1.2 CAP理论CAP理论是分布式系统设计中的重要理论基础，它指出一个分布式系统不可能同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance)三个

今天我们聊个知识点为什么Redis使用哈希槽而不是一致性哈希。 先看文章大纲，提前了解本期内容 图片 往期回顾 之前小许用图文并茂的方式用一期内容让大家快速了解了一致性哈希算法，看过的朋友应该还有印象，没看过的朋友可以点击这里看一遍《五分钟了解一致性哈希算法》。 看明白这篇一致性哈希算法基础，会对本期内容有更好的认识和对比性。 这里我们再简单回顾下： 一致性哈希算法就很好地解决了分布式系统在扩容或