kafa消費者如何保證資料的一致性？
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作者：林冠巨集 / 指尖下的幽靈 掘金：juejin.im/user/587f0d… 部落格：www.cnblogs.com/linguanh/ GitHub ： github.com/af913337456… 騰訊雲專欄： cloud.tencent.c
敏捷開發下, 由 User Story 中設計: 保證資料一致性的資料庫表結構
過往的資料庫設計思維∵強調整體，主要是期望藉由所謂的整體，使的資料庫設計可保證資料的 Integrity。 但這樣的思維，在面向物件的世界裡，往往因類設計時，類責任的不明確，而因為物件的存取破壞了資料
通俗理解ZooKeeper是如何保證資料一致性的
ZooKeeper是個叢集，內部有多個server，每個server都可以連線多個client，每個client都可以修改server中的資料ZooKeeper可以保證每個server內的資料完全一致，是如何實現的呢？答：資料一致性是靠Paxos演算法保證的，Paxos可以
MySQL在高併發下的訂單撮合、系統使用、共享鎖與排他鎖保證資料一致性
前序 距離上次擇文發表，兩月餘久。2018年也即將要結束了，目前的工作依然是與區塊鏈應用相關的，也很榮幸在9月初受邀簽約出版暫
ZK叢集如何保證資料一致性原始碼閱讀
什麼是資料一致性? 只有當服務端的ZK存在多臺時,才會出現數據一致性的問題, 服務端存在多臺伺服器,他們被劃分成了不同的角色,只有一臺Leader,多臺Follower和多臺Observer, 他們中的任意一臺都能響應客戶端的讀請求,任意一臺也都能接收寫請求, 不同的是,Follower和Observer接收
kafa消費者如何保證資料的一致性？
2018年11月17日 16:47:08 鴻爸爸 閱讀數：8 標籤： Kafka
微服務架構下的資料一致性保證（二）：可靠事件模式
第一篇分享中講到實現可靠事件模式的關鍵在於：可靠事件投遞和避免事件重複消費，其中避免事件重複消費需要微服務滿足冪等性。那麼又該如何實現可靠事件投遞？又該如何保證服務滿足冪等性？ 轉載本文需註明出處：EAII企業架構創新研究院，違者必究。如需加入微信群參與微課堂、架構設計與討論直播請
微服務架構下的資料一致性保證
從2014年開始，微服務逐漸進入大家的實現，被認為是下一代實現資訊化的有效手段。設計到系統，其中繞不開的就是資料一致性，從本地事務，到後來的分散式事務，都能夠有效的保證資料一致性。但是在微服務架構中，這兩種方式都不是最好的選擇。 1. 使用本地事務和分散式事務保證一致性
如何保證db與快取的資料一致性
為了提升效能，快取在系統開發中具有普遍的應用。常見的模式是先查詢/更新db後再去更新快取，那麼如何保證db和快取的資料一致性的問題是實際開發中經常遇到的問題。這種場景下容易造成資料不一致的問題主要是快取雙寫。 一、快取雙寫問題 先查詢或者更新db，然後再更
redis實現秒殺功能例子（採用lua的原子性保證資料的一致性）
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.spring
如何保證主從複製資料一致性
在MySQL中，一次事務提交後，需要寫undo、寫redo、寫binlog，寫資料檔案等等。在這個過程中，可能在某個步驟發生crash，就有可能導致主從資料的不一致。為了避免這種情況，我們需要調整主從上面相關選項配置，確保即便發生crash了，也不能發生主從複製的資料丟失
25、如何保證快取與資料庫雙寫時的資料一致性？
1、面試題 如何保證快取與資料庫的雙寫一致性？ 2、面試官心裡分析 你只要用快取，就可能會涉及到快取與資料庫雙儲存雙寫，你只要是雙寫，就一定會有資料一致性的問題，那麼你如何解決一致性問題？ 3、面試題剖析 一般來說，就是如果你的系統不是嚴格要求快取+資料庫必須一致性的話，快取可以
【Django】Django如何保證併發操作資料一致性問題
使用 select for update 資料庫查詢 select ... for update 是資料庫層面上專門用來解決併發取資料後再修改的場景的，主流的關係資料庫 比如mysql、postgresql都支援這個功能， 新版的Django ORM甚至直接提供了這個功能的
分散式系統如何保證資料的一致性
作者：buguge 連結：https://www.jianshu.com/p/93f8cbb6f500 來源：簡書 簡書著作權歸作者所有，任何形式的轉載都請聯絡作者獲得授權並註明出處。 由於網際網路目前越來越強調分散式架構，如果是交易類系統，面臨的將會是分散式事務上的挑戰。
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kernel如何保證cache資料一致性
在嵌入式系統中，cache位於CPU與DDR之間，是一段SRAM，讀寫效能遠高於DDR，利用cache line提供了預取功能，平衡CPU與DDR之間的效能差異，提高系統的效能。 據我瞭解，ARM/PPC/MIPS三款主流嵌入式處理器都是軟體管理cache，即有專門的指令來進行cache
服務化架構下的資料一致性如何保證
在系統服務化的過程中，我們不得不面臨的一個問題是多個子系統間業務資料的一致性如何保證，解決這個問題有多種方式。 XA 可能很多人首先會想到XA規範中定義的分散式事務，下圖是XA規範中定義的DTP(Distributed Transaction Proce
保證分散式系統資料一致性的6種方案
編者按：本文由「高可用架構後花園」群討論整理而成。 有人的地方，就有江湖 有江湖的地方，就有紛爭 問題的起源 在電商等業務中，系統一般由多個獨立的服務組成，如何解決分散式呼叫時候資料的一致性？ 具體業務場景如下，比如一個業務操作，如果同時呼叫服務 A、B、C，需要滿足要麼同時成功；要麼同時失敗。A