在分布式系统中，随着系统架构演进，原来的原子性操作会随着系统拆分而无法保障原子性从而产生一致性问题，但业务实际又需要保障一致性，下面我从学习和实战运用总结一下分布式一致性解决方案。 1....这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾： 一致性：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。...BASE理论是对CAP中一致性和可用性权衡的结果，其来源于对大规模互联网系统分布式实践的总结， 是基于CAP定理逐步演化而来的。...如果重试还是不能解决问题，那么需要使用分布式事务来解决。 3. 分布式事务 对于分布式一致性问题可以采用分布式事务来解决。...核心逻辑其实就是通过全局事务ID来标识DB操作和MQ消息是在一个分布式事务中的。
分布式缓存实现方式分布式缓存通常通过以下方式实现：分片：将缓存数据划分为多个片段，不同的片段可由不同的缓存节点负责存储和处理。...缓存一致性协议和缓存更新策略缓存一致性协议：用于保证分布式缓存中的数据在多个节点之间的一致性。常见的缓存一致性协议有两阶段提交（2PC）和基于版本号的协议（如Memcached协议）。...在更新策略方面，可以根据数据的访问特征和缓存容量来选择合适的策略，权衡数据一致性和性能开销。
近些年，随着SOA、微服务架构的流行，分布式系统数据一致性问题也随之而来成为大家热门关注的一个问题。...传统单机系统 在讨论分布式系统之前，需要先知道传统单机系统是如何保证数据一致性的。 ? 对于传统的单机系统，数据的一致性往往可以通过数据库的事务来保证。...对于传统单机系统，可以简单的通过数据库的事务特性来保证数据一致性，那么对于分布式系统，则可以通过分布式事务来保证。 在讨论分布式事务之前，需要先了解分布式事务的两个基础理论：CAP和BASE。...其实这个场景就属于第一类的分布式系统：一个系统一个service关联多个数据库，如何保证这个分布式系统的数据一致性呢？...其实这个场景就属于第二类的分布式系统：一个系统多个service关联各自数据库，如何保证这个分布式系统的数据一致性呢？
接上一篇文章（关于分布式系统数据一致性的那些事），继续更新一些关于分布式系统数据一致性方面的知识。 1 之前写过一篇文章（如何不宕机实现数据库迁移），介绍如何用“双写法”实现数据迁移。...从根本上讲，这个方法的关键在于，service需要把一条数据同时写入两个数据库并且确保数据一致性。...基于此，如果我们要保证数据强一致性，则可以采用XA分布式事务（两阶段提交）。...所以，同样的，一种方案是，采用XA分布式事务。 然而，对于用户量巨大的系统，XA分布式事务一般来说都不是首选的方案，我们常常会考虑其它的方案，以提高系统的性能、高可用性、容错性和用户使用体验等。...大家可能都知道，一些常见的开源组件，比如：zookeeper，rabbitmq，etcd等，都支持集群部署以保证高可用性（high availability），那么，它们都是怎么实现节点故障容错并保证数据一致性的呢
在分布式系统来说，如果不想牺牲一致性，CAP 理论告诉我们只能放弃可用性，这显然不能接受。为了便于讨论问题，先简单介绍下数据一致性的基础理论。...但在电商等场景中，对于数据一致性的解决方法和常见的互联网系统（如 MySQL 主从同步）又有一定区别，群友的讨论分成以下 6 种解决方案。...文中讨论了 BASE 与 ACID 原则在保证数据一致性的基本差异。 如果 ACID 为分区的数据库提供一致性的选择，那么如何实现可用性呢？...在单数据库模式下，ACID 模型能有效保障数据的完整性，但是在大规模分布式环境下，一个业务往往会跨越多个数据库，如何保证这多个数据库之间的数据一致性，需要其他行之有效的策略。...DTS在充分保障分布式环境下高可用性、高可靠性的同时兼顾数据一致性的要求，其最大的特点是保证数据最终一致 (Eventually consistent)。
前言 分布式存储是近几年的热门话题之一，它和传统SAN/NAS存储的区别是，分布式存储使用标准硬件（比如x86服务器和10GbE网络），而传统SAN/NAS存储使用的是专有硬件。...---- “承诺”和“遵守” 那么如何保证副本间的数据一致性？ 首先，先确定合法的数据。这里的关键词是“承诺”。...如何做到“遵守”，是分布式存储系统的核心之一。...综上所述，“遵守”“承诺”并非易事，从其中可见Journal至关重要，没有Journal的分布式存储系统，其数据一致性都将存疑。...---- 结语 本文尝试从日常思维的角度，简述多副本机制的必要性和带来的数据一致性挑战，并举例Ceph如何应对这个挑战。不过说来容易做来难，分布式存储系统中，编程实践也尤为重要。
针对分布式架构下的数据一致性，大家也许会问这样的问题：跨系统间分布式事务如何解决？系统内多个服务的分布式事务如何解决？一个服务内多个数据源/数据库的分布式事务如何解决？...这里，我们看看经常问的一些问题：跨系统间分布式事务、系统内多个服务的分布式事务、一个服务内多个数据源/数据库的分布式事务，这些问题完全是从技术的角度做归纳，用上述概念应该改为：系统间的数据一致性、系统内应用间的数据一致性...这里，我不叫分布式事务而是数据一致性就是这个道理，从业务角度目标是解决分布式情况下的数据一致性，而不是技术角度看的分布式事务。...2、系统内应用间的数据一致性 这个可以使用华为 SAGA 的模式，也就是建立一个共享的事务协调器模式（虽然我对这个共享方式不喜欢，不是分布式吗，为啥还搞出一堆集中式的东西，既然如此，为啥应用间调用不能走网关...以上，即是我分析的分布式架构下几种不同情况的数据一致性控制方式。
整个扣费流程涉及到了计费单、营销系统、支付账务系统、预算系统等的上下游数据一致性问题。...对于第一种场景，一般需要非常强硬的保障手段来实现分布式下数据的强一致性。比如TCC的类二阶段提交方式，我们知道，TCC之所有被大家熟知，也是因为蚂蚁不遗余力布道的结果。...因为之前的工作中用的就是TCC的分布式事务，说实话，系统实现真的是非常的重。 需要流程中的所有系统，都按照既定的规范来实现一套包含了try/commit/cancel三个处理逻辑的调用模板。...三、数据一致性引擎效果一览 引擎架构图 ?...算是分布式事务系列的开篇，下一篇主要介绍引擎中各模块的设计和使用，每个模块的详细实现，将在后续文章的逐步完善。
分布式数据库的数据一致性管理是其最重要的内核技术之一，也是保证分布式数据库满足数据库最基本的ACID特性中的 “一致性”(Consistency)的保障。...在分布式技术发展下，数据一致性的解决方法和技术也在不断的演进，本文就以作者实际研发的分布式数据库作为案例，介绍分布式数据库数据一致性的原理以及实际实现。...1.3 分布式存储如何保障数据一致性 本文在讨论分布式存储时，主要指的是大数据产品中的分布式文件系统和分布式数据库，例如：SequoiaDB和HDFS。...用户在搞明白分布式存储的数据一致性原理时，必须要先明白为什么他们就需要数据一致性，和分布式存储的数据存储与关系型数据库的数据存储又有什么区别。...，通过Raft算法来确保在分布式情况上数据的一致性，并且编目分区组和数据分区组对数据一致性要求又有所不同，编目分区组始终要求的是数据在多副本请情况下数据强一致性，而数据分区组则可以由用户在创建集合时来执行数据一致性的强度
2016.8.21, 深圳, Ken Fang 微服务都拥有各自的数据库且微服务都是部署在一分布式的环境下的。...分布式微服务采用 BASE, 以维持彼此间数据库中的数据的一致性, 主要的思路是: 当某一个微服务 A 改变了其自身数据库中的数据时, 因为, 微服务 A 与其他相关的微服务是分布式部署的, 也就是说,...架构师在采用此方案时,必需先行确认: 未维持数据一致性的微服务; customer wish list 微服务与 customer preference 微服务; 是可以接受从 Soft State 到
前言 分布式数据库的数据一致性管理是其最重要的内核技术之一，也是保证分布式数据库满足数据库最基本的ACID特性中的 “一致性”(Consistency)的保障。...在分布式技术发展下，数据一致性的解决方法和技术也在不断的演进，本文就以作者实际研发的分布式数据库作为案例，介绍分布式数据库数据一致性的原理以及实际实现。...1.3 分布式存储如何保障数据一致性 本文在讨论分布式存储时，主要指的是大数据产品中的分布式文件系统和分布式数据库，例如：SequoiaDB和HDFS。...用户在搞明白分布式存储的数据一致性原理时，必须要先明白为什么他们就需要数据一致性，和分布式存储的数据存储与关系型数据库的数据存储又有什么区别。...，通过Raft算法来确保在分布式情况上数据的一致性，并且编目分区组和数据分区组对数据一致性要求又有所不同，编目分区组始终要求的是数据在多副本请情况下数据强一致性，而数据分区组则可以由用户在创建集合时来执行数据一致性的强度
1、一致性概念： 指分布式服务系统之间的弱一致性，包括应用系统的一致性和数据的一致性....②CAP（帽子原理）：分布式系统的CAP原理 一致性，可用性，分区容忍性 分布式的服务系统都需要满足分区容忍性（允许网络上部分消息丢失），但是必须在一致性（所有系统节点在同一时刻读取的数据必须是最新的数据副本...③BASE（碱） BASE思想解决了CAP提出的分布式系统一致性和可用性不可兼得的问题。...（2）分布式一致性协议 DTS分布式事务处理模型： 包含四个角色：应用程序，事务管理器，资源管理器和通信管理器 事务管理器是统管全局的管理者（协调者），资源和通信管理器是事务的参与者（参与者...②补偿模式 有了上面的查询模式，可以得知具体服务操作的，如果操作处于不正常状态，我们需要修复该操作，通过修复使整个分布式系统达到一致，为了让系统达到一致状态做的努力叫做补偿。
一致性是指分布式系统中多个节点为达到某一数值而达成的协议。 具体来说，可以分为强一致性和弱一致性。 强一致性:所有节点的数据在任何时候都是相同的。...分布式和一致的应用场景: 多节点提供读写服务，确保高可用性和可扩展性(ZooKeeper, DNS, redis集群) 分布式系统面临的问题: 消息异步(asynchronous):真实的网络不是一个可靠的通道...) 本文介绍了分布式系统的基本理论FLP定理，即当只有节点宕机时，系统的可用性和强一致性不能同时满足。...(分布式事务) 将节点分为协调者和参与者(participat)，并将执行分为两个阶段。 阶段1:协调器发起一个建议，询问是否接受每个参与者。...事实上，分布式系统中的一个组件可以对应一个或多个角色。 算法描述: *第一阶段(准备阶段) 申请人: 选择提案编号n，向大多数接受人发送编号n的准备请求。
早在2015年的时候，我写了几篇文章，介绍如何通过搭载标准Java EE事务管理器以获得跨分布式服务的数据一致性（查看原文请点击这里，基于Spring Boot、Tomcat 或Jetty...我们的结论是，还有另一种获得数据一致性保证的方式，这是我在另一篇文章《将资源绑定到事务中的模式》中没有考虑到的。...从表面看，好像解决了我们所有的数据一致性问题。但实际上有几件事情需要详细考虑。这里有一些例子。...一般规则似乎是，只要我们需要访问多个资源以写入它，我们就应该使用指令，如果全局数据一致性对我们很重要的话。...这些与websocket技术以及在后台通知客户异步更改的能力构成了保证全局数据一致性所需的体系结构。这种异步架构是否比支持事务管理器以保证全局数据一致性更好，是我仍在学习的东西。
分布式一致性 分布式系统中，为保证数据的高可用，通常将数据保留多个副本，这些副本放置在不同的物理机上。...什么是数据一致性 在数据有多副本的情况下，如果网络，服务器，软件本身故障，会导致部分副本写入成功，部分副本写入失败。造成各个副本之间数据不一致，数据内容冲突。...CAP定理 CAP理论认为：分布式环境下设计和部署系统保持3个核心需求： 一致性，可用性，可伸缩性 一致性： 这个和数据库ACID的一致性类似，但这里关注的所有数据节点的数据一致性和正确性，而数据库ACID...典型分布式事务实例 跨行转账问题是一个典型的分布式事务，用户A向B的一个转账1000，要进行A的余额-1000，B的余额+1000，显然必须保证这两个操作的事务性。...两阶段提交 两阶段提交协议是协调所有分布式原子事务参与者，并决定提交或取消（回滚）的分布式算法。
2、oscache可以将数据通过io写到硬盘保持数据一致性，但此举会浪费资源 解决方案： 使用redis实现一套mybatis二级缓存插件，将数据从内存转移到redis中，各个项目访问唯一一个redis
分布式事务是指在分布式系统环境中，多个数据库或服务之间进行的事务操作。...事务协调器作为桥梁，协调各个组件之间的交互，确保分布式数据一致性。在分布式事务管理中，ShardingSphere 通过整合 XA 分布式事务方案来保证分布式事务的一致性和可靠性。...ShardingSphere 作为一个分布式数据库中间件，支持将多个数据库（如 MySQL、Oracle 等）组成一个逻辑的分布式数据库，每个数据库称为一个分片（Shard）。...在分布式事务中，ShardingSphere 可以作为一个事务的参与者，并通过整合 XA 分布式事务方案，来与其它的资源管理器（数据库）协同完成全局事务的一致性。2....整合后，ShardingSphere 使用 XA 分布式事务方案，通过协调和控制多个资源管理器（如数据库）的事务，保证分布式事务的一致性和可靠性。
在分布式系统中，数据一致性问题是一个非常重要的问题。当多个节点同时修改数据时，可能会出现数据不一致的情况，影响系统的正确性。为了解决分布式系统中的数据一致性问题，可以采用以下几种方案： 1....采用分布式锁：分布式锁是一种通过锁定共享资源来保证多个节点之间数据一致性的机制。可以使用ZooKeeper等工具来实现分布式锁机制，同时也可以采用基于Redis等内存数据库实现的分布式锁解决方案。...采用分布式事务：分布式事务是一种通过协调多个节点来保证数据一致性的机制。可以采用XA协议、TCC模式等实现分布式事务。 3....采用去中心化的协作机制：在一些场景下，可以采用去中心化的协作机制来解决数据一致性问题。例如，通过元数据协议和多副本机制来实现分布式协作。...总之，在分布式系统中，通过合理选择不同的数据同步方案和技术，以及根据实际需求灵活运用这些技术来解决数据一致性问题。
前言在分布式系统中，数据一致性的维护是一个至关重要的挑战。为了应对这一挑战，二阶段提交（Two-Phase Commit，简称2PC）协议应运而生。...作为一种经典的分布式事务协议，2PC旨在确保在分布式系统中的所有节点在进行事务提交时保持一致性。...它通过将分布式事务的提交过程分为两个阶段——准备阶段和提交阶段，确保在分布式系统中的所有节点在事务提交时保持一致性。二、功能点准备阶段：协调者向所有参与者发送事务请求，询问它们是否可以提交事务。...，它通过两个阶段的提交过程，确保在分布式系统中的所有节点在事务提交时保持一致性。...作为架构师，在设计和实现分布式系统时，需要充分考虑数据一致性的维护。2PC协议为我们提供了一种简单而有效的方式来实现这一目标。
◆ 数据一致性 对于数据库而言，事务的ACID这4个特性保证了一个事务的正确性。其中，一致性特征是指在事务开始之前和结束之后数据完整性不被破坏。...然而，在分布式系统中，要想保证数据的一致性就没有那么简单了。 本章介绍分布式系统下的数据一致性概念及解决方案。...◆ 什么是CAP理论 ACID的应用场景是数据库事务，是针对并发事务对数据库数据一致性的保证。...CAP理论的出现，让我们对于分布式事务的一致性有了另外一种看法。...分区容错性就是指分布式系统的容错性。节点崩溃或者网络分片都不应该导致一个分布式系统停止服务。 ◆ 为什么CAP只能三选二 下面分别举例说明为什么说CAP只能三选二。
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