数据的一致性问题
1.Cache引起的数据一致性问题 主要原因是位于数据IO路径上的各种Cache和Buffer（包括数据块Cache，文件系统的Cache，存储控制器的Cache，磁盘Cache等），由于不同系统模块操作处理数据IO的速度有差异，所以就需要添加Cache来缓存IO操作，适配不同模块的处理速度 ...
原文：数据湖应用解析：Spark on Elasticsearch一致性问题
摘要：脏数据对数据计算的正确性带来了很严重的影响。因此，我们需要探索一种方法，能够实现Spark写入Elasticsearch数据的可靠性与正确性。 概述 Spark与Elasticsearch es 的结合，是近年来大数据解决方案很火热的一个话题。一个是出色的分布式计算引擎，另一个是出色的搜索引擎。近年来，越来越多的成熟方案落地到行业产品中，包括我们耳熟能详的Spark ES HBase日志分 ...
2020-07-21 10:16 0 743 推荐指数：
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elasticsearch 索引延迟 一致性问题等
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/near-real-time.html https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/1.4 ...
mysql与redis数据一致性问题
在项目中经常会同时操作mysql与redis 那么如何保证数据的一致性呢 一般增删改都是先操作MySQL数据库，成功之后再操作Redis，但这里有个问题，如果MySQL操作成功了，但Redis突然出现异常，操作失败，如何回滚MySQL操作。 使用注解@Transactional只会回滚 ...
redis缓存与数据库一致性问题
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 ...
redis缓存与数据库一致性问题
不一致产生的原因 我们在使用redis过程中，通常会这样做：先读取缓存，如果缓存不存在，则读取数据库。伪代码如下： 写数据库的伪代码如下： 不管是先写库，再删除缓存；还是先删缓存，再写库，都有可能出现数据不一致的情况 因为写和读是并发的，没法保证 ...
redis缓存与数据库一致性问题
不一致产生的原因 我们在使用redis过程中，通常会这样做：先读取缓存，如果缓存不存在，则读取数据库。伪代码如下： 写数据库的伪代码如下： public void setStu(){ redis.del(key); db.write(obj ...
读写分离的数据一致性问题
读写分离： 为保证数据库数据的一致性，我们要求所有对于数据库的更新操作都是针对主数据库的，但是读操作是可以针对从数据库来进行。大多数站点的数据库读操作比写操作更加密集，而且查询条件相对复杂，数据库的大部分性能消耗在查询操作上了。 主从复制数据是异步完成的，这就导致主从数据库中的数据有一定的延迟 ...