原文:Flink如何保证数据的一致性

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,也就是说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,前者到底有多正确 举例来说,假设要对最近一小时登录的用户计数。在系统经历故障之后,计数结果是多少 如果有偏差,是有漏掉的计数还是重复计数 一致性级别 在流处理中,一致性可以分为 个级别: at most once: 这其实是没 ...

2021-08-19 11:31 0 238 推荐指数:

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flink系列-10、flink保证数据一致性

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 ...

Thu May 07 04:55:00 CST 2020 0 1786
如何保证数据一致性

1、声明式事务。@Transcation   ---- 问题: 大量的操作在一个函数里,会导致锁的时间长,特别是中间夹杂第三方操作的时候,进而导致响应超时,或者数据库线程池被占光。 2、编程使事务 TranscationTemplate     并且用带版本号的乐观锁 ...

Tue May 08 06:48:00 CST 2018 0 1907
Kafka 是如何保证数据可靠一致性

https://www.iteblog.com/archives/2560.html#i 数据可靠 Kafka 作为一个商业级消息中间件,消息可靠的重要可想而知。本文从 Producter 往 Broker 发送消息、Topic 分区副本以及 Leader 选举几个角度介绍数据 ...

Thu Apr 02 05:08:00 CST 2020 0 888
Kafka 是如何保证数据可靠一致性

数据可靠 Kafka 作为一个商业级消息中间件,消息可靠的重要可想而知。本文从 Producter 往 Broker 发送消息、Topic 分区副本以及 Leader 选举几个角度介绍数据的可靠。 Topic 分区副本 在 Kafka 0.8.0 之前,Kafka 是没有副本的概念 ...

Tue Mar 31 17:54:00 CST 2020 0 761
52、数据库如何保证一致性

分为两个层面来说。 从数据库层面,数据库通过原子、隔离、持久保证一致性。也就是说ACID四大特性之中, C(一致性)是目的,A(原子)、I(隔离)、D(持久)是手段,是为了保证一致性数据库提供的手 段。数据库必须要实现AID三大特性,才有可能实现一致性。例如,原子无法保证,显然 ...

Mon Aug 16 21:47:00 CST 2021 0 129
如何保证缓存和数据库的一致性

看到好些人在写更新缓存数据代码时,先删除缓存,然后再更新数据库,而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而,这个是逻辑是错误的。试想,两个并发操作,一个是更新操作,另一个是查询操作,更新操作删除缓存后,查询操作没有命中缓存,先把老数据读出来后放到缓存中,然后更新操作更新了数据 ...

Fri Jul 24 00:59:00 CST 2020 0 1772
16 | ZooKeeper是如何保证数据一致性的?

在分布式系统里的多台服务器要对数据状态达成一致,其实是一件很有难度和挑战的事情,因为服务器集群环境的软硬件故障随时会发生,多台服务器对一个数据的记录保持一致,需要一些技巧和设计。 Paxos 算法就是用来解决这类问题的,多台服务器通过内部的投票表决机制决定一个数据的更新与写入。 应用程序 ...

Mon May 06 16:25:00 CST 2019 0 871
 
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