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 ...

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 ...

什么是数据一致性? 只有当服务端的ZK存在多台时,才会出现数据一致性的问题, 服务端存在多台服务器,他们被划分成了不同的角色,只有一台Leader,多台Follower和多台Observer, 他们中的任意一台都能响应客户端的读请求,任意一台也都能接收写请求, 不同的是,Follower ...

背景 　　在高并发的业务场景下，数据库的性能瓶颈往往是用户并发访问过大造成的，所以会有个Redis做个缓冲。 case 　　一、A写，B读， 　　　　写：1.淘汰cache 2.写操作(由于各种原因消耗了1s) 3.更新cache 　　　　读：1.读cache 2.读DB 3更新 ...

在数据读多写少的情况下作为缓存来使用，恐怕是Redis使用最普遍的场景了。当使用Redis作为缓存的时候，一般流程是这样的。 如果缓存在Redis中存在，即缓存命中，则直接返回数据 如果Redis中没有对应缓存，则需要直接查询数据库，然后存入Redis，最后把数据返回 ...

在前面三篇文章中，介绍了关于分布式系统中数据一致性的问题，这一篇主要介绍CAP定理以及自己对CAP定理的了解。 CAP定理是2000年，由 Eric Brewer 提出来的 Brewer认为在分布式的环境下设计和部署系统时，有3个核心的需求，以一种特殊的关系存在。这里的分布式系统说的是在物理 ...