原文:消息隊列如何解決消息一致性問題

典型消息中間件的架構 消息中間件的價值:就是異步 解耦合 簡單化分布式系統,減輕業務和數據庫的負擔,業務只需要最簡單的事情系統解耦合 減輕了系統的依賴 一般來講,設計消息隊列的整體思路是先構建一個整體的數據流,例如Producer發送給Broker,Broker發送給consumer,consumer回復消費確認,Broker刪除 備份消息等。利用RPC將數據流串起來。然后考慮RPC的高可用性,盡 ...

2016-08-30 11:11 0 1503 推薦指數:

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什么是緩存一致性問題?如何解決呢?

  當程序在運行過程中,會將運算需要的數據從主存復制一份到CPU高速緩存中,那么CPU進行計算時就可以從它的高速緩存讀取數據和向其中寫入數據,當運算結束后,再將高速緩存中的數據刷新到主存當中。舉個簡單 ...

Mon Apr 13 20:20:00 CST 2020 1 2633
分布式系統一致性問題解決實戰(阿里) 異步解耦+消息隊列可作為分布式系統滿足最終一致性的優秀方案

結論: 對於單機單庫系統,數據一致性可通過關系型數據庫的事務來滿足,而且ACID特性中的C是指強一致性,各數據庫本身都支持,而且很成熟。 分布式系統則需要以BASE理論作為指導,即以基本可用性和最終一致性作為目標。 遠程RPC調用是一致性問題主要原因,異步解耦+消息 ...

Wed Sep 04 03:41:00 CST 2019 0 600
何解決主從同步的數據一致性問題?

https://time.geekbang.org/column/article/215383 3個線程 // 附錄2 如何解決主從同步的數據一致性問題 // 附錄2 方法 1:異步復制 方法 2:半同步復制 方法 3:組復制 參考 1、MySQL的復制原理以及流程 ...

Wed Apr 01 01:54:00 CST 2020 0 764
基於消息隊列和關系型數據庫的最終一致性解決方案

由於數據量的巨大,大部分Web應用都需要部署很多個數據庫實例。這樣,有些用戶操作就可能需要去修改多個數據庫實例中的數據。傳統的解決方法是使用分布式事務保證數據的全局一致性,經典的方法是使用兩階段提交協議。 長期以來,分布式事務提供的優雅的全局ACID保證麻醉了應用開發者的心靈,很多人都不 ...

Sat Jan 06 22:54:00 CST 2018 0 1047
消息隊列何解決消息積壓問題

轉載:消息隊列消息積壓了怎么辦? 作者: 以夢為碼   Q:剛開始是對這個疑問抱有質疑態度的,因為使用消息隊列的其中目的就是削峰填谷,來避免高流量時,對下游服務的沖擊,所以使用消息隊列進行緩沖,下游根據自己的消費能力去消費, 我感覺這就是消息積壓本就是使用消息隊列的功能,怎么會是問題 ...

Fri Jun 05 08:25:00 CST 2020 0 1720
用CAS方案解決高並發一致性問題

詳見:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt395 緣起:在高並發的分布式環境下,對於數據的查詢與修改容易引發一致性問題,本文將分享一種非常簡單但有效的優化方法。 一、業務場景 業務場景為,購買商品的過程要對 ...

Tue Nov 22 17:55:00 CST 2016 0 5441
面試官:緩存一致性問題怎么解決

關於Redis的其他的一些面試問題已經寫過了,比如常見的緩存穿透、雪崩、擊穿、熱點的問題,但是還有一個比較麻煩的問題就是如何保證緩存一致性。 對於緩存和數據庫的操作,主要有以下兩種方式。 先刪緩存,再更新數據庫 先刪除緩存,數據庫還沒有更新成功,此時如果讀取緩存,緩存不存在,去數據庫中讀取 ...

Tue Dec 22 06:14:00 CST 2020 0 547
何解決分布式系統數據事務一致性問題(HBase加Solr)

何解決分布式系統數據事務一致性問題 (HBase加Solr) 摘要:對於所有的分布式系統,我想事務一致性問題是極其非常重要的問題,因為它直接影響到系統的可用性。本文以下所述所要解決問題是:對於入HBase和Solr的過程,如何保證HBase中寫入的數據與Solr中寫入的數據完全一致 ...

Mon Jun 15 22:53:00 CST 2015 0 6879
 
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