數據的一致性問題
1.Cache引起的數據一致性問題 主要原因是位於數據IO路徑上的各種Cache和Buffer（包括數據塊Cache，文件系統的Cache，存儲控制器的Cache，磁盤Cache等），由於不同系統模塊操作處理數據IO的速度有差異，所以就需要添加Cache來緩存IO操作，適配不同模塊的處理速度 ...
原文：數據湖應用解析：Spark on Elasticsearch一致性問題
摘要：臟數據對數據計算的正確性帶來了很嚴重的影響。因此，我們需要探索一種方法，能夠實現Spark寫入Elasticsearch數據的可靠性與正確性。 概述 Spark與Elasticsearch es 的結合，是近年來大數據解決方案很火熱的一個話題。一個是出色的分布式計算引擎，另一個是出色的搜索引擎。近年來，越來越多的成熟方案落地到行業產品中，包括我們耳熟能詳的Spark ES HBase日志分 ...
2020-07-21 10:16 0 743 推薦指數：
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mysql與redis數據一致性問題
在項目中經常會同時操作mysql與redis 那么如何保證數據的一致性呢 一般增刪改都是先操作MySQL數據庫，成功之后再操作Redis，但這里有個問題，如果MySQL操作成功了，但Redis突然出現異常，操作失敗，如何回滾MySQL操作。 使用注解@Transactional只會回滾 ...
redis緩存與數據庫一致性問題
一般來說，如果允許緩存可以稍微的跟數據庫偶爾有不一致的情況，也就是說如果你的系統不是嚴格要求 “緩存+數據庫” 必須保持一致性的話，最好不要做這個方案，即：讀請求和寫請求串行化，串到一個內存隊列里去。 串行化可以保證一定不會出現不一致的情況，但是它也會導致系統的吞吐量大幅度降低，用比正常 ...
redis緩存與數據庫一致性問題
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redis緩存與數據庫一致性問題
不一致產生的原因 我們在使用redis過程中，通常會這樣做：先讀取緩存，如果緩存不存在，則讀取數據庫。偽代碼如下： 寫數據庫的偽代碼如下： public void setStu(){ redis.del(key); db.write(obj ...
讀寫分離的數據一致性問題
讀寫分離： 為保證數據庫數據的一致性，我們要求所有對於數據庫的更新操作都是針對主數據庫的，但是讀操作是可以針對從數據庫來進行。大多數站點的數據庫讀操作比寫操作更加密集，而且查詢條件相對復雜，數據庫的大部分性能消耗在查詢操作上了。 主從復制數據是異步完成的，這就導致主從數據庫中的數據有一定的延遲 ...