数据存储在数据库中,为了加快业务访问的速度,我们将数据库中的一些数据放在缓存中,那么问题来了,如何确保db和缓存中数据的一致性呢?我们列出了5种方法,大家都了解一下,然后根据业务自己选择. 方案1 获取缓存逻辑 使用过定时器,定时刷新redis中的缓存. db更新数据逻辑 更新数据不用考虑缓存中的数据,直接更新数据就可以了 存在的问题 缓存中数据和db中数据一致性可能没有那么及时,不过最终在某个时间点,数据是一致的. 方案2 获取缓存逻辑 c1:根据key在redis中获取对应的value c2

作者:Cary G.Gray and David R. Cheriton 1989 译者:phylips@bmy 2011-5-7 出处:http://duanple.blog.163.com/blog/static/70971767201141111440789/ [ 序:所谓租约(leases),其实就是一个合同,即服务端给予客户端在一定期限内可以控制修改操作的权力.如果服务端要修改数据,首先要征求拥有这块数据的租约的客户端的同意,之后才可以修改.客户端从服务端读取数据时往往就同时获取租约,

6种.net分布式缓存解决方式 1.     使用内置ASP.NET Cache (System.Web.Caching) : https://msdn.microsoft.com/en-us/library/system.web.caching(v=vs.110).aspx 2.     使用System.Runtime.Caching: https://msdn.microsoft.com/en-us/library/system.runtime.caching(VS.100).aspx 3

今天阅读了一下大型网络技术架构这本苏中的分布式缓存一致性hash算法这一节,针对大型分布式系统来说,缓存在该系统中必不可少,分布式集群环境中,会出现添加缓存节点的需求,这样需要保障缓存服务器中对缓存的命中率,就有很大的要求了: 采用普通方法,将key值进行取hash后对分布式缓存机器数目进行取余,以集群3台分布式缓存为例子: 对于数据进行取hash值然后对3其进行取余,余数为0则进入node 0,余数位1则进入node1,余数位2则进入node2. 如果增加一个节点则对4进行取余,则会将node

当服务器不多,并且不考虑扩容的时候,可直接使用简单的路由算法,用服务器数除缓存数据KEY的hash值,余数作为服务器下标即可. 但是当业务发展,网站缓存服务需要扩容时就会出现问题,比如3台缓存服务器要扩容到4台,就会导致75%的数据无法命中,当100台服务器中增加一台,不命中率会到达99%(n/(n+1)),这显然是不能接受的. 在设计分布式缓存集群的时候,需要考虑集群的伸缩性,也就是当向集群中增加服务器的时候,要尽量减小对集群的影响,而一致性hash算法就是用来解决集群伸缩性. 一致性hash

在前面slab数据存储部分分析了Memecached中记录数据的具体存储机制,从中可以看到所采用的内存管理机制——slab内存管理,这也正是linux所采用的内存高效管理机制,对于Memchached这样的内存cache服务器,内存高效管理是其最重要的任务之一. Linux 所使用的 slab 分配器的基础是 Jeff Bonwick 为 SunOS 操作系统首次引入的一种算法.Jeff 的分配器是围绕对象缓存进行的.在内核中,会为有限的对象集(例如文件描述符和其他常见结构)分配大量内存.Jef

. 使用内置ASP.NET Cache (System.Web.Caching) : https://msdn.microsoft.com/en-us/library/system.web.caching(v=vs.110).aspx . 使用System.Runtime.Caching: https://msdn.microsoft.com/en-us/library/system.runtime.caching(VS.100).aspx . 使用System.Runtime.Caching.

一.引言 在上一专题中,商家发货和用户确认收货功能引入了消息队列来实现的,引入消息队列的好处可以保证消息的顺序处理,并且具有良好的可扩展性.但是上一专题消息队列是基于内存中队列对象来实现,这样实现有一个弊端,就是一旦服务重启或出现故障时,此时消息队列中的消息会丢失,并且也记录不了日志.所以就会出现,商家发货成功后,用户并没有收到邮件通知,并且也没有日志让我们发现是否发送了邮件通知.为了解决这个问题,就需要引入一种可恢复的消息队列.目前有很多开源的消息队列都支持可恢复的,例如TibcoEms.ne

前言 事情是这样的,一位读者看了我的一篇文章,不认同我文章里面的观点,于是有了下面的交流. 可能是我发的那个狗头的表情,让这位读者认为我不尊重他.于是,这位读者一气之下把我删掉了,在删好友之前,还叫我回家种田. 说实话,你说我菜我是承认的,但你要我回家种田,我不理解.为什么要回家种田呢?养猪不比种田赚钱吗? 我想了很久没有想明白,突然,我看到了这个新闻,瞬间明白了读者的用心良苦. 于是,我决定写下这篇文章,好好地分析一下读者提出的几个问题. 读者的观点 针对这位读者的几个观点: volatile

一.RabbitMQ解决分布式事务思路: 案例: 经典案例,以目前流行点外卖的案例,用户下单后,调用订单服务,让后订单服务调用派单系统通知送外卖人员送单,这时候订单系统与派单系统采用MQ异步通讯. 二.RabbitMQ解决分布式事务原理:采用最终一致性原理. 需要保证以下三要素 1.确认生产者一定要将数据投递到MQ服务器中(采用MQ消息确认机制) 2.MQ消费者消息能够正确消费消息,采用手动ACK模式(注意重试幂等性问题) 3.如何保证第一个事务先执行,采用补偿机制,在创建一个补单消费者进行监听

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:腾讯云数据库团队 近日,腾讯云发布了分布式数据库解决方案(DCDB),其最明显的特性之一就是提供了高于开源分布式事务XA的性能.大型业务系统有着用户多.并发高的特点,在这方面,集中式数据库(单机数据库)的性能很难支持,因此主流的互联网公司往往采用分布式(架构)数据库,物理上利用更多的低端设备,逻辑上对大表水平拆分支撑业务的需要. 虽然分布式数据库能解决性能难题,但事务一致性(Consistency)的问题,却很难在分布式数据库上

网站响应速度优化包括集群架构中很多方面的瓶颈因素,这里所说的将页面静态化.实现分布式高速缓存就是其中的一个很好的解决方案... 1)先来看看Nginx负载均衡 Nginx负载均衡依赖自带的 ngx_http_upstream_module . ngx_http_memcached_module两大功能模块,其中一致性hash算法Nginx本身是不支持的,可以借助第三方模块: ngx_http_upstream_consistent_hash 或者直接使用淘宝的Tengine: http://te

微服务框架Spring Cloud介绍 Part1: 使用事件和消息队列实现分布式事务 本文转自:http://skaka.me/blog/2016/04/21/springcloud1/ 不同于单一架构应用(Monolith), 分布式环境下, 进行事务操作将变得困难, 因为分布式环境通常会有多个数据源, 只用本地数据库事务难以保证多个数据源数据的一致性. 这种情况下, 可以使用两阶段或者三阶段提交协议来完成分布式事务.但是使用这种方式一般来说性能较差, 因为事务管理器需要在多个数据源之间进行

缓存作为数据库前的一道屏障,它的可用性与缓存命中率都会直接影响到数据库,所以除了配置主从保证高可用之外还需要设计分布式缓存来扩充缓存的容量,将数据分布在多台机器上如果有一台不可用了对整体影响也比较小.不多说,你懂我意思的! 缓存的分布式集群和应用服务器不同,缓存的分布式是每台机器上的缓存数据是不一样的,不像应用服务器是无状态的,每台机器上的服务是一致的.缓存访问请求不可以在缓存服务器集群中的任意一台处理,必须找到缓存有需要数据的服务器.所以保证在新上线机器和删除机器的时候整个集群中的已经缓存的数

当前,Memcached.Redis这类分布式kv缓存已经非常普遍.从本篇开始,本系列将分析分布式缓存相关的原理.使用策略和最佳实践. 我们知道Memcached的分布式其实是一种“伪分布式”,也就是它的服务器结点之间其实是相互无关联的,之间没有网络拓扑关系,由客户端来决定一个key是存放到哪台机器. 具体来讲,假设我有多台memcached服务器,编号分别为m0,m1,m2,….对于一个key,由客户端来决定存放到哪台机器,那最简单的hash公式就是 key % N,其中N是机器的总数. 但这

一 引言 当前memcached,redis这类分布式kv缓存已经非常普遍.我们知道memcached的分布式其实是一种"伪分布式",也就是它的服务器节点之间其实是无关联的,之间没有网络拓扑关系,由客户端来决定一个key要存放在哪台机器. 具体来讲,假设我们有多台memcached服务器,编号分别为m0, m1, m2.. 对于一个key,由客户端来决定存放到哪台机器,最简单的办法就是key % N, 其中N是机器的总数 但是有一个问题,一旦机器数增加或减少,N发生变化,key去mod

在学习解决分布式事务基本思路之前,大家要熟悉一些基本解决分布式事务概念名词比如:CAP与Base理论.柔性事务与刚性事务.理解最终一致性思想,JTA+XA.两阶段与三阶段提交等. 如何保证强一致性呢?计算机专业的童鞋在学习关系型数据库的时候都学习了ACID原理,这里对ACID做个简单的介绍.如果想全面的学习ACID原理,请参考ACID 关系型数据库天生就是解决具有复杂事务场景的问题,关系型数据库完全满足ACID的特性. 数据库管理系统中事务(transaction)的四个特性(分析时根据首字母缩

有赞透明多级缓存解决方案(TMC) 一.引子 1-1. TMC 是什么 TMC ,即"透明多级缓存( Transparent Multilevel Cache )",是有赞 PaaS 团队给公司内应用提供的整体缓存解决方案. TMC 在通用"分布式缓存解决方案(如 CodisProxy + Redis ,如有赞自研分布式缓存系统 zanKV )"基础上,增加了以下功能: 应用层热点探测 应用层本地缓存 应用层缓存命中统计 以帮助应用层解决缓存使用过程中出现的热点访问

ASP.Net MVC4+Memcached+CodeFirst实现分布式缓存 part 1:给我点时间,允许我感慨一下2016年 正好有时间,总结一下最近使用的一些技术,也算是为2016年画上一个完美的句号,回顾2016年,感受颇多,感恩那些帮助我的人.展望2017年,我相信一定会遇到一个更好的自己.附上自己喜欢的一张图片: 好了~~~装逼结束,下面开始说说如何实现分布式缓存在项目中的应用. part2:先分析以下需求 软件架构从单机到分布式遇到的问题(当然这是一个很深的问题,由于能力有限今天

前言: 自从CYQ.Data框架出了数据库读写分离.分布式缓存MemCache.自动缓存等大功能之后,就进入了频繁的细节打磨优化阶段. 从以下的更新列表就可以看出来了,3个月更新了100条次功能: 305:处理视图名重复时的问题,同时简化MDataTable的代码,取消MDataTable的ReadFromDbDataReader(统一用CreateFrom(sdr)方法读取.(2016-07-16) 306:优化通过Reader获取列结构(该方法不靠谱,需要重新修正元数据的DataType.S

第一:Redis 是什么? Redis是基于内存.可持久化的日志型.Key-Value数据库 高性能存储系统,并提供多种语言的API. 第二:出现背景 数据结构(Data Structure)需求越来越多, 但memcache中没有, 影响开发效率 性能需求, 随着读操作的量的上升需要解决,经历的过程有: 数据库读写分离(M/S)–>数据库使用多个Slave–>增加Cache (memcache)–>转到Redis 解决写的问题: 水平拆分,对表的拆分,将有的用户放在这个表,有的用户放在