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

文 | 陈肃 DataPipelineCTO 交流微信 | datapipeline2018 本文完整PPT获取 | 关注公众号后,后台回复“陈肃” 首先,本文将从数据融合角度,谈一下DataPipeline对批流一体架构的看法,以及如何设计和使用一个基础框架.其次,数据的一致性是进行数据融合时最基础的问题.如果数据无法实现一致,即使同步再快,支持的功能再丰富,都没有意义. 另外,DataPipeline目前使用的基础框架为Kafka Connect.为实现一致性的语义保证,我们做了一些额外工作

一.消息传递语义:三种,至少一次,至多一次,精确一次 1.at lest once:消息不丢,但可能重复 2.at most once:消息会丢,但不会重复 3.Exactly Once:消息不丢,也不重复. 二.数据一致性保证:保证消息不丢.消息不重复 消息不丢:副本机制+ack,可以保证消息不丢. 数据重复:brocker保存了消息之后,在发送ack之前宕机了,producer认为消息没有发送成功进行重试,导致数据重复. 数据乱序:前一条消息发送失败,后一条消息发送成功,前一条又重试,成功了

通常我们都会有这样的一个疑问! 解决办法 这时候,你需要的是分清条理,重整知识架构 GitHub开源社区有一个这样的项目,我觉得非常好,很适合Java有基础但是想进阶提升的人. 项目简介 本期介绍的开源项目名称叫做:advanced-java 中文名:互联网 Java 工程师进阶知识完全扫盲,该项目主要是为Java开发工程师提供进阶知识讲解,从而提升Java工程师技术与能力! 项目成就 ★stars:40.82k,可是说是非常热门的开源项目之一了,也体现了其独特的价值! 项目地址: https:

搞懂分布式技术2:分布式一致性协议与Paxos,Raft算法 2PC 由于BASE理论需要在一致性和可用性方面做出权衡,因此涌现了很多关于一致性的算法和协议.其中比较著名的有二阶提交协议(2 Phase Commitment Protocol),三阶提交协议(3 Phase Commitment Protocol)和Paxos算法. 本文要介绍的2PC协议,分为两个阶段提交一个事务.并通过协调者和各个参与者的配合,实现分布式一致性. 两个阶段事务提交协议,由协调者和参与者共同完成. 角色 XA概

原文地址:http://www.codeceo.com/article/java-memory-3.html 数据竞争与顺序一致性保证 当程序未正确同步时,就会存在数据竞争.java内存模型规范对数据竞争的定义如下: 在一个线程中写一个变量, 在另一个线程读同一个变量, 而且写和读没有通过同步来排序. 当代码中包含数据竞争时,程序的执行往往产生违反直觉的结果(前一章的示例正是如此).如果一个多线程程序能正确同步,这个程序将是一个没有数据竞争的程序. JMM对正确同步的多线程程序的内存一致性做了如

原帖地址:http://www.solinx.co/archives/415?utm_source=tuicool&utm_medium=referral一致性算法Raft详解背景 熟悉或了解分布性系统的开发者都字段一致性算法的重要性,Paxos一致性算法从90年提出到现在已经有二十几年了,而Paxos流程太过于繁杂实现起来也比较复杂,可能也是以为过于复杂 现在我听说过比较出名使用到Paxos的也就只是Chubby.libpaxos,搜了下发现Keyspace.BerkeleyDB数据库中也使用

数据竞争与顺序一致性保证 当程序未正确同步时,就会存在数据竞争.java 内存模型规范对数据竞争的定义如下: 在一个线程中写一个变量, 在另一个线程读同一个变量, 而且写和读没有通过同步来排序. 当代码中包含数据竞争时,程序的执行往往产生违反直觉的结果(前一章的示例正是如此).如果一个多线程程序能正确同步,这个程序将是一个没有数据竞争的程序. JMM 对正确同步的多线程程序的内存一致性做了如下保证: 如果程序是正确同步的,程序的执行将具有顺序一致性(sequentially consistent

数据竞争与顺序一致性保证 当程序未正确同步时,就会存在数据竞争.java内存模型规范对数据竞争的定义如下: 在一个线程中写一个变量, 在另一个线程读同一个变量, 而且写和读没有通过同步来排序. 当代码中包含数据竞争时,程序的执行往往产生违反直觉的结果(前一章的示例正是如此).如果一个多线程程序能正确同步,这个程序将是一个没有数据竞争的程序. JMM对正确同步的多线程程序的内存一致性做了如下保证: 如果程序是正确同步的,程序的执行将具有顺序一致性(sequentially consistent)-

最近研究paxos算法,看了许多相关的文章,概念还是很模糊,觉得还是没有掌握paxos算法的精髓,所以花了3天时间分析了libpaxos3的所有代码,此代码可以从https://bitbucket.org/sciascid/libpaxos 下载.对paxos算法有初步了解之后,再看此文的效果会更好:如果你也想分析libpaxos3的话,此文应该会对你有不小帮助:关于paxos的历史这里不多做介绍,关于描述paxos算法写的最好的一篇文章应该就是维基百科了,地址戳这里:http://zh.wik

1. pt-table-checksum介绍 http://www.percona.com/doc/percona-toolkit/2.2/pt-table-checksum.html pt-table-checksum是percona-toolkit工具集的工具之一.它通过在主库执行基于statement的sql语句来生成主库数据块的checksum,把相同的sql语句传递到从库,并在从库上计算相同数据块的checksum,最后,比较主从库上相同数据块的checksum值,由此判断主从数据是否

事务和一致性 oracle的redo和undo机制保证了数据库的ACID特性,以及高性能和可恢复特性. redo的数据是记录着数据块变更的顺序的正向数据流, commit时,保证redo同步持久化,保证高性能. 恢复的时候,顺序的应用日志. redo的机制相对比较简单. undo记录着数据块的前映像. 保证事务的特性,数据只有在commit后才可见. 提供读一致性,保证读写互不阻塞. 一方面,在undo segment header中transaction table中记录着事务,并在undo的

数据竞争与顺序一致性保证 当程序未正确同步时,就会存在数据竞争.java内存模型规范对数据竞争的定义如下: 在一个线程中写一个变量, 在另一个线程读同一个变量, 而且写和读没有通过同步来排序. 当代码中包含数据竞争时,程序的执行往往产生违反直觉的结果(前一章的示例正是如此).如果一个多线程程序能正确同步,这个程序将是一个没有数据竞争的程序. JMM对正确同步的多线程程序的内存一致性做了如下保证: 如果程序是正确同步的,程序的执行将具有顺序一致性(sequentially consistent)-

问题 前段时间在做服务注册发现的时候,有一处这样的逻辑,先发现下游服务,然后再是服务启动,服务启动完毕才能注册服务,因为注册一个在启动过程中的服务显然是不正确的设计. 然而很不巧,我们目前使用的TThreadpoolServer,通过serve()方法来启动服务,然后就阻塞在这个serve()方法里一直接while循环不会退出了. 要想判断此服务是否已经成功启动,只能通过其他线程去调用其isServing()方法来判断其是否已经启动完毕可以提供服务了,代码如下 new Thread(new Ru

Raft 算法是可以用来替代 Paxos 算法的分布式一致性算法,而且 raft 算法比 Paxos 算法更易懂且更容易实现.本文对 raft 论文进行翻译,希望能有助于读者更方便地理解 raft 的思想.如果对 Paxos 算法感兴趣,可以看我的另一篇文章:分布式系列文章--Paxos算法原理与推导 摘要 Raft 是用来管理复制日志(replicated log)的一致性协议.它跟 multi-Paxos 作用相同,效率也相当,但是它的组织结构跟 Paxos 不同.这使得 Raft 比 Pa

数据竞争: 当程序未正确同步时,就会存在数据竞争.java内存模型规范对数据竞争的定义如下: 在一个线程中写一个变量 在另一个线程读同一个变量 而且写和读没有通过同步来排序 如果程序是正确同步的,程序的执行将具有顺序一致性–即程序的执行结果与该程序在顺序一致性内存模型中的执行结果相同 顺序一致性内存模型: 顺序一致性内存模型是一个被计算机科学家理想化了的理论参考模型,它为程序员提供了极强的内存可见性保证.顺序一致性内存模型有两大特性: 一个线程中的所有操作必须按照程序的顺序来执行. (不管程序是

顺序一致性内存模型是一个被计算机科学家理想化了的理论参考模型,它为程序员提供了极强的内存可见性保证.顺序一致性内存模型有两大特性.1)一个线程中的所有操作必须按照程序的顺序来执行.2)(不管程序是否同步)所有线程都只能看到一个单一的操作执行顺序.在顺序一致性内存模型中,每个操作都必须原子执行且立刻对所有线程可见. 假设这两个线程使用监视器锁来正确同步:A线程的3个操作执行后释放监视器锁,随后B线程获取同一个监视器锁. 在顺序一致性模型中的执行顺序: 假设这两个线程没有做同步: JMM中,未同步的

上一篇聊了聊构建分布式系统所面临的困难,这篇将着重讨论构建容错分布式系统的算法与协议.构建容错系统的最佳方法是使用通用抽象,允许应用程序忽略分布式系统中的一些问题.本篇我们先聊一聊线性一致性,以及与线性一致性有关的技术,后续需要了解的分布式协调服务,如:ZooKeeper等,都是基于分布式系统的线性一致性. 1.更强的一致性 大多数分布式数据库至少提供了最终一致性,这意味着如果停止对数据库的写操作并等待一段时间,最终所有读请求将返回相同的值.但是,这是一个非常弱的一致性保证,所谓的一段时间并不确

Zookeeper并不保证读取的是最新数据 原文地址:http://www.crazyant.net/2120.html 如果是对zk进行读取操作,读取到的数据可能是过期的旧数据,不是最新的数据. 已上图为例,如果一个zk集群有10000台节点,当进行写入的时候,如果已经有6K个节点写入成功,zk就认为本次写请求成功.但是这时候如果一个客户端读取的刚好是另外4K个节点的数据,那么读取到的就是旧的过期数据. 在zk的官方文档中对此有解释,地址在:https://zookeeper.apache.o

在分布式系统领域,有一个理论,对于分布式系统的设计影响非常大,那就是 CAP 理论,即对于一个分布式系统而言,它是无法同时满足 Consistency(强一致性).Availability(可用性) 和 Partition tolerance(分区容忍性) 这三个条件的,最多只能满足其中两个.但在实际中,由于网络环境是不可信的,所以分区容忍性几乎是必不可选的,设计者基本就是在一致性和可用性之间做选择,当然大部分情况下,大家都会选择牺牲一部分的一致性来保证可用性(可用性较差的系统非常影响用户体验的

什么是session? 由于HTTP协议是无状态的协议,因此它不会去记住上一次浏览器访问服务器时的信息.同一个用户的两次操作,与两个不同用户的操作,对它来说是一样的. 这样虽然满足了互联网web应用的海量访问的需求,但是对于现今类似电商的应用来说,是需要实现登录以及身份验证需求的,但是无状态的HTTP显然是做不到的,这样才出现了session. Web服务器为每个用户创建一个会话,存储用户的相关信息,以便多次请求能够定位到同一个上下文. web-server可以自动为每一个浏览器访问的用户自动创