转载:http://flyfoxs.iteye.com/blog/2121560 下面内容主要摘抄于<<Hadoop实战>>,红色高亮部分是本人添加的白话注释. Zookeeper 是一种高性能.可扩展的服务. Zookeeper 的读写速度非常快,并且读的速度要比写的速度更快.另外,在进行读操作的时候, ZooKeeper 依然能够为旧的数据提供服务.这些都是由于 ZooKeepe 所提供的一致性保证,它具有如下特点: [Zookeeper提供的一致性是弱一致性,首先数据的复制有

(1)consistency,one(primary shard),all(all shard),quorum(default)我们在发送任何一个增删改操作的时候,比如 PUT /index/type/id,都可以带上一个consistency参数,指明我们想要的写一致性是什么.PUT /index/type/id?consistency=quorumone:要求我们这个写操作,只要有一个primary shard是active活跃可用的,就可以执行all:要求我们这个写操作,必须所有的prim

[原创]分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析(三)   正文 博主本来觉得,<分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析>,一文已经十分清晰.然而这一两天,有人在微信上私聊我,觉得应该要采用 先删缓存,再更新数据库,再删缓存 这一方案作为缓存更新策略,而不是先更新数据库,再删缓存.并且搬出了两篇大佬的文章,<Cache Aside Pattern>,<缓存与数据库不一致,咋办?>,希望博主能加以说明.因为问的人太多了,所以才有了这篇文章的诞生. 正文 在开始这篇文章之前,

增删改流程: 1. 客户端和任一节点(假设 Node1)发出请求,这个node就是coordinating node(协调节点) 2. coordinating node,对document进行路由,将请求转发给对应的node(有primary shard,假设是 Node2) 3. Node2上的primary shard处理请求,然后将数据同步到replica node 4. coordinating node,如果发现primary node和所有replica node都搞定之后,就返回

一. 缓存雪崩 1. 含义 同一时刻,大量的缓存同时过期失效. 2. 产生原因和后果 (1). 原因:由于开发人员经验不足或失误,大量热点缓存设置了统一的过期时间. (2). 产生后果:恰逢秒杀高峰,缓存过期,瞬间海量的QPS(每秒查询次数)直接打到DB上,如果系统架构没有熔断机制,直接将导致系统全线崩溃. 3. 处理方案 (1). 设置不同的缓存失效时间,比如可以在缓存过期时间后面加个随机数,这样就避免同一时刻缓存大量过期失效. setRedis(key,value,time + Math.r

一.双写一致性 双写一致性,也就是说 Redis 和 mysql 数据同步 双写一致性数据同步的方案有: 1.先更新数据库,再更新缓存 这个方案一般不用: 因为当有两个请求AB先后更新数据库后,A应该先更新缓存,但是因为网络原因,B却先更新了缓存,导致了脏数据,所以不考虑用. 2.先删缓存,再更新数据库 这个方案也不是很好: 缓存删了,数据库还没存完,又来了一个请求,又去数据库拿,然后缓存又有了(在存数据的时候,请求来了,缓存不是最新的) 3.先更新数据库,再删缓存 推荐用这个方案: 更新了数据

首先,缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用.在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作. 但是在更新缓存方面,对于更新完数据库,是更新缓存呢,还是删除缓存.又或者是先删除缓存,再更新数据库,其实大家存在很大的争议.目前没有一篇全面的博客,对这几种方案进行解析.于是博主战战兢兢,顶着被大家喷的风险,写了这篇文章. 文章结构 本文由以下三个部分组成 1.讲解缓存更新策略2.对每种策略进行缺点分析3.针对缺点给出改进方案 正文 先做一个说明,从理论上来说,给缓存设

首先,缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用.在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作. 但是在更新缓存方面,对于更新完数据库,是更新缓存呢,还是删除缓存.又或者是先删除缓存,再更新数据库,其实大家存在很大的争议.目前没有一篇全面的博客,对这几种方案进行解析.于是博主战战兢兢,顶着被大家喷的风险,写了这篇文章. 文章结构 本文由以下三个部分组成 1.讲解缓存更新策略2.对每种策略进行缺点分析3.针对缺点给出改进方案 正文 先做一个说明,从理论上来说,给缓存设

首先,缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用.在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作. 但是在更新缓存方面,对于更新完数据库,是更新缓存呢,还是删除缓存.又或者是先删除缓存,再更新数据库,其实大家存在很大的争议.目前没有一篇全面的博客,对这几种方案进行解析.于是博主战战兢兢,顶着被大家喷的风险,写了这篇文章. 文章结构 本文由以下三个部分组成1.讲解缓存更新策略2.对每种策略进行缺点分析3.针对缺点给出改进方案 正文 先做一个说明,从理论上来说,给缓存设置

只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题,那么你如何解决一致性问题? 面试题剖析 一般来说,如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况,也就是说如果你的系统不是严格要求 “缓存+数据库” 必须保持一致性的话,最好不要做这个方案,即:读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去. 串行化可以保证一定不会出现不一致的情况,但是它也会导致系统的吞吐量大幅度降低,用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上请求. Cache Aside Pattern 最经

分布式缓存是现在很多分布式应用中必不可少的组件,但是用到了分布式缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题,那么你如何解决一致性问题? Cache Aside Pattern 最经典的缓存+数据库读写的模式,就是 Cache Aside Pattern.读的时候,先读缓存,缓存没有的话,就读数据库,然后取出数据后放入缓存,同时返回响应.更新的时候,先更新数据库,然后再删除缓存. 为什么是删除缓存,而不是更新缓存? 原因很简单,很多时候,在复杂点的缓存场景

如果不是严格要求“缓存和数据库”必须保证一致性的话,最好不要做这个方案:即 读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里面去.串行化可以保证一定不会出现不一致的情况,但会导致系统吞吐量大幅度降低. 解决这个问题的最经典的模式,就是Cache Aside Pattern. Cache Aside Pattern:     (1)读的时候先读缓存,如果缓存不存在的话就读数据库,取出数据库后更新缓存:如果存在的话直接读取缓存的信息.     (2)写的时候,先更新数据库,再删除缓存. 说到这个问题,又会出

一 前言 首先,缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用.在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作 但是在更新缓存方面,对于更新完数据库,是更新缓存呢,还是删除缓存.又或者是先删除缓存,再更新数据库,其实大家存在很大的争议 本文由以下三个部分组成 1.讲解缓存更新策略 2.对每种策略进行缺点分析 3.针对缺点给出改进方案 二 一致性方案 先做一个说明,从理论上来说,给缓存设置过期时间,是保证最终一致性的解决方案.这种方案下,我们可以对存入缓存的数据设置过期时间

一:序 - 最近在对数据做缓存时候,会涉及到如何保证 数据库/Redis 一致性问题. - 刚好今天来总结下 一致性问题 产生的问题,和可能存在的解决方案. 二:(更新策略)-  先更新数据库,后更新缓存 - 产生的问题 -  - 由上面流程图可知道,请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对,但是因为网络等原因,B却比A更早更新了缓存. - 这就导致了脏数据,因此不考虑 先更新数据库,后更新缓存 这个更新策略. 三:(更新策略)-  先删除缓存,在更新数据库 - 产生的问题 -  - 如果同时有

一:序 - 最近在对数据做缓存时候,会涉及到如何保证 数据库/Redis 一致性问题. - 刚好今天来总结下 一致性问题 产生的问题,和可能存在的解决方案. 二:(更新策略)-  先更新数据库,后更新缓存 - 产生的问题 -  - 由上面流程图可知道,请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对,但是因为网络等原因,B却比A更早更新了缓存. - 这就导致了脏数据,因此不考虑 先更新数据库,后更新缓存 这个更新策略. 三:(更新策略)-  先删除缓存,在更新数据库 - 产生的问题 -  - 如果同时有

首先,缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用.在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作. 但是在更新缓存方面,对于更新完数据库,是更新缓存呢,还是删除缓存.又或者是先删除缓存,再更新数据库,其实大家存在很大的争议.目前没有一篇全面的博客,对这几种方案进行解析.于是博主战战兢兢,顶着被大家喷的风险,写了这篇文章. 文章结构 本文由以下三个部分组成 1.讲解缓存更新策略2.对每种策略进行缺点分析3.针对缺点给出改进方案 正文 先做一个说明,从理论上来说,给缓存设

并发场景中大部分处理的是先更新DB,再(删缓.更新)缓存的处理方式,但是在实际场景中有可能DB更新成功了,但是缓存设置失败了,就造成了缓存与DB数据不一致的问题,下面就以实际情况说下怎么解决此类问题. 名词 Cache:本文内指redis,ReadRequest:请求从Cache.Db中拿去数据,WriteRequest:数据写入DB并删除缓存 若要保证数据库与缓存一直,我们需要采用先删缓存,在更新DB的情况,这时候有的同学可能会问,如果缓存删除成功了,而DB更新失败了怎么办,其实仔细考虑一下,

在足球比赛里,一个球员在一场比赛中进三个球,称之为帽子戏法(Hat-trick).在分布式数据系统中,也有一个帽子原理(CAP Theorem),不过此帽子非彼帽子.CAP原理中,有三个要素: 一致性(Consistency) 可用性(Availability) 分区容忍性(Partition tolerance) CAP原理指的是,这三个要素最多只能同时实现两点,不可能三者兼顾.因此在进行分布式架构设计时,必须做出取舍.而对于分布式数据系统,分区容忍性是基本要求,否则就失去了价值.因此设计分布

定义 BASE是BasicallyAvailable(基本可用).Soft state(软状态)和Eventually consistent(最终一致性)三个短语的简写,是由来自eBay的架构师Dan Pritchett提出的. BASE是对CAP中一致性和可用性权衡的结果,其来源于大规模互联网系统分布式实践的总结,是基于CAP定理逐步演化而来的. BASE的核心思想是:即使无法做到强一致性(Strong consistency),但每个应用都可以根据自身的业务特点,采用适当的方式来使系统达到最

CAP原理 在理论计算机科学中,CAP定理(CAP theorem),又被称作布鲁尔定理(Brewer's theorem),它指出对于一个分布式计算系统来说,不可能同时满足以下三点: 一致性(Consistence) 分布式系统中的所有数据备份,在同一时刻是否同样的值.(等同于所有节点访问同一份最新的数据副本) 可用性(Availability) 集群出现故障节点后,是否还能响应客户端的读写请求.(对数据更新具备高可用性) 分区容忍性(Partition tolerance) 实际中通信产生延

从分布式系统的CAP理论出发,关注分布式一致性,以及区块链的共识问题及解决. 区块链首先是一个大规模分布式系统,共识问题本质就是分布式系统的一致性问题,但是又有很大的不同.工程开发中,认为系统中存在故障(fault),但不存在恶意(corrupt)节点,而区块链,特别是公开链是落地到物理世界中,涉及到人性和利益关系,不可避免的存在信任以及恶意攻击问题. 分布式一致性处理的是节点失效情况(即可能消息丢失或重复,但无错误消息)的共识达成(Consensus)问题,主要是Paxos算法及衍生的Raft