数据一致性
数据一致性
数据一致性,就是当多个用户试图同时访问一个数据库,它们的事务同时使用相同的数据时,可能会发生以下四种情况:丢失更新、未确定的相关性、不一致的分析和幻想读。
数据一致性,就是当多个用户试图同时访问一个数据库,它们的事务同时使用相同的数据时,可能会发生以下四种情况:丢失更新、未确定的相关性、不一致的分析和幻想读。
热点
来自主题:数据一致性 · 2018-12-20
赵海大连 擅长领域:VMware, 数据库容灾, Oracle ADG
801 会员关注
就金融行业来讲,以目前的业务规则和科技现状来讲,实现异地多活(多个中心数据实时同步)没有可能。问题的关键还是在于远距离数据传输质量和延时。如果说到别的业务场景来讲,如果数据的要求可以容忍最终一致性要求,那么多活倒是可以在一定程度上实现,但不是绝对的微观IO的多活,只是...
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来自主题:节点故障 · 2017-09-21
邓毓江西农信 擅长领域:存储双活, SVC, 双活数据中心
542 会员关注
第一个问题:前端节点写缓存与后端存储间的数据一致性如何保障?存储跨中心双活中的单个存储架构分为三种:1.物理存储的内部双控制器比如V5000/V7000/V9000 HYPERSWAP,写存储的操作也就是写缓存的过程,写了一个控制器,控制器也会将缓存数据同步至另一控制器的缓存,只有当真正同步...
浏览3654
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来自主题:技术路线选型 · 2019-05-06
顾黄亮苏宁消费金融有限公司 擅长领域:Redis, 数据一致性, 保险自动化运维平台
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Redis是一个作用于内存的数据结构存储系统,它可以作为数据库、缓存或者消息中间件,支持多种类型的数据结构。与传统金融系统相比,互联网金融系统更多的侧重系统的高并发访问、海量数据的处理,又有传统金融对数据处理的可靠性和连续性。账务核心系统是互联网金融系统中非常重...(more)
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来自主题:微服务 · 2017-09-28
James_LiuAXA 擅长领域:Linux, 知识图谱, 容器云
94 会员关注
随着微服务架构的推广,越来越多的公司采用微服务架构来构建自己的业务平台。就像前边的文章说的,微服务架构为业务开发带来了诸多好处的同时,例如单一职责、独立开发部署、功能复用和系统容错等等,也带来一些问题。 例如上手难度变大,运维变得更复杂,模块之间的依赖关系更复杂...(more)
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来自主题:数据一致性 · 2017-02-20
匿名用户
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    数据一致性,就是当多个用户试图同时访问一个数据库,它们的事务同时使用相同的数据时,可能会发生以下四种情况:丢失更新、未确定的相关性、不一致的分析和幻想读。
    数据一致性,就是当多个用户试图同时访问一个数据库,它们的事务同时使用相同的数据时,可能会发生以下四种情况:丢失更新、未确定的相关性、不一致的分析和幻想读。

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