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。
动态
来自主题:数据一致性· 3天前
顾黄亮 苏宁消费金融有限公司   擅长领域:Redis, 分布式数据库, 数据一致性
29 会员关注
因为没有定义具体的数据库,那就基于通用型的数据库讲一下数据一致性的问题吧数据一致性分为强一致性和弱一致性如果一些场景,比如支付,收款等对数据强一致性的要求,那就需要强一致性,在数据库层面,选择半同步复制,基于系统层面,采取锁机制,双写等策略,或者单纯的采取数据库中间件来...(more)
来自主题:数据一致性· 2019-09-10
amu0722 打毛党   擅长领域:cognos, 商业智能, 数据库
47 会员关注
分享下经验吧,我们公司目前有三套BI,把其中一个定性为集团级BI,其他的产品为辅助品。针对这个角度,联合业务系统推行数据治理,划分了一些需要重新梳理的主数据,目前也已经完成了一些梳理。然后再引入统一指标体系(打个重点),目前也在完善中。推行过程中尊着核心业务为主,ERP 跟财...(more)
来自主题:实时数仓· 2019-09-04
chailei_8306 城商行
1.实时采集方面      采用CDC技术能够比较好的保证数据的一致性,可以达到秒级同步。2.一致性检查方面      需要根据数据存储方式制定不同的检查规则并定期执行。      如流水表可以选择历史上完整的一天 筛查部分交易与源系统核验。状态表如果有类似双余额...(more)
来自主题:数据一致性· 2019-08-22
左右 ex-IBM   擅长领域:cognos, 云平台, 商业智能
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在这篇IBM technote文章中已经说的很明确了,不赘述:https://www-01.ibm.com/support/docview.wss?uid=swg21620272
来自主题:应用级灾备· 2019-08-22
邓毓 江西农信   擅长领域:存储双活, SVC, 双活数据中心
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这个问题本次交流有好多个嘉宾都问了,主要还是靠技术和流程:技术上有两种方式:一是通过克隆,例如VMWARE SRM+VP(VMWARE软件复制)/存储复制,来保证主中心和灾备中心的虚拟机的一致性,应用也就一致了,只需要用SRM切换即可。这时灾备节点和生产节点都是完全一样的(OS/IP/应用等)。二是...(more)
来自主题:数据一致性· 2019-08-21
jampg 某大型保险   擅长领域:LinuxONE, 对象存储, 异地灾备
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核心问题就是灾备的数据如何同步到主数据中心。换个角度,在灾备中心运行的这段时间里,灾备中心就是“生产中心”,而如何将“生产中心”的数据同步到异地的生产中心去,oracle本身提供了很多追数的办法,存储级别也有很多解决方案。...(more)
来自主题:数据一致性· 2019-07-11
dean25 民生银行   擅长领域:容器云, 微服务, 银行容器云平台
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微服务并不是一定要使用队列和缓存,还是要看应用的性质和类型,一些对于消息丢失或者死信很敏感的应用,比如银行的核心交易系统,就需要对通常队列的使用方式做一定改造,死信也需要处理,因为这可能对应着一笔真正的交易。 从我们的实际经验看来,管理类的,非交易类的应用比较适合使...(more)
来自主题:数据一致性· 2019-06-28
gavin_zhang 某股份制银行   擅长领域:容器云, 银行容器云平台, 微服务
59 会员关注
数据一致性是服务拆分的时候的一个重要依据,对于强一致的数据,属于强耦合,理论上应该是放在一个服务中,但是有时会因为各种原因需要进行拆分,那就需要有响应的机制进行保证。另外,微服务设计时,可以尽量使用命令模式之类的设计模式,尽量减少需要强一致的数据范围。可以为后续的开...(more)
来自主题:分布式架构· 2019-06-27
bryan 金融研发   擅长领域:容器云, paas, docker
248 会员关注
为什么会出现强一致性?分布式数据库采用X86平台,相比于大机或者小型机,开放平台有不稳定的因素,需要考虑单个节点宕机后数据如何不丢失。那采取的方式就是将数据存储多份,使用多个节点。这种解决方式引入了一个问题:如何保证这些数据的一致性呢?最理想的目标是数据都时时刻刻完...(more)
来自主题:数据同步· 2019-06-26
zhuoyue WNtime
这个是好问题,是否可以通过一些中间件或数据库卡的同步工具实现不同层次数据的同步呢
描述
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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