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

互联网服务NAS(网络附属存储)·2018-05-03
jxnxsdengyu江西农信 擅长领域:存储, 灾备, 双活
1049 会员关注
FTP无法保证实时性对实时交易而言,NAS的网络访问,读写性能延时较大,无法和SAN网络比拟,而且NAS存储仅在一个机房,并没有双活。
互联网服务MySQL·2017-12-11
liucj2004undefined 擅长领域:数据库, 数据库系统改造, 关系型数据库
441 会员关注
你先了解一下dump或者xtra备份的机制,假设他们备份时完整的。找一个那天,或者接近那天的备份。做恢复,然后两个库进行业务层面上面的验证。随机来检查,基本一致即可。另外网上还有一个解决方案,不过也是需要定时开始general_log来抽样。...
银行高并发·2017-11-28
Garyy某保险 擅长领域:云计算, 存储, 容器
507 会员关注
这几个方面相辅相成,又相互影响。数据一致性的检查,会影响到系统处理的速度。负载均衡的处理,同样需要考虑LB均衡器的性能,是用软LB还是硬LB实现的,性能又不一样。稳定性的考量主要是说系统在网络抖动/不稳定,或者某些故障发生的情况下,能够有相应的高可用机制来保证使用。综合...
IT咨询服务应用层·2017-11-14
nkj827长春长信华天 擅长领域:存储, 灾备, 服务器
762 会员关注
基于应用层的容灾是最复杂的需要综合考虑存储、数据库、应用和网络等层面磁盘阵列间的复制要求是相同的硬件采用ibm svc可以兼容共它厂商的硬件用svc的软件的高级功能可以实现容灾逻辑卷层可以采用aix lvm功能实现...
IT咨询服务存储复制·2017-11-08
jxnxsdengyu江西农信 擅长领域:存储, 灾备, 双活
1049 会员关注
1.之前的MM和GM,两个存储的关系是ACTIVE-STANDBY,而存储双活则为ACTIVE-ACTIVE,同时为上层的数据库或者应用提供读和写,对于读来说,当然没有问题,对于写的话,存储双活内部的“锁”机制会使得两个存储的块数据都是一致的。一边对存储写的IO时,会将该IO同步至另一端,再返回,最后响应...
互联网服务MySQL双活·2017-10-20
冯帅贝壳金服 擅长领域:数据库, 关系型数据库, 数据库系统改造
309 会员关注
mysql双活跟你说的有点区别就是,你说可能是单个数据中心的模式,如果做双活,肯定是多个数据中心的,还有就是,至于流量的切换可以在应用层这边做分流,至于你说的无人值守,其实在双活的理论上是不需要的,一个数据中心全都出问题,所有的流量走另外的数据中心...
分布式数据库·2017-10-20
哈杜普百度 擅长领域:大数据, 大数据处理, 数据库
30 会员关注
前言分布式数据库的数据一致性管理是其最重要的内核技术之一,也是保证分布式数据库满足数据库最基本的ACID特性中的“一致性”(Consistency)的保障。在分布式技术发展下,数据一致性的解决方法和技术也在不断的演进,本文就以作者实际研发的分布式数据库作为案例,介绍分布式数据...(more)
浏览2854
互联网服务MySQL·2017-10-19
liucj2004undefined 擅长领域:数据库, 数据库系统改造, 关系型数据库
441 会员关注
1、引入中间件,或者haproxy之类的,程序就连上这个中间层,由中间层进行转发。2、优化架构,双主尝试使用mgr,这个架构会避免这个问题3、有缺陷的代码优化,如果无法解决双写,尝试是否可以将操作优化成幂等性,这样操作多次数据也是对的...
互联网服务MySQL·2017-10-18
冯帅贝壳金服 擅长领域:数据库, 关系型数据库, 数据库系统改造
309 会员关注
数据不一致是个很大问题,数据库双活情况下两份事务在本地和远端,两边分别执行这次事务,一般化不会有一致性问题的,但双活状态下,以保证数据一致性为前提,双活不意味着数据一致,所以,还需要灾备端一样要保留好多份快照以备不时之需,当然这是后话,数据事务的一致性,需要保证首先相同的...
微服务·2017-09-28
James_LiuAXA 擅长领域:数据库, 关系型数据库, 数据库系统改造
132 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,数...(more)
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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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