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

微服务·2017-09-28
James_Liu · AXA 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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银行数据一致性·2017-09-21
jxnxsdengyu课题专家组 · 江西农信 擅长领域:存储, 灾备, 双活
1053 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...
能源采矿在线复制·2017-05-25
shiqifeng · 华成峰 擅长领域:存储, 双活, 灾备
5 会员关注
其实就是和小机HA一样,双活适用于同一机房或同城两个数据中心,hyperswap是通过两台存储集群让两台存储的卷实现同步复制,通过仲裁结点判断存储是否可用,hyperswap功能是免费的,但要实现双活功能需要远程镜像功能;...
金融其它数据一致性·2017-04-19
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
迁移或增量操作完成以后,用最简单的count(*)去检查,在mysql和oracle上检查进行比对。如果数据量一致,再进行数据内容的验证。由于数据量太大,只进行了抽样检测.人工的手动检验如果没有问题了,可以使用应用程序对生产数据库的副本进行测试,在备库上进行应用程序的测试。近而进行...
IT其它数据恢复·2017-02-21
jxnxsdengyu课题专家组 · 江西农信 擅长领域:存储, 灾备, 双活
1053 会员关注
1.多个VDISK配置成了Volume Groups的形式,那么两个站点的多个VDISK的一致性是同时的,也就是说站点1的多个VDISK同时写,站点2相应的多个VDISK写也是同时写的,这样一来,每次站点2的多VDISK写入后,从存储视角来说,多VDISK是数据一致性的,站点2的主机是能利用这一致性的多个VDISK的,在...
IT咨询服务cdp·2017-02-16
zp_ccc · 国内某金融科技公司 擅长领域:存储, 灾备, 服务器
655 会员关注
除了之前提到的,物理一致性不能完全保证逻辑一致性之外,存储产品和CDP产品在做快照和复制的时候,大多采用一致性组的机制来保证多磁盘卷的数据一致性。异步复制架构中,数据一致性不应该是复制源端和目标端的数据比较,而是某一端,要保证多卷在某一时刻的一致性状态。...
系统集成非结构化数据存储·2017-02-16
haizdl · 大连 擅长领域:灾备, 存储, 服务器
1232 会员关注
http://www.aixchina.net/Question/226867-1378885
汽车同步复制技术·2017-02-16
zp_ccc · 国内某金融科技公司 擅长领域:存储, 灾备, 服务器
655 会员关注
1. 开发人员应该减少长事务的运用。2. 存储同步复制中,有一些高端产品,号称未提交到磁盘,在内存中的数据依然能够复制。3. 大部分基于磁盘卷保护的产品,存储,CDP都认为没有提交到磁盘的数据属于脏数据。4. 如果谈到两个数据中心的灾备保护,那么CDP产品多数应用于异步环境,那么未...
融资租赁区块链平台·2017-02-10
tangguobing · IBM 擅长领域:存储, 服务器, 灾备
783 会员关注
关于一致性和有序性的保证,新发布的Hyperledger 1.0的共识机制要达成的从根本上讲就是一种保证所有节点都认可的一致性状态时序,许可链的设计只需满足一致的状态时序即可,Fabric1.0基于通道对所有交易消息进行排序并全序广播相关节点,R3 Corda则是使用公证人节点对“双方有效...

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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