比如redis集群场景下，原本我们分3主3从部署。如果有一种算法，无论遇到扩容、缩容问题，最终受影响面足够小，即只有部分数据可能需要重新落DB，其他还是能正确找到对应缓存机器节点，那这是最好的。

在微服务架构中，随着服务的逐步拆分，数据库私有已经成为共识，这也导致所面临的分布式事务问题成为微服务落地过程中一个非常难以逾越的障碍，但是目前尚没有一个完整通用的解决方案。其实不仅仅是在微服务架构中，随着用户访问量的逐渐上涨，数据库甚至是服务的分片、分区、

所谓事务是用户自定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做，要么全不做，是一个不可分割的工作单位。例如，在关系数据库中，一个事务可以是一条sql语句，一组sql语句或整个程序。事务和程序是两个概念，一般来讲，一个程序中包含多个事务。事务的开始与结束可以由用

利用Canal中间件读取binlog日志。 Canal借助于限流组件按频率将数据发到MQ中。 应用监控MQ通道，将MQ的数据更新到Redis缓存中。

InnoDB中的一致性读指的是利用多版本查询数据库在某个时间点的快照。此查询可以看到该时间点之前提交的事务所做的更改并且不会被之后的修改或者未提交事务所影响。当事务隔离级别为READ COMMITTED时，同一个事务下的一致性读都会建立和读取此查询自己的最

这种方案在不需要考虑高并发得去写缓存，高并发得读写缓存时，是不会有问题，但是如果是在高并发场景下，要保证缓存和数据库的一致性，至少需要解决以下问题：。高并发读写时，请求执行各步骤的顺序是不可控的。

如题，现在很多架构都采用了Redis+MySQL来进行存储，但是由于多方面的原因，总会导致Redis和MySQL之间出现数据的不一致性。为了解决这些问题，本文将着重讨论，如何保证MySQL和Redis之间存在一个合理的数据一致性方案。其实这种机制，很类似M

C 代表 Consistency，一致性，是指所有节点在同一时刻的数据 是相同的，即更新操作执行结束并响应用户完成后，所有节点存储的数据会保持相同。P 代表 Partition Tolerance，分区容错性，是指在分布式系统遇到 网络分区的情况下，仍然可

面试如何保证缓存与数据库的双写一致性？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”。最经典的缓存+数据库读写的模式，就是 Cache Aside Pattern。随后数据变更的程序完成了数据库

下面将要介绍的就是分布式相关的两个基础理论：CAP定理和BASE理论。最多只能满足其中的两项。BASE是对CAP中一致性和可用性权衡的结果。Zookeeper中的事务，和数据库中具有ACID特性的事务有所区别。在Zookeeper中，事务是指能够改变Zoo

用了这么久分布式从来没有总结过分布式理论，抽空总结一下。本篇从实际项目应用出发，从两个方面阐述分布式理论，第一个方面分布式解决什么问题，第二方面分布式带来什么问题。CAP 理论不允许出现在分区存在的情况下拥有完美的数据一致性和可用性。

缓存，是互联网分层架构中，非常重要的一个部分，通常用它来降低数据库压力，提升系统整体性能，缩短访问时间。有架构师说“缓存是万金油，哪里有问题，加个缓存，就能优化”，缓存的滥用，可能会导致一些错误用法。如上图：服务1和服务2约定好key和value，通过缓存

在微服务环境下，因为会根据不同的业务会拆分成不同的服务，比如会员服务、订单服务、商品服务等，让专业的人做专业的事情，每个服务都有自己独立的数据库，并且是独立运行，互不影响。两个服务相互通讯的时候，两个本地事务互不影响，从而出现分布式事务产生的原因。Jta+

HBase作为一个分布式存储的数据库，它是如何保证可用性的呢？对于分布式系统的CAP问题，它是如何权衡的呢？最重要的是，我们在生产实践中，又应该如何保证HBase服务的高可用呢？下面我们来仔细分析一下。CAP是指一致性、可用性和分区容错性。一致性指更新操作

　　本文先简单介绍spring-cache的使用即流程。再来了解使用cache会带来与数据库不一致的问题。　　spring-cache支持注解和xml两种配置.本次只展示注解的使用.它本质上不是一个具体的缓存实现方案,而是一个对缓存使用的抽象框架。　　同时

分布式事务基本能够满足ACID，其中的C是强一致性，也就是所有操作均执行成功，才提交最终结果，以保证数据一致性或完整性。协调者接收到所有参与者发送的 Ack 响应，从预提交状态进入到提交状态，并向所有参与者发送 DoCommit 消息。参与者接收到 DoC

Redis是一个开源的使用C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、key-value数据库，并提供多种语言的API。与传统数据库不同的是redis的数据是存在内存中的，所以读写速度非常快，因此redis被广泛应用于缓存方向。另外，redis也经

当网络发生异常情况，导致分布式系统中部分节点之间的网络延时不断变大，最终导致组成分布式系统的所有节点中，只有部分节点之间能够进行正常通信，而另一些节点则不能。当网络分区出现时，分布式系统会出现局部小集群。CAP理论指的是在一个分布式系统中，不可能同时满足C

NoSQL，非关系型数据库，也意"not only SQL"。通过应用实践证明，关系模型是非常适合于客户服务器编程，远远超出预期的利益，今天它是结构化数据存储在网络和商务应用的主导技术。数据和关系都存储在单独的表中。因此，根据 CAP

谈到本地事务，大家可能都很熟悉，因为这个数据库引擎层面能支持的！所以也称数据库事务，数据库事务四大特征：原子性，一致性，隔离性和持久性，而在这四大特性中，我认为一致性是最基本的特性，其它的三个特性都为了保证一致性而存在的！还记得刚毕业那年，带着满腔的热血就