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缓存数据库一致性保证

与Redis兼容的全托管缓存和存储服务,以其超高读写性能为企业应用赋能

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掘地三尺,搞定 Redis 与 MySQL 数据一致性问题 | 社区征文

Redis 与 MySQL 数据一致性问题怎么应对?今天「码哥」跟大家一起深入探索**缓存的工作机制和缓存一致性应对方案**。在本文正式开始之前,我觉得我们需要先取得以下两点的共识:1. 缓存必须要有过期时间;2. 保证数据库缓存的最终一致性即可,不必追求强一致性。## 1. 什么是数据库缓存一致性数据一致性指的是:- 缓存中存有数据,缓存的数据值 = 数据库中的值;- 缓存中没有该数据,数据库中的值 = 最新值。反推缓...

分布式数据缓存中的一致性哈希算法|社区征文

比如第三方的 spymemcached 客户端就基于一致性哈希算法实现了其分布式缓存的功能。![]()其具体步骤如下:- 向 Memcached 添加数据,首先客户端的算法根据 key 值计算出该 key 对应的服务器。- 服务器选定后,保存缓存数据。- 获取数据时,对于相同的 key ,客户端的算法可以定位到相同的服务器,从而获取数据。在这个过程中,客户端的算法首先要保证缓存数据尽量均匀地分布在各个服务器上,其次是当个别服务器下线或者...

字节跳动 NoSQL 的探索与实践

火山引擎存储&数据库解决方案负责人**## NoSQL 应用的现状什么是 NoSQL?我们知道关系型数据库强调 CAP 理论:Consistency,Availability 和 Partition Tolerance,这三者不可兼得。谈到 NoSQL,我们会引入 BASE 概念:- Basically Available:分布式系统在出现故障时允许损失部分可用性,以保证核心功能可用。比如在电商场景中,有时交易付款出现了问题,但用户仍可以正常浏览商品。- Soft State:由于不要求强一致性,BASE 允许系统...

一文了解数据库事务和隔离级别 | 社区征文

由一个有限的数据库操作序列构成(多个DML语句,select语句不包含事务),要不全部成功,要不全部不成功。如 A 给 B 要划钱,A 的账户-1000 元, B 的账户就要+1000 元,这两个 update 语句必须作为一个整体来执行,不然 A 扣钱了,B 没有加钱这种情况就是错误的。那么事务就可以保证 A 、B 账户的变动要么全部一起发生,要么全部一起不发生。## 2. 事务特性事务具有 4 个属性:原子性(**atomicity**)、一致性(**consistency**)、隔离性...

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缓存数据库一致性保证-优选内容

掘地三尺,搞定 Redis 与 MySQL 数据一致性问题 | 社区征文
Redis 与 MySQL 数据一致性问题怎么应对?今天「码哥」跟大家一起深入探索**缓存的工作机制和缓存一致性应对方案**。在本文正式开始之前,我觉得我们需要先取得以下两点的共识:1. 缓存必须要有过期时间;2. 保证数据库缓存的最终一致性即可,不必追求强一致性。## 1. 什么是数据库缓存一致性数据一致性指的是:- 缓存中存有数据,缓存的数据值 = 数据库中的值;- 缓存中没有该数据,数据库中的值 = 最新值。反推缓...
分布式数据缓存中的一致性哈希算法|社区征文
比如第三方的 spymemcached 客户端就基于一致性哈希算法实现了其分布式缓存的功能。![]()其具体步骤如下:- 向 Memcached 添加数据,首先客户端的算法根据 key 值计算出该 key 对应的服务器。- 服务器选定后,保存缓存数据。- 获取数据时,对于相同的 key ,客户端的算法可以定位到相同的服务器,从而获取数据。在这个过程中,客户端的算法首先要保证缓存数据尽量均匀地分布在各个服务器上,其次是当个别服务器下线或者...
Kudu 概述
Kudu 是一个分布式的,具有可扩展性的列式数据库,可以同时提供低延迟的随机读写和高效的数据分析能力。Kudu 支持水平扩展,使用 Raft 协议进行一致性保证。 1 使用场景常见的使用场景有以下几个,结合您的业务场景,可优先考虑使用 Kudu: 毫秒级的主键更新,删除。 亚秒级的查询分析(需要结合 Impala 或 Presto 等计算引擎)。 没有高 QPS 的 Key-Value 查询。 2 组件2.1 Master ServerKudu 的 master 节点负责整个集群的元数据管理...
业务代码开发建议
本文介绍在使用缓存数据库 Redis 版进行业务代码开发时,需要注意的使用建议。 建议级别 说明 强烈建议 将 Redis 仅作为缓存使用。原因在于 Redis 的持久化和主从复制都是异步进行的,不太适用于对数据可靠性和一致性要求较高的场景。 设置缓存过期时间。 对服务端超时等错误信息进行监控,并设置客户端重试机制来应对限流或主备切换等场景。 设置 Redis 实例的监控告警,监控对象包括内存使用率、CPU 使用率等。更多详情,请参见监控...

缓存数据库一致性保证-相关内容

缓存数据库 Redis 版-火山引擎

火山引擎缓存数据库 Redis 版是与Redis兼容的全托管缓存和存储服务,以其超高读写性能为企业应用赋能

使用限制(源库为 Redis)

本文介绍当迁移或同步的目标库类型为 Redis(如火山引擎缓存数据库 Redis 版或自建 Redis)时,支持的数据库以及使用限制详情。 支持的数据库源库 目标库 支持的版本 迁移类型 同步类型 火山引擎版 Redis 公网自建 R... 为保障数据一致性,在重新配置任务前,建议先清空已迁移或同步至目标 Redis 的数据。 由于缓存数据库 Redis 版的单节点实例未开启 AOF 持久化,因此无法使用数据库传输服务 DTS 迁移或同步此类型实例。 迁移或同步任...

字节跳动 NoSQL 的探索与实践

火山引擎存储&数据库解决方案负责人**## NoSQL 应用的现状什么是 NoSQL?我们知道关系型数据库强调 CAP 理论:Consistency,Availability 和 Partition Tolerance,这三者不可兼得。谈到 NoSQL,我们会引入 BASE 概念:- Basically Available:分布式系统在出现故障时允许损失部分可用性,以保证核心功能可用。比如在电商场景中,有时交易付款出现了问题,但用户仍可以正常浏览商品。- Soft State:由于不要求强一致性,BASE 允许系统...

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一文了解数据库事务和隔离级别 | 社区征文

由一个有限的数据库操作序列构成(多个DML语句,select语句不包含事务),要不全部成功,要不全部不成功。如 A 给 B 要划钱,A 的账户-1000 元, B 的账户就要+1000 元,这两个 update 语句必须作为一个整体来执行,不然 A 扣钱了,B 没有加钱这种情况就是错误的。那么事务就可以保证 A 、B 账户的变动要么全部一起发生,要么全部一起不发生。## 2. 事务特性事务具有 4 个属性:原子性(**atomicity**)、一致性(**consistency**)、隔离性...

mysqldump 如何保证备份一致性

# 前言MySQL 的原生备份工具 mysqldump 是特别常用的备份工具,它具有如下优点:1. 工具使用并不复杂,命令简单。2. 将数据生成 SQL语句,方便在不同数据库平台之间做数据迁移3. 对于 innodb 表可以在线备份。本文主要探讨 mysqldump 是如何保证备份一致性的。# 关键参数如何保证备份的一致性使用到如下两个关键参数### 1. --single-transaction加上这个参数目的在于,在备份 innodb 表前,将事务的隔离级别设置为 REPEATAB...

mysqldump 如何保证备份一致性

# 前言MySQL 的原生备份工具 mysqldump 是特别常用的备份工具,它具有如下优点:1. 工具使用并不复杂,命令简单。2. 将数据生成 SQL语句,方便在不同数据库平台之间做数据迁移3. 对于 innodb 表可以在线备份。本文主要探讨 mysqldump 是如何保证备份一致性的。# 关键参数如何保证备份的一致性使用到如下两个关键参数### 1. --single-transaction加上这个参数目的在于,在备份 innodb 表前,将事务的隔离级别设置为 REPE...

数据库小版本发布日志

缓存数据库 Redis 版会不定期发布代理(Proxy)节点和数据(Server)节点的小版本,来丰富产品功能或修复已知缺陷,提升使用体验。本文汇总了 Proxy 和 Server 小版本的更新说明供您参考。 背景信息代理节点代理节点(Pro... 说明 事务拆分到不同分片后无法保证事务的原子性。 如需使用上述功能,请提交工单联系技术支持设置相关参数。 支持在 INFO 命令中使用如下字段:Server、Cluster、Stats、Memory、CPU、Keyspace、Commandstats、Re...

字节跳动 NoSQL 的探索与实践

**Eventually Consistent**:指经过一段时间后所有节点的数据将会达到一致。比如最终支付中的状态会变成支付成功或者支付失败;订单的状态和实际交易的过程达成一致;但这个过程有一定的时间延迟。BASE 理论是对 CAP 中 AP 理论的扩展,通过牺牲强一致性获得可用性。当出现故障时,允许部分不可用,但能保证核心功能可用;允许数据在一段时间内不一致,但最终要达到一致。NoSQL 大致可以分为以下几类:- KV 类:以 Redis 为代表...

火山引擎ByteHouse:分析型数据库如何设计并发控制?

> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群 分析型数据库设计并发控制的主要原因是为了确保数据的完整性和一致性,同时提高数据库的吞吐量和响应速度。并发控制可以防止多个事务同时对同一数据进行修改,导致数据不一致的情况发生。通过合理的并发控制策略,分析型数据库可以在保证数据一致性的前提下,最大限度地提高数据库的并发处理能力,从而提高整体性能。此外,并发控制也可以...

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