数据库缓存库数据一致性
社区干货
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. 保证数据库跟缓存的最终一致性即可,不必追求强一致性。## 1. 什么是数据库与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
Memcached 是一个高性能的分布式缓存系统,然而服务端没有分布式功能,各个服务器不会相互通信。它的分布式实现依赖于客户端的程序库,这也是 Memcached 的一大特点。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...
数据一致性离不开的checkpoint机制 |社区征文
系统运行所在的易失性存储数据与持久化存储的数据保持完全同步,当系统出现故障进行重启的时候,从这一点开始恢复(**replay**),从而保证 **At-Least** 语义.接下来总结一下我遇到的使用checkpoint的工具(后续遇到再不断增加)。## 数据库checkpoint可以数据库故障恢复与检查点来学习checkpoint机制, 以下内容copy from 《数据库系统基础讲义》 事务对数据可进行操作时:先写运行日志;写成功后,在与数据库缓冲区进行信息交换。 ...
业务中台数据一致性方案|社区征文
本文所要探讨的服务之间的数据一致性便是其中最具代表性的问题。本文将结合常见的电商下单场景来说明业务中台数据一致性方案。# 数据一致性原理预备知识在探讨业务中台数据一致性方案之前,我们先来一起回顾下数据库事务的相关内容,通过对数据库事务的分析,我们可以看出来在微服务架构中想要保...
特惠活动
数据库缓存库数据一致性-优选内容
数据库缓存库数据一致性-相关内容
一致性级别
但是当数据库负载很高时,例如对大表执行 DDL(如加字段)操作或大批量插入数据的时候,数据同步延迟会非常高,从而导致无法从只读节点中读取到最新数据。读写分离代理功能无法解决由于延迟导致的查询不一致问题。 读写节点有数据写入后,相关的更新会同步到只读节点,其中数据同步的延迟时间与写入压力有关。云数据库 veDB MySQL 版通过提供不同的一致性级别,来保证业务访问数据库的数据一致性要求。 说明 一致性级别从最终一致性的调整...
数据同步
缓存数据库 Redis 支持通过数据库传输服务 DTS 工具,满足同一火山引擎账号下不同 Redis 数据库间的数据同步需求。 背景信息火山引擎数据库传输服务 DTS(Database Transmission Service)提供了集数据迁移和数据同步于一体的数据库数据传输管理服务,支持关系型数据库、非关系型数据库数据源间的数据传输,降低数据库之间数据流通复杂性,可在业务不停服的前提下轻松完成数据库迁移上云。关于 DTS 的更多信息,请参见什么是数据库传输服...
常见问题概览
数据库 veDB MySQL 版使用过程中的常见问题。 费用veDB MySQL 的费用都包含哪些? 存储空间的费用都包含哪些内容? veDB MySQL 的备份收费吗? 实例计费类型为包年包月,为什么还有额外的扣费? 网络连接为什么无法连接数据库? 在 ECS 中使用 MySQL 客户端连接 veDB MySQL 实例时收到错误提示 Access denied。 可以获得 veDB MySQL 实例公网连接或私网连接的 IP 吗? 读写分离存在复制延迟的情况,如何保证查询的一致性? 为什么...
迁移至火山引擎版 Redis
请参见什么是缓存数据库 Redis 企业版。 使用限制类型 说明 源库限制 带宽要求:源库所属的服务器需具备足够出口带宽,否则将影响数据迁移的速率。 当源库中的某些 Key 使用了过期(expire)的策略,可能存在 Key 已过期但未被及时删除的情况,导致目标数据库中查看的 Key 数量比源库的 Key 数量少。 在迁移期间,当源库发生扩缩容例如增加或减少分片、规格变配例如扩大内存时,您需重新配置任务。为保障数据一致性,在重新配置任务前...
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
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...
应用场景
应对方法性能强劲稳定:云数据库 veDB MySQL 版实例支持 1 个主节点和最多 15 个只读节点,支持分钟级快速升降配和百万级 QPS,提供高并发状态下优秀的数据写入能力,轻松应对业务峰值。 海量数据存储:存储容量按需使用,最多可支持 128TiB 存储空间,免去合区合服的繁琐操作。 企业应用业务特点对数据库的高可用、高可靠、高安全有非常严格的要求,同时要保障数据的一致性。 应对方法数据一致性保障:共享分布式存储的设计,彻底解决主...
迁移至火山引擎 ECS 自建 Redis
请参见什么是缓存数据库 Redis 企业版。 使用限制类型 说明 源库限制 带宽要求,源库所属的服务器需具备足够出口带宽,否则将影响数据迁移的速率。 当源库中的某些 Key 使用了过期(expire)的策略,可能存在 Key 已过期但未被及时删除的情况,导致目标数据库中查看的 Key 数量比源库的 Key 数量少。 在迁移期间,当源库发生扩缩容例如增加或减少分片、规格变配例如扩大内存时,您需重新配置任务。为保障数据一致性,在重新配置任务前,...
使用限制(源库为 Redis)
当源库中的某些 Key 使用了过期(expire)策略时,可能存在 Key 已过期但未被及时删除的情况,导致目标库中查看到的 Key 数量(例如通过 info 命令查看)会比源库的 Key 数量少。 当源库发生了水平扩缩容(如增减分片数),或垂直扩缩容(如升降级节点规格)时,您需重新配置任务。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...
