数据库的强一致性和弱一致性

强一致性可以理解为在任意时刻,所有节点中的数据是一样的。同一时间点,你在节点A中获取到key1的值与在节点B中获取到key1的值应该都是一样的
弱一致性 (相当于异步)系统并不保证续进程或者线程的访问都会返回最新的更新过的值。系统在数据写入成功之后,不承诺立即可以读到最新写入的值,也不会具体的承诺多久之后可以读到。
一致性弱意味着对某个值修改后,可能后续还会读出来旧值。
所谓最终一致性,就是不保证在任意时刻任意节点上的同一份数据都是相同的,但是随着时间的迁移,不同节点上的同一份数据总是在向趋同的方向变化。也可以简单的理解为在一段时间后,节点间的数据会最终达到一致状态。

CAP原理有关:C指一致性,A指可用性,P指分区容错性,任何分布式系统都无法满足CAP中的三项

时间: 2024-12-11 21:32:48

数据库的强一致性和弱一致性的相关文章

CAP原理与最终一致性 强一致性 弱一致性

CAP原理中,有三个要素: 一致性(Consistency) 可用性(Availability) 分区容忍性(Partition tolerance) CAP原理指的是,这三个要素最多只能同时实现两点,不可能三者兼顾.因此在进行分布式架构设计时,必须做出取舍.而对于分布式数据系统,分区容忍性是基本要求,否则就失去了价值.因此设计分布式数据系统,就是在一致性和可用性之间取一个平衡.对于大多数web应用,其实并不需要强一致性,因此牺牲一致性而换取高可用性,是目前多数分布式数据库产品的方向. 当然,牺

CAP原理与强一致性、最终一致性

CAP原理指的是,这三个要素最多只能同时实现两点,不可能三者兼顾.因此在进行分布式架构设计时,必须做出取舍.而对于分布式数据系统,分区容忍性是基本要求,否则就失去了价值.因此设计分布式数据系统,就是在一致性和可用性之间取一个平衡.对于大多数web应用,其实并不需要强一致性,因此牺牲一致性而换取高可用性,是目前多数分布式数据库产品的方向. 当然,牺牲一致性,并不是完全不管数据的一致性,否则数据是混乱的,那么系统可用性再高分布式再好也没有了价值.牺牲一致性,只是不再要求关系型数据库中的强一致性,而是

Java进阶知识点6:并发容器背后的设计理念 - 锁分段、写时复制和弱一致性

一.背景 容器是Java编程中使用频率很高的组件,但Java默认提供的基本容器(ArrayList,HashMap等)均不是线程安全的.当容器和多线程并发编程相遇时,程序员又该何去何从呢? 通常有两种选择: 1.使用synchronized关键字,将对容器的操作有序错开,确保同一时刻对同一个容器只存在一个操作.Vector,HashTable等封装后的容器本质也是这种解决思路,只不过synchronized关键字不需要我们来书写而已. 2.使用java.util.concurrent包下提供的并

关系型数据库的隔离级别 读一致性

来自网络: 三种可防止的现象: 脏读(dirty read):事务可以读取其他事务还没有提交的修改: 不可重复读(nonrepeatable read):事务读取先前曾读取过的数据,发现其他的已提交事务修改或删除了要读取的数据: 幻象读(phantom read):事务再次执行一个查询,发现其他已提交事务插入了新的满足当前查询条件的数据. 针对以上三种现象,SQL92标准指定了4种隔离制度,这4种隔离制度一种比一种严格. Read uncommitted:允许脏读.不可重复读和幻象读: Read

分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析

引言 为什么写这篇文章? 首先,缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用.在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作. 但是在更新缓存方面,对于更新完数据库,是更新缓存呢,还是删除缓存.又或者是先删除缓存,再更新数据库,其实大家存在很大的争议.目前没有一篇全面的博客,对这几种方案进行解析.于是博主战战兢兢,顶着被大家喷的风险,写了这篇文章. 正文 先做一个说明,从理论上来说,给缓存设置过期时间,是保证最终一致性的解决方案.这种方案下,我们可以对存入缓存的数据设置

布式之数据库和缓存双写一致性方案解析(转)

引言 为什么写这篇文章? 首先,缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用.在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作.但是在更新缓存方面,对于更新完数据库,是更新缓存呢,还是删除缓存.又或者是先删除缓存,再更新数据库,其实大家存在很大的争议.目前没有一篇全面的博客,对这几种方案进行解析.于是博主战战兢兢,顶着被大家喷的风险,写了这篇文章. 文章结构 本文由以下三个部分组成1.讲解缓存更新策略2.对每种策略进行缺点分析3.针对缺点给出改进方案 正文 先做一个说明,

【转】分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析

转自:https://www.cnblogs.com/rjzheng/p/9041659.html 引言 为什么写这篇文章? 首先,缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用.在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作.但是在更新缓存方面,对于更新完数据库,是更新缓存呢,还是删除缓存.又或者是先删除缓存,再更新数据库,其实大家存在很大的争议.目前没有一篇全面的博客,对这几种方案进行解析.于是博主战战兢兢,顶着被大家喷的风险,写了这篇文章. 文章结构 本文由以下三个

常用数据库高可用和分区解决方案(1) — MySQL篇

在本文中我们将会讨论MySQL.Oracle.MongoDB.Redis以及Oceanbase数据库,大家可能会奇怪为什么看不到有名关系型数据库MSSQL.DB2或者有名NoSQL数据库Hbase.LevelDB等,最主要原因是我对这些数据库熟悉层度不够.但相信这些数据库都会有相应的解决方案. 首先我们看一下数据库以及常看到的HA以及分布式架构方案 数据库类型 架构方案 架构类型 MySQL Keepalived+MySQL Replication HA MHA+MySQL Replicatio

如何解决分布式系统数据事务一致性问题(HBase加Solr)

如何解决分布式系统数据事务一致性问题 (HBase加Solr) 摘要:对于所有的分布式系统,我想事务一致性问题是极其非常重要的问题,因为它直接影响到系统的可用性.本文以下所述所要解决的问题是:对于入HBase和Solr的过程,如何保证HBase中写入的数据与Solr中写入的数据完全一致. 关键词:HBase, Solr, 分布式, 事务, 系统架构, 大数据 作者:王安琪(博客:http://www.cnblogs.com/wgp13x/) 一.关于分布式系统事务一致性问题 Java 中有三种可