现在先抛出问题,假设有一个主数据中心在北京M,然后有成都A,上海B两个地方数据中心,现在的问题是,假设成都上海各自的数据中心有记录变更,需要先同步到主数据中心,主数据中心更新完成之后,在把最新的数据分发到上海,成都的地方数据中心A,地方数据中心更新数据,保持和主数据中心一致性(数据库结构完全一致).数据更新的消息是通过一台中心的MQ进行转发. 先把问题简单化处理,假设A增加一条记录Message_A,发送到M,B增加一条记录 MESSAGE_B发送到M,都是通过MQ服务器进行转发,那么M系统接收

self: 这篇文章逻辑不算很清晰,但讲到的点还算是比较好的.自己总结一下可以做不错的参考: 1. 这边文章主要讲了两个方面,一方面是MQ的消息可靠性问题,另一方面是MQ可以被利用来做补偿机制的最终一致性分布式事务解决方案. 2. 关于MQ消息的问题大致有下面三个 2.1 如何保证A->M的消息,M一定接收到了,同样,如何保证M->A的消息,M一定接收到了 2.2 如果数据需要一致性更新,比如A发送了三条消息给M,M要么全部保存,要么全部不保存,不能够只保存其中的几条记录.我们假设更新的数据是

一.引言                                                                                                            数据一致性的重要性? 分布式领域CAP理论告诉我们,任何一个分布式系统都无法同时满足Consistency(一致性),Availability(可用性), Partition tolerance(分区容错性) 这三个基本需求.最多只能满足其中两项. 但是,一个分布式系统无论在

[分布式系统的数据一致性问题]   OCS概要介绍 据AlertSite网络分析公司表示,Facebook的响应时间在2010年平均为1秒钟,到2011年中期已提高到了0.73秒.对比来看,响应时间占第二位的LinkedIn,网络下载内容时要花费将近2倍的时间.Twitter的响应时间则整整迟了2秒钟.响应时间优化的首要手段就是采用缓存技术,减少系统间交互请求和磁盘IO. OCS是阿里巴巴集团的分布式缓存产品,支撑着淘宝.阿里巴巴.支付宝的日常运作,尤其在双11等大型活动上,承载了绝大多数的数据

由于互联网目前越来越强调分布式架构,如果是交易类系统,面临的将会是分布式事务上的挑战.当然目前有很多开源的分布式事务产品,例如java JTA,但是这种解决方案的成本是非常高的,而且实现起来非常复杂,效率也比较低下.对于极端的情况:例如发布,故障的时候都是没有办法保证强一致性的. 首先,在目前的互联网应用中,我们通过一个比较常见的例子,让大家更深入的了解一下分布式系统设计中关于数据一致性的问题.拿我们经常使用的功能来考虑吧,最近网购比较热门,就以京东为例的,我们来看看京东的一个简单的购物流程 用

之前在讲RPC通信的各种好处,特别好用,但是RPC并不是万能的,也并不是适用于各种场景的,因为他是同步的:现如今很多场景下的调用都是异步的,系统A调用B后,并不需要知道B的结果,而且对B的结果无所谓,甚至你B挂了都无所谓,那么这个时候使用消息队列是十分OK的. 最简单的场景就是发送短信和email,主机不需要知道是否发送成功与否,就算失败了,哪怕再发一次也无所谓. 常见的MQ主要有JMS,RabbitMQ,ActiveMQ,Kafka以及RocketMQ,值得一提的是RocketMQ是阿里出的开

原文地址:http://mp.weixin.qq.com/s/eXvoJew3bjFKzLLJpS0Otg 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,数据一致性难以保证,等等.但是办法总是比问题多,本篇文章就来介绍一下我们是如何保障微服务架构的数据一致性的. 微服务架构的数据一

虽然已经红了很久,但是"微服务架构"正变得越来越重要,也将继续火下去.各个公司与技术人员都在分享微服务架构的相关知识与实践经验,但我们发现,目前网上的这些相关文章中,要么上来就是很有借鉴意义的干货,要么就是以高端的专业术语来讲述何为微服务架构.就是没有一个做到成熟地将技术传播出来,同时完美地照顾"初入微服务领域人员",从 0 开始,采用通俗易懂的语言去讲解微服务架构的系列.所以,我们邀请青柳云的苏槐与 InfoQ 一起共建微服务架构专题"Re:从 0 开始

1.微服务架构的数据一致性问题 以电商平台为例,当用户下单并支付后,系统需要修改订单的状态并且增加用户积分.由于系统采用的是微服务架构,分离出了支付服务.订单服务和积分服务,每个服务都有独立数据库做数据存储.当用户支付成功后,无论是修改订单状态失败还是增加积分失败,都会造成数据的不一致. 为了解决例子中的数据一致性问题,一个最直接的办法就是考虑数据的强一致性.那么如何保证数据的强一致性呢?我们从关系型数据库的 ACID 理论说起. 关系型数据库具有解决复杂事务场景的能力,关系型数据库的事务满足