线性一致性 CAP 什么是CAP CAP的权衡 AP wihtout C CA without P CP without A 线性一致性 etcd中如何实现线性一致性 线性一致性写 线性一致性读 1.客户端的get请求 2.服务端响应读取请求 3.raft中如何处理一个读的请求 如果follower收到只读的消息 如果leader收到只读请求 总结 参考 线性一致性 CAP 什么是CAP 在聊什么是线性一致性的时候,我们先来看看什么是CAP CAP理论:一个分布式系统最多只能同时满足一致性(Co

开篇 其实这篇文章我本来想在讲完选举的时候就开始讲线性一致性读的,但是感觉直接讲没头没尾的看起来比比较困难,所以就有了RheaKV的系列,这是RheaKV,终于可以讲一下SOFAJRaft的线性一致性读是怎么做到了的.所谓线性一致性,一个简单的例子是在 T1 的时间写入一个值,那么在 T1 之后读一定能读到这个值,不可能读到 T1 之前的值. 其中部分内容参考SOFAJRaft文档: SOFAJRaft 线性一致读实现剖析 | SOFAJRaft 实现原理 SOFAJRaft 实现原理 - SO

分布式数据库会面临着一个独特的挑战,就是数据必须要严格的按照读,写顺序执行.如创建用户,转账,两个潜在的写操作竞态条件必须要确保一个写操作必须在另外一个之前发生.在Cassandra中,使用Paxos协议来实现轻量级的事务来处理并发操作. Paxos协议是用来实现线性一致性,这是实时约束的顺序一致性.线性一致性保证事务的隔离性类似于RDBMS提供的串行level的隔离性.这种类型的事务就是众所周知的compare and set(CAS):副本数据被拿来进行比较,发现有任何数据过期了,就设置为最

上一篇聊了聊构建分布式系统所面临的困难,这篇将着重讨论构建容错分布式系统的算法与协议.构建容错系统的最佳方法是使用通用抽象,允许应用程序忽略分布式系统中的一些问题.本篇我们先聊一聊线性一致性,以及与线性一致性有关的技术,后续需要了解的分布式协调服务,如:ZooKeeper等,都是基于分布式系统的线性一致性. 1.更强的一致性 大多数分布式数据库至少提供了最终一致性,这意味着如果停止对数据库的写操作并等待一段时间,最终所有读请求将返回相同的值.但是,这是一个非常弱的一致性保证,所谓的一段时间并不确

一致性读,又称为快照读.使用的是MVCC机制读取undo中的已经提交的数据.所以它的读取是非阻塞的. 相关文档:http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/innodb-consistent-read.html A consistent read means that InnoDB uses multi-versioning to present to a query a snapshot of the database at a point in time.

在ORACLE数据库中有物理读(Physical Reads).逻辑读(Logical Reads).一致性读(Consistant Get).当前模式读(DB Block Gets)等诸多概念,如果不理解或混淆这些概念的话,对你深入理解一些知识无疑是一个障碍,但是这些概念确实挺让让人犯晕的.下面我们总结.学习一下这方面的知识点.捋一捋他们的关系和特点,希望对你有所帮助. 物理读(Physical Reads) 从磁盘读取数据块到内存的操作叫物理读,当SGA里的高速缓存(Cache Buffer

什么是一致性读? 一致性读指的是在从查询那一刻起,中间的变化不予理会. 举例说明 比如我有两个帐户A,B. A 有1000块,B有1000快.我查询的时候查询速度比较慢.中间A转500到B账户. 已经查询到A账户有1000,B账户有1500,这个时候我查询的结果是查询的结果应该是2500还是2000呢? 正确结果当然是2000. 这里就设计到oracle一致性查询的问题了.   oracle有两个概念: 1.SCN,SYSTEM CHANGE NUMBER ,这是一个只会增加的递增数字,存在在O

今天小伙伴问了一个sql的问题: update t set status=2 where id in(select id from t where status=1) 这个sql,在并发的情况下,会不会有问题? 假设:下面的讨论,数据库的事务隔离级别是read_committed 其实这个可以很容易测试一下,得出结论:存在丢失更新的问题. 先来理解两个概念: 1. 一致性读 当前的数据库产品级别都实现了多版本一致性,即MVCC,那么有了MVCC,数据库实现了读写互不阻塞的效果. 但为了达到rea

对于实际的业务系统,通常有一些热点的表,insert和delete的量非常大,这个时候就会发现一些查询语句的逻辑读比较偏高,这时可能就是oracle在构建一致性块的进行的consistent read.下面做一个测试看下:第一步准备数据: create table test( col1 ) col2 number ext ) ); create index test_ind on test(user_id, col2); ; 这样这样的表,我们假设有频繁的插入和删除操作,那么下面来测试一下sel

http://www.cnblogs.com/digdeep/p/4947694.html 一致性读,又称为快照读.使用的是MVCC机制读取undo中的已经提交的数据.所以它的读取是非阻塞的. 相关文档:http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/innodb-consistent-read.html A consistent read means that InnoDB uses multi-versioning to present to a query a

前几天,论坛上的同行在讨论SELECT语句的元数据,动态取样和读一致性导致的一致性读和递归问题,今天有时间,就试着进行了测试,本人测试环境如下: win7_64+Oracle11.2.0.4_64 那么,下面就说下测试过程: 1.元数据:当用户向数据库发出SELECT语句后,在解析和执行过程中,肯定是需要读取SELECT相关的元数据,这样,SELECT的统计数据中就会包含递归操作,做这个测试的前提是要把其他因素排除掉(动态取样,一致性读): session1: session2: 由上可见,在表

我们在Oracle和MySQL数据库中已经对一致性读的概念比较熟悉了,但是在SQL Server中却鲜少提及,但SQL Server自2005版本以来其实也实现了一致性读,几乎所有关系型数据库产品的一致性读都是通过MVCC机制实现的,说白了就是修改之前先把数据存一份儿. MVCC的意思就是Multi-Version Concurrency Control--多版本并发控制,这里的version就是指的数据的前镜像,多了一份数据自然就减少了争用,增加了并发. SQL Server数据库在Read

赃读 对于对象额同步异步方法,我们在设计自己的程序的时候,一定要考虑的问题整体,不然会出现数据不一致的错误,很经典的就是赃读(dityread) 示例: ​ package com.nbkj.thread; public class DityRead { private String username = "hsj179540"; private String password = "123"; public synchronized void setValue(S

UNDO三大作用1.一致性读(consistent read)2.事务回滚(Rollback Transaction)3.实例恢复(Instance Recovery) 一致性读当会话发出一条SQL查询,将当前时间的SCN号记录下来,当进程扫描到表T的数据块,再与该块头部的ITL槽(事务槽)的SCN号比较,如果发现该块SCN号较小,则该块没有被更新过所以可用:如果该块SCN号较大,则该块被更新过,要借助UNDO块了,该块的ITL槽会记录了对应的UNDO块的地址,就取出对应的UNDO块,如果发现该

逻辑IO 逻辑读(确切是指db get之read不是consistentget之read):就是服务器进程从SGA上的buffercache(高速缓存)区域(先)根据SQL语句解析过程所获得的要操作的数据块的地址找到相关的数据块(后,再)读取这些相关的数据块上的相关数据行,到该服务器进程的PGA内存上,这就是一次逻辑读.简单地说,就是一次从buffer cache读取内容到PGA内存上的过程. 注释: 首先,这些数据块指的是在buffer cache上的数据块,也就是在内存上的数据块.若是服务器

MySQL MVCC MySQL InnoDB存储引起实现的是基于多版本的并发控制协议---MVCC(Multi-Version Concurrency Control),基于锁的并发控制,Lock-Based Concurrency Control. 一致性读,又称快照读,读取的是undo中已提交的数据,可能是数据的历史版本,no-locking,所以是非阻塞的读取操作. A consistent read means that InnoDB uses multi-versioning to

众所周知,在设定了隔离等级为Repeatable Read及以上时,InnoDB 可以实现数据的一致性读.换句话来说,就是事务执行的任意时刻,读取到的数据是同一个快照,不会受到其他事务的更新影响. 以前一直以为在事务内读到的数据不会受其他事务影响,后来发现只有普通的select语句才是一致性读.如果是update, delete, select for update, select in share mode等语句是当前读,读的是数据库最新数据, 下面是两个例子. 加锁读 创建一个测试用的表,

MySQL的默认隔离级别的实现依赖于MVCC和锁,准确点说就是一致性读和锁.

今天我们来学习一下MySQL的事务隔离是如何实现的.如果你对事务以及事务隔离级别还不太了解的话,这里左转. 好的,下面正式进入主题.事务隔离级别有4种:读未提交.读提交.可重复读和串行化.首先我们来说一下读未提交和串行化. 读未提交:性能最好,因为不加锁,所以可以理解为没有隔离. 串行化:读加共享锁,其他事务可并发读,但不能写:写加排他锁,其他事务不能并发写也不能并发读. 这两种方式要么啥都不管,并发性能最好,但也最多问题:要么管得很严,无法并发处理,实现简单. 另外两种,读提交和可重复读,的实

众所周知,在设定了隔离等级为Repeatable Read及以上时,InnoDB 可以实现数据的一致性读.换句话来说,就是事务执行的任意时刻,读取到的数据是同一个快照,不会受到其他事务的更新影响. 以前一直以为在事务内读到的数据不会受其他事务影响,后来发现只有普通的select语句才是一致性读.如果是update, delete, select for update, select in share mode等语句是当前读,读的是数据库最新数据, 下面是两个例子. 加锁读 创建一个测试用的表,