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3 CPU缓存一致性协议MESi
lock会触发硬件缓存锁定机制, 锁定机制有两种: 总线锁和缓存一致性协议 为什么会有两种锁呢? 这就和cpu的发展有关系了. 早期的cpu技术比较落后, 才使用的总线锁, 来保存缓存的一致性. 因此发展出来了缓存一致性协议. 跨缓存行就不是原子的了, 不是原子的, 缓存一致性协议就搞不定了, 缓存一致性协议就升级为总线锁了 ,谁抢到谁赢. 问题2: 既然最终都可以总线锁解决问题, 为什么还要用总线裁决呢? 缓存一致性协议, 不能对寄存器生效. 上面那句话是什么意思呢? ? 那么其他拥有x变量的cache 2、cache 3等x的cache line调整为S状态（共享）或者调整为 I 状态（无效）。
1.1K20发布于 2020-09-27 - 来自专栏JavaEdge
无主复制系统(3)-Quorum一致性的局限性
Dynamo风格的数据库通常针对可以忍受最终一致性的用例进行优化。允许通过参数w和r来调整读取陈旧值的概率，但把它们当成绝对的保证是不明智的。 最终一致性是很模糊的保证，可操作性角度，能量化“最终”很有价值。
54040编辑于 2022-08-01 - 来自专栏笔记本
最终一致性VS顺序一致性VS线性一致性（了解）
最终一致性VS顺序一致性VS线性一致性（了解）在分布式系统设计中，一致性模型是一个核心概念。它定义了多个节点之间数据同步的规则。本文简单学习一下最终一致性、顺序一致性、线性一致性模型。 最终一致性最终一致性是最弱的一致性模型，它只保证数据在多个节点上在最终的情况下是一样的，但是在这之间，各个节点上这些数据到来的顺序，到来的时间都是不确定的。 业务场景：实时性一致性要求不高的业务可以使用到最终一致性。分布式的缓存和数据库之间的数据一致性。用户动态博客、点赞数量、好友关注等。库存计数。 日志数据等顺序一致性顺序一致性比最终一致性的保证略强一点，它要求所有客户端看到的服务的顺序是一致的，这个顺序可能不以时间为顺序，但是所有人看到的顺序都是一样的。 线性一致性线性一致性比顺序一致性还要强，除了所有客户端看到的多个服务器节点的数据顺序是一致的，而且保证，只要数据更新了，那么客户端就能立马读取到最新值。不会读取到旧值。
35221编辑于 2025-07-26 - 来自专栏并发笔记
分布式一致性协议 - 2PC, 3PC
3PC 上面小节讲解了二阶段提交协议的原理，也指出了它所存在的问题，因此有必要在2PC基础上进一步改进，提出三阶段提交协议。 3PC（Three-Phase Commit），在2PC的基础上，将准备阶段一分为二，形成由 CanCommit、PreCommit、DoCommit三个阶段组成的事务提交协议。 并且在3PC参与者也增加超时机制（2PC只有协调者拥有超时机制），避免了参与者长时间无法与协调者节点通讯（协调者宕机）的情况下，无法释放资源的问题。 倘若在该阶段，协调者需要发送的是提交事务请求，参与者自动提交本地事务，最后能达到一致性。 3PC的缺点，也就是我在每个阶段描述中，注意的那一部分，在某些情况下，3PC必然会造成数据的不一致性。
1.3K51发布于 2020-10-23 - 来自专栏ImportSource
NoSQL 一致性［详解］更新一致性
翻译内容： NoSQL Distilled 第五章 Consistency 作者简介： 本节摘要： 一致性向来是分布式的一大问题。 本文主要讨论一致性中的更新一致性的内容。 Chapter 5. 从关系数据库过渡到NoSQL数据库的一个最大改变就是你对一致性的思考方式。关系数据库主要是通过“强一致性”来避免各种不一致的问题，这个我们很快就会说到。 一旦你进入NoSQL的世界，你就会接触到“CAP 定理”和“最终一致性”这些术语，一旦你开始构建，你就要考虑你的系统需要哪种一致性，什么样级别的一致性。 一致性有很多种表现形式，并且它下面也潜藏着众多可能出错的地方。本章先说说一致性的各种形式，然后再讨论哪些理由可以让开发者放宽对一致性的约束（并放宽另一个与之相伴的因素：持久性）。 5.1.
1.2K70发布于 2018-04-03 - 来自专栏java
分布式一致性协议 - 2PC, 3PC，TCC
分布式一致性协议：2PC、3PC 与 TCC 详解一、两阶段提交协议（2PC）1. 核心流程阶段一（Prepare）：协调者向参与者发送事务操作请求。 优缺点优点：实现简单，强一致性保证。缺点：单点故障：协调者崩溃导致系统阻塞。同步阻塞：事务执行期间资源被锁定。数据不一致：阶段二协调者发送 Commit 后崩溃，部分参与者可能未提交。3. 四、对比分析维度2PC3PCTCC一致性级别强一致性最终一致性（弱一致）最终一致性阻塞程度全程同步阻塞减少阻塞无长时间阻塞实现层面数据库 / 中间件层面协议层面应用服务层面性能低（锁资源时间长）中高（无数据库锁 谨慎 2PC：适用于事务规模小、一致性要求极高的场景。注意协调者单点问题，可通过主备切换增强可靠性。避免 3PC：仅在理论研究或特殊场景（如高可用但低一致性容忍）中考虑。 七、总结场景最优协议强一致性、低并发2PC高可用、弱一致性3PC（慎用）高性能、跨服务事务TCC最终一致性、高吞吐量MQ + 本地事务分布式一致性协议的选择需在一致性、可用性、性能之间权衡。
1.3K10编辑于 2025-06-28 - 来自专栏分布式架构
ZooKeeper的顺序一致性属于强一致性？
说到ZooKeeper到底是强一致性，还是最终一致性，相信大家一定能搜到大量互相打架的文章。 在评判这个问题前，咱们在回顾下Consistency(一致性)、Consensus(共识)。这两者间的关系如下： 共识是一种数据同步过程，一致性是数据同步状态。所以一致性包含了共识。 在论文中我们可以清晰的看到 CAP关于一致性的完整称呼叫"Atomic Consistency"，即原子一致性：原子一致性是针对单个请求/响应操作序列的属性，而数据库一致性是事务的组成，包含了数据库概念中一致性和原子性 在CAP论文中对一致性缺少了对隔离性的说明，而隔离性是并发控制的体现，所以我们还得挖挖原子一致性，原子一致性又称为线性一致性（linearizability）、立即一致性（immediate consistency 综上所述，我们可以知道强一致性具有一定的模糊性和习惯性，因此我们可以认为强一致性是一种统称，那么我们怎么判断强一致性和最终一致性呢？这需要我们通过场景来实际分析。
3K31编辑于 2021-12-06 - 来自专栏生信技能树
3款经典转录组测序差异分析R包的一致性如何
usual interstitial pneumonia》 这个文章做了 Differentially expression analysis of GSE199152 ，这个数据集 GSE199152 (3 dge <- DGEList(counts=exprSet) dge <- calcNormFactors(dge) logCPM <- cpm(dge, log=TRUE, prior.count=3)
50340编辑于 2023-09-04 - 来自专栏分布式架构
ZooKeeper的顺序一致性属于强一致性？
- 什么是强一致性 - 说到zab到底是强一致性，还是最终一致性，相信大家一定能搜到大量互相打架的文章。 在评判这个问题前，咱们在回顾下Consistency(一致性)、Consensus(共识)。这两者间的关系如下： 共识是一种数据同步过程，一致性是数据同步状态。所以一致性包含了共识。 在论文中我们可以清晰的看到 CAP关于一致性的完整称呼叫"Atomic Consistency"，即原子一致性：原子一致性是针对单个请求/响应操作序列的属性，而数据库一致性是事务的组成，包含了数据库概念中一致性和原子性 在CAP论文中对一致性缺少了对隔离性的说明，而隔离性是并发控制的体现，所以我们还得挖挖原子一致性，原子一致性又称为线性一致性（linearizability）、立即一致性（immediate consistency 综上所述，我们可以知道强一致性具有一定的模糊性和习惯性，因此我们可以认为强一致性是一种统称，那么我们怎么判断强一致性和最终一致性呢？这需要我们通过场景来实际分析。
78121编辑于 2021-12-20 - 来自专栏PingCAP的专栏
一致性模型
之前发生，也就是确定了因果关系，所以 P3 打破了这个关系。 但下面的就不对了： [1240] 对于 P3 来说，它已经读到了最新的状态 2，就不可能在读到之前的状态 1 了。 譬如下面的操作： [1240] 对于 P3 和 P4 来说，因为之前已经有新的写入，所以他们只能读到 2，不可能读到 1。 小结 在分布式系统里面，一致性是非常重要的一个概念，理解了它，在自己设计分布式系统的时候，就能充分的考虑到底系统应该提供怎样的一致性模型。 延展阅读 线性一致性和 Raft TiKV 是如何存取数据的 [1240]
1.1K01发布于 2018-10-24 - 来自专栏C/C++基础
一致性Hash
H(key):= key mod N （3）数字分析法。 例如上面的情况，可以为每台服务器计算三个虚拟节点，于是可以分别计算 “Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”、“Node B#1”、“Node B#2”、“Node B#3”的哈希值 一致性Hash可以做到每个服务器都进行处理请求，当出现数据倾斜（负载不均衡）时，可以使用虚拟节点来保障分布式系统的负载均衡。 （3）低分散性（Spread）。 一致性Hash具有很低的分散性。 3.小结 一致性Hash算法主要用于解决分布式系统中请求到节点的映射。 ---- 参考文献 [1]Hash.百度百科 [2]深入浅出一致性Hash原理.简书 [3]一致性hash算法释义.博客园 [4]分布式算法(一致性Hash算法)
3.4K11发布于 2019-03-11 - 来自专栏全栈程序员必看
一致性hash算法 java实现_信息的一致性
介绍 一致性Hash算法是实现负载均衡的一种策略，后续会写如何实现负载均衡 一致哈希是一种特殊的哈希算法。 缺点 但存在以下问题：负载不均衡，尤其是单台发生故障后剩下一台会压力过大；不能动态增删节点；节点发生故障时需要 client 重新登录 因而出现了一致性hash,一致性 hash 算法适用于动态变化的 一致性Hash算法 一致性哈希算法有多种具体的实现，包括 Chord 算法，KAD 算法等实现，以上的算法的实现都比较复杂。 一致性哈希算法的基本实现原理是将机器节点和key值都按照一样的hash算法映射到一个0~2^32的圆环上。 缺点 一致性Hash算法的缺点在于节点的插入可能并不是均匀的，节点在hash后在环上并不一定分布均匀，导致了每个节点实际占据换上的区间大小不一定相近，因此节点分布不够均匀 改进 基于虚拟节点的一致性哈希
38320编辑于 2022-11-10 - 来自专栏DDD
一致性哈希
算法 一致性哈希算法的思路为：先构造出一个长度为2^32 整数环，根据N0-3的节点名称的hash值（分布为[0,2^32 -1]）放到这个环上 ? 整个空间按顺时针方向组织，圆环的正上方的点代表0，0点右侧的第一个点代表1，以此类推，2、3、4、5、6……直到2^32 -1，也就是说0点左侧的第一个点代表2^32 -1， 0和2^32 -1在零点中方向重合 一般的，在一致性Hash算法中，如果增加一台服务器，则受影响的数据仅仅是新服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它数据也不会受到影响 综上所述，一致性Hash 、“Node B#1”、“Node B#2”、“Node B#3”的哈希值，于是形成六个虚拟节点： ? 同时数据定位算法不变，只是多了一步虚拟节点到实际节点的映射，例如定位到“Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”三个虚拟节点的数据均定位到Node A上。
48220发布于 2021-03-23 - 来自专栏D·技术专栏
缓存一致性
系统程序处理时，缓存作为DB的一道屏障，可以防止大量请求达到数据库，造成压力过大，还可以提高查询效率。
1.2K30发布于 2020-02-10 - 来自专栏kafka
基于版本号的一致性的缓存一致性
这里说的「基于版本号的一致性」，确实和「删缓存」那一套不一样，流程应该是「写 DB + 有条件 写缓存」，核心就是：缓存里也带一个 version任何请求在写缓存前，都拿自己这次操作对应的 version 去和缓存里的版本比只有 新版本 \> 旧版本 时才允许覆盖缓存这样就能避免：旧请求晚到，把新值覆盖成旧值，从而解决一致性问题。 3. newVal = ARGV[1]\n" + "local newVer = tonumber(ARGV[2])\n" + "local ttl = tonumber(ARGV[3] updated == 0) { // 说明已经有并发写把版本改掉了，这次是旧写，直接返回或重试 return; } // 3.
13410编辑于 2026-01-13 《3D端游云原生协作任务数据一致性优化实战》
团队开发的古风开放世界3D端游，核心玩法“长安工坊”以“多人共建传统木构建筑”为特色，4-6名玩家需分工完成松木收集（用于搭建屋梁）、铁器锻造（制作固定构件）、梁架组装（需3人同步对齐榫卯）三大环节，最终解锁 深入拆解后发现，协作任务数据在云原生环境中面临的核心矛盾，是“分布式部署的弹性优势”与“数据强一致性的刚性需求”之间的天然冲突。 针对这些痛点，我们设计了“分布式协作数据中台+分层一致性控制”方案，核心是将协作任务的共享数据从容器本地剥离，集中到统一中台管理，并按数据的实时性需求设计差异化同步策略。 为确保方案长期稳定运行，我们搭建了协作数据全链路监控体系，从“一致性校验”“性能追踪”“异常拦截”三个维度实现动态调优。 这段优化经历让我们沉淀出3D端游云原生协作任务的核心开发思路：多人协作场景的技术挑战，本质是“分布式部署的灵活性”与“数据一致性的刚性需求”之间的平衡艺术，而非单纯的技术栈选择问题。
21610编辑于 2025-10-22- 来自专栏CKL的思考空间
事务一致性测试
02 根据对系统的了解，我判断出列表数据读取的是ES上的数据，而详情页（第3步）中的数据来源于数据库，是因为两边的数据不一致吗？查了下数据库，确实没有那几条重复的数据。 在异常类中统一处理，如果发现这个方法有异常抛出，就记录数据信息，去ES中做对应的回退操作（分类处理，例如数据库是insert操作，就调用ES的delete操作数据删除），人为实现ES的回滚； 3. 最终我们选择了代价最小的第3种方案，如果你有更好的方案，可以联系我哟，感谢。 06 解决完问题，回想下如何避免此类事件的发生（应该是个小概率事件）。 对于事务的一致性测试，在平时很容易被忽略，大家都还是相信开发会使用事务的。但是对于事务管理是否会失效，没有引起足够的重视。 对于测试人员而言，常见的事务一致性测试场景有哪些呢？ a. 异步处理，常见的是MQ，如果消费失败，是否有对应的补偿机制来保障一致性 c. 跨系统的数据存储，有些业务数据存在关联性，又分布在不同的系统中，如何保障一致性，也是测试人员需要关注的。
44320编辑于 2023-08-28 - 来自专栏CSDNToQQCode
Paxos一致性协议
Paxos问题指分布式系统中存在故障fault，但不存在恶意corrupt节点场景（消息可能丢失但不会造假）下的共识达成（Consensus）问题。
32040编辑于 2022-11-29 - 来自专栏JavaEE
缓存一致性问题
一、什么是一致性问题 为了提升服务的性能，我们一般会把热点放进缓存，那么这些热点数据就同时存在于数据库和缓存中，缓存中的数据和数据库中的数据要保持一致，这便是缓存一致性问题。 写流程 写数据流程 3. 之前还是之后呢 答案是之前，如果是之后，可能会出现如下问题： 先写DB的问题 如果先更新 DB，在更新了 DB 之后，还没来得及删除缓存之前，线程 B 读请求进来了，那么读取到的是缓存中的旧数据，也会出现一致性问题 三、缓存一致性问题的解决方案 1. 双删延迟策略 上面说了先删除缓存还是会存在问题，就是线程 A 更新 DB 之前如果线程 B 把数据读到缓存中了，数据也会不一致。 主从可能会出现的情况就是主库的数据还没来得及同步到从库的时候，消费者已经把缓存给删除了，然后读请求进来，读取到了从库的脏数据，更新到了缓存中，还是有一致性问题。
51930编辑于 2022-12-25 一致性如何度量
一致性的度量方法取决于具体的上下文和应用场景。以下是几种常见的一致性度量方法： Kappa一致性检验：在统计和数据分析中，Kappa系数被用于衡量两个或多个评分者对同一组对象的评分之间的一致性。 Kappa系数的取值范围在0到1之间，值越大表示一致性越高。Kappa一致性检验可以细分为简单Kappa、加权Kappa、Fleiss Kappa系数等。 ICC（组内相关系数）：ICC用于评估不同评分者或测量方法之间的一致性。它考虑了评分者之间的变异和测量误差，并给出了一个介于0到1之间的值，值越大表示一致性越高。 因此，可以通过计算两个集合之间的重合度（如Jaccard相似度）来度量它们之间的一致性。 在实际应用中，选择哪种一致性度量方法取决于具体的需求和场景。 例如，在评估不同评分者之间的一致性时，可能会选择Kappa一致性检验或ICC；而在处理时间序列数据时，可能会选择DTW。同时，也可以结合多种度量方法来全面评估一致性。
58110编辑于 2025-04-05
腾讯云开发者
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