表锁概述定义：表锁是MySQL中的一种锁策略，介于全局锁和行锁之间，力度适中。类型：表锁分为表共享读锁（读锁）和表独占写锁（写锁）。读锁：允许其他事务读取表，但阻止其他事务写入表。写锁：阻止其他事务读取和写入表。2.表锁的引擎支持MyISAM引擎：读操作自动加读锁，写操作自动加

一、分布式缓存基本概念和常见技术框架JavaWeb中的分布式缓存是指在多台服务器之间共享缓存数据的技术。在分布式系统中，单个应用实例通常不会运行在一个单一的服务器上，而是部署在多个节点上以实现负载均衡和高可用性。为了在这些节点之间共享数据，就需要使用分布式缓存技术

目录数据发送系统的设计数据拆分与重组：负载均衡：水平扩展：异步处理：数据发送完整性的保证数据校验：加密与解密：数字签名：传输协议选择：异常处理与重试机制：日志记录与监控：使用netty怎么设计一、Netty框架简介二、数据传输系统设计三、数据完整性保证四、高并发优化示

第二十二讲：MySQL是怎么保证数据不丢的？简概开篇​ 今天这篇文章，我会继续和你介绍在业务高峰期临时提升性能的方法。从文章标题“MySQL是怎么保证数据不丢的？”，你就可以看出来，今天我和你介绍的方法，跟数据的可靠性有关。在专栏前面文章和答疑篇中，我都着重介绍了WAL机制（你可以

在数据治理中，保证数据质量是至关重要的，而数据清洗与验证正是确保数据质量的关键步骤。这两个步骤相辅相成，共同提升数据的准确性、完整性和可靠性。以下是对数据清洗与验证的详细阐述：一、数据清洗数据清洗是指对原始数据进行系统性地审查和修正的过程，旨在排除数据中的错误、不

MySQL主从同步是MySQL集群方案中的一种，也是实现难度最低的一种。然而，现在的面试都不问MySQL主从同步原理了，而是开始问主从同步怎么保证数据一致性问题了。所以，今天就给大家安排上了。1.什么是数据一致性？数据一致性是指在一个系统中，数据在不同的部分、不同的时间点，以及不

死信队列1、什么是死信死信通常是消息在特定的场景下表现：消息被拒绝访问消费者发生异常，超过重试次数消息的Expiration过期时间过长或者队列TTL过期时间消息队列到达最大容量maxLength2、什么是死信队列用来存储死信的队列，并且队列中只由死信构成的消息队列是死信队列

约束概念概念：约束是作用于表中字段上的规则，用于限制存储在表中的数据。目的：保证数据中数据的正确、有效性和完整性。外键约束概念​外键用来让两张表的数据之间建立连接，从而保证数据的一致性和完整性。注意：目前上述的两张表，在数据库层面，并为建立外键关联，所以无法

Redis是一个内存数据结构存储系统，广泛用于缓存、会话管理等场景。尽管Redis本身不是传统的关系型数据库，它仍然提供了一些机制来保证数据一致性。以下是Redis保证数据一致性的一些方法和机制：1.事务机制（Transactions）Redis支持事务，通过MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH等命令实

在重工业中，如钢铁、矿产和能源行业，机台发挥着重要作用。它们用于加工和制造各种金属材料，如铁矿石、铜矿石和煤矿等。重工业机台在运行过程中会产生多种类型的数据，这些数据对于监测机台状态、优化生产过程以及进行故障诊断等都具有重要意义。以下是一些重工业机台可能产生的数据：

Kafka通过一系列机制来确保数据不丢失，这些机制涵盖了生产者、Broker和消费者等关键环节。以下是Kafka保证数据不丢失的主要方式：生产者生产数据不丢失：同步方式：生产者发送数据给Kafka后，会等待Kafka的确认。如果在一定时间内（如10秒）没有收到Broker的ack响应，生产者会认为发送失败

ApacheFlink的ChangeDataCapture(CDC)功能主要用于实时捕获数据库中的变更记录，并将其转换为事件流以供下游处理。为了保证全量和增量数据同步时数据的一致性、不丢失和不重复读取，FlinkCDC采用了以下策略：一、保证一致性与不丢失1、使用事务当进行全量或增量同步时，Flink

一、简介我们之前用了redis,那么好用为什么还要来用etcd呢，这里就来和大家聊聊为什么有的业务场景选择etcd。分析：在当今的分布式系统中，数据存储及一致性相当重要。etcd和redis都是我们最受欢迎的开源分布式数据存储的解决方案，但是他们有着不同的试用场景。下面我个人对其中二个的

如何保证数据质量：明确数据质量标准：首先，您需要明确数据质量的衡量标准。这包括准确性、完整性、一致性、可靠性、有效性等方面。确保所有相关人员对数据质量的标准有清晰的认识。建立数据管理制度：制定一套完善的数据管理制度，包括数据采集、存储、处理、分析和使用的规范。确保数

在高并发环境中，确保数据的一致性和可靠性是非常重要的。以下是一些常见的方法和策略：事务管理：使用数据库事务来确保关键操作的原子性、一致性、隔离性和持久性。通过合理的事务设计和管理，对于涉及到多个数据操作的场景，可以保证数据的一致性。数据库锁机制：使用数据库提供的锁机

MySQL保证数据一致性的主要方式有以下几种：事务支持：MySQL支持事务，通过事务可以保证数据库操作要么全部执行成功，要么全部失败回滚，从而确保数据的一致性。ACID特性：MySQL遵循ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性，其中一致性是指事务执行前后数据的状态保持一致。在事

大家即使没用过Redis，也应该都听说过Redis的威名。Redis是一种Nosql类型的数据存储，全称RemoteDictionaryServer，也就是远程字典服务器，用过Dictionary的应该都知道它是一种键值对（Key-Value）的数据结构，所以Redis也称为KV存储。Redis的用途十分广泛，包括帮助网页快速加载，管理登录状

公司新产品供应链平台基于Saas的多租户模式设计，采用微服务架构。在前期技术架构选型、基础方案设计的过程中，我就一直在考虑如何保证在微服务架构下的数据一致性。背景数据一致性深受重视的原因主要是受老系统的影响。老系统采用单体架构设计，但作为Saas模式提供服务，一个服务集群为几

1、redis作用：用于读数据库操作的缓存层，可以减少数据库的io，还能提升数据的io性能；无法保证数据的acid2、实现一致性方案：1、先更新数据库，在更新缓存2、先删除缓存再更新数据库3、最终一致性方案： （1）基于roketMQ可靠通信 （2）通过canal组件采集mysqlbinlog日志，同步redis

单体架构下锁的实现方案1.ReentrantLock全局锁ReentrantLock（可重入锁），指的是一个线程再次对已持有的锁保护的临界资源时，重入请求将会成功。简单的与我们常用的Synchronized进行比较：ReentrantLockSynchronized锁实现机制依赖AQS监视器模式灵活性支持响应超时、

年关将至，又到了准备面试跳槽的季节了。据不完全统计，跳槽是涨薪最快的方式，没有之一。而跳槽成功与否的关键是“面试”，所以认真准备面试=快速涨薪。准备面试，自然就少不了刷面试真题了，而今天这份刚出炉的虾皮Java后端面试题就非常典型，它的难度适中，面试结构分为：半小时八股+半

前段时间表妹收到了小米秋招补录的面试邀请，一面还算顺利，很快就通过了，但在看二面面试录屏的时候，我发现了一个问题，回答的不是很好，也就是我们今天要聊的这个问题：Redis如何保证数据不丢失？很多人看到这个问题的第一反应是，这个问题不难，就是Redis的持久化技术嘛！但如果你这样回答，可能

简介Debezium在对主键进行更新的时候，采用先发送删除事件，然后发送创建事件，来保证数据的一致性。相关代码io.debezium.relational.RelationalChangeRecordEmitter#emitUpdateRecord

1、什么是Elasticsearch？Elasticsearch是基于Lucene的Restful的分布式实时全文搜索引擎，每个字段都被索引并可被搜索，可以快速存储、搜索、分析海量的数据。全文检索是指对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置。当查询时，根据事先建立的索引进行查找，并将查找

项目中使用的多级缓存也就是分布式缓存Redis+本地缓存Caffeine，那么令Caffeine作为一级缓存，Redis作为二级缓存，在项目中通过记录数据的访问次数，将热点数据放在本地缓存，将非热点数据放在Redis缓存中，访问流程如下：使用多级缓存的好处在于Redis单机每秒可以接收10w次的