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  • 顺序一致性
    2021-07-05 20:34:35

    顺序一致性和线性一致性

    首先要知道线性一致性是更早出现的,问题在于解决多核计算机多线程得内存可见性问题。

    顺序一致性则是线性一致性的升级

    顺序一致性
    任意一种可能的执行的结果和某一种所有的处理器的操作按照顺序排列执行的结果是一样的,并且每个独立的处理器的操作都会按照程序指定的顺序出现在操作队列中。
    

    假设线程p1的执行顺序为A->B->C

    线程p2的执行顺序为D->E->F

    顺序保证性可以保证其他的所有线程见到的顺序是这两个线程指定的顺序。

    可能是D->E->F->A->B->C

    也可能是A->D->B->E->C->F

    这都是满足顺序一致性的,因为每个线程的顺序没变。

    线性一致性

    满足了线性一致性就也满足了顺序一致性

    线程一致性也称

    1. 原子一致性
    2. 强一致性

    为什么说满足了线性一致性就满足了顺序一致性?

    如果说顺序一致性只保证单节点事件先后顺序的话,线性一致性还保证节点间的事件先后顺序。
    

    即上面的例子中假设p1先执行,p2后执行

    那么事件的执行顺序就只能是A->B->C->D->E->F

    顺序一致性和线性一致性导致的区别

    在这里插入图片描述

    假设这分别是p1 和p2的执行顺序

    • 如果只满足顺序一致性,那么可能的顺序就是Read(a),Write(a,2),read(b),Write(b,2);

      因为只要满足write(a,2)在read(b)之前,以及Read(a)在write(b,2)之前

    • 如果满足线性一致性,那么保证的就是Write(a,2),read(a),Write(b,2),read(b);

    这样满足顺序一致性的读到的都是初始值0,而满足顺序一致性的可以满足读到a的值为2,b的值为2.

    为什么说zookeeper的写是线性一致性,而读写时顺序一致性?

    因为zk的写操作是通过一个FIFO队列实现顺序的,所以每个操作都是有顺序的。

    但是写操作则不能保证,因为zk中有些节点可能没有读到最新的数据,但是如果是对于他自己这个节点来说,他自己所有的读写操作是顺序的。但是如果加了sync是可以保证线性一致性的,因为可以刷回最新的数据在读。

    自己这个节点来说,他自己所有的读写操作是顺序的。但是如果加了sync是可以保证线性一致性的,因为可以刷回最新的数据在读。

    是否我们就可以认为,线性一致性是全局的顺序一致性呢?
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  • 顺序一致性

    千次阅读 2018-11-03 15:22:15
    数据竞争与顺序一致性保证 当程序未正确同步时,就会存在数据竞争。java 内存模型规范对数据竞争的定义如下: 在一个线程中写一个变量, 在另一个线程读同一个变量, 而且写和读没有通过同步来排序。 当代码中...

     

    数据竞争与顺序一致性保证

    当程序未正确同步时,就会存在数据竞争。java 内存模型规范对数据竞争的定义如下:

    • 在一个线程中写一个变量,
    • 在另一个线程读同一个变量,
    • 而且写和读没有通过同步来排序。

    当代码中包含数据竞争时,程序的执行往往产生违反直觉的结果(前一章的示例正是如此)。如果一个多线程程序能正确同步,这个程序将是一个没有数据竞争的程序。

    JMM 对正确同步的多线程程序的内存一致性做了如下保证:

    • 如果程序是正确同步的,程序的执行将具有顺序一致性(sequentially consistent)–即程序的执行结果与该程序在顺序一致性内存模型中的执行结果相同(马上我们将会看到,这对于程序员来说是一个极强的保证)。这里的同步是指广义上的同步,包括对常用同步原语(lock,volatile 和 final)的正确使用。

    顺序一致性内存模型

    顺序一致性内存模型是一个被计算机科学家理想化了的理论参考模型,它为程序员提供了极强的内存可见性保证。顺序一致性内存模型有两大特性:

    • 一个线程中的所有操作必须按照程序的顺序来执行。
    • (不管程序是否同步)所有线程都只能看到一个单一的操作执行顺序。在顺序一致性内存模型中,每个操作都必须原子执行且立刻对所有线程可见。

    顺序一致性内存模型为程序员提供的视图如下:

    在概念上,顺序一致性模型有一个单一的全局内存,这个内存通过一个左右摆动的开关可以连接到任意一个线程。同时,每一个线程必须按程序的顺序来执行内存读/写操作。从上图我们可以看出,在任意时间点最多只能有一个线程可以连接到内存。当多个线程并发执行时,图中的开关装置能把所有线程的所有内存读/写操作串行化。

    为了更好的理解,下面我们通过两个示意图来对顺序一致性模型的特性做进一步的说明。

    假设有两个线程A和B并发执行。其中 A 线程有三个操作,它们在程序中的顺序是:A1->A2->A3。B线程也有三个操作,它们在程序中的顺序是:B1->B2->B3。

    假设这两个线程使用监视器来正确同步:A 线程的三个操作执行后释放监视器,随后 B 线程获取同一个监视器。那么程序在顺序一致性模型中的执行效果将如下图所示:

    现在我们再假设这两个线程没有做同步,下面是这个未同步程序在顺序一致性模型中的执行示意图:

    未同步程序在顺序一致性模型中虽然整体执行顺序是无序的,但所有线程都只能看到一个一致的整体执行顺序。以上图为例,线程 A 和 B 看到的执行顺序都是:B1->A1->A2->B2->A3->B3。之所以能得到这个保证是因为顺序一致性内存模型中的每个操作必须立即对任意线程可见。

    但是,在 JMM 中就没有这个保证。未同步程序在 JMM 中不但整体的执行顺序是无序的,而且所有线程看到的操作执行顺序也可能不一致。比如,在当前线程把写过的数据缓存在本地内存中,且还没有刷新到主内存之前,这个写操作仅对当前线程可见;从其他线程的角度来观察,会认为这个写操作根本还没有被当前线程执行。只有当前线程把本地内存中写过的数据刷新到主内存之后,这个写操作才能对其他线程可见。在这种情况下,当前线程和其它线程看到的操作执行顺序将不一致。

    同步程序的顺序一致性效果

    下面我们对前面的示例程序 ReorderExample 用监视器来同步,看看正确同步的程序如何具有顺序一致性。

    请看下面的示例代码:

    class SynchronizedExample {
    int a = 0;
    boolean flag = false;
    
    public synchronized void writer() {
        a = 1;
        flag = true;
    }
    
    public synchronized void reader() {
        if (flag) {
            int i = a;
            ……
        }
    }
    }  

    上面示例代码中,假设 A 线程执行 writer() 方法后,B 线程执行 reader() 方法。这是一个正确同步的多线程程序。根据 JMM 规范,该程序的执行结果将与该程序在顺序一致性模型中的执行结果相同。下面是该程序在两个内存模型中的执行时序对比图:

    在顺序一致性模型中,所有操作完全按程序的顺序串行执行。而在 JMM 中,临界区内的代码可以重排序(但 JMM 不允许临界区内的代码“逸出”到临界区之外,那样会破坏监视器的语义)。JMM会在退出监视器和进入监视器这两个关键时间点做一些特别处理,使得线程在这两个时间点具有与顺序一致性模型相同的内存视图(具体细节后文会说明)。虽然线程 A 在临界区内做了重排序,但由于监视器的互斥执行的特性,这里的线程 B 根本无法“观察”到线程 A 在临界区内的重排序。这种重排序既提高了执行效率,又没有改变程序的执行结果。

    从这里我们可以看到 JMM 在具体实现上的基本方针:在不改变(正确同步的)程序执行结果的前提下,尽可能的为编译器和处理器的优化打开方便之门。

    未同步程序的执行特性

    对于未同步或未正确同步的多线程程序,JMM 只提供最小安全性:线程执行时读取到的值,要么是之前某个线程写入的值,要么是默认值(0,null,false),JMM 保证线程读操作读取到的值不会无中生有(out of thin air)的冒出来。为了实现最小安全性,JVM 在堆上分配对象时,首先会清零内存空间,然后才会在上面分配对象(JVM内部会同步这两个操作)。因此,在以清零的内存空间(pre-zeroed memory)分配对象时,域的默认初始化已经完成了。

    JMM 不保证未同步程序的执行结果与该程序在顺序一致性模型中的执行结果一致。因为未同步程序在顺序一致性模型中执行时,整体上是无序的,其执行结果无法预知。保证未同步程序在两个模型中的执行结果一致毫无意义。

    和顺序一致性模型一样,未同步程序在 JMM 中的执行时,整体上也是无序的,其执行结果也无法预知。同时,未同步程序在这两个模型中的执行特性有下面几个差异:

    1. 顺序一致性模型保证单线程内的操作会按程序的顺序执行,而 JMM 不保证单线程内的操作会按程序的顺序执行(比如上面正确同步的多线程程序在临界区内的重排序)。这一点前面已经讲过了,这里就不再赘述。
    2. 顺序一致性模型保证所有线程只能看到一致的操作执行顺序,而JMM不保证所有线程能看到一致的操作执行顺序。这一点前面也已经讲过,这里就不再赘述。
    3. JMM不保证对64位的 long 型和 double 型变量的读/写操作具有原子性,而顺序一致性模型保证对所有的内存读/写操作都具有原子性。

    第3个差异与处理器总线的工作机制密切相关。在计算机中,数据通过总线在处理器和内存之间传递。每次处理器和内存之间的数据传递都是通过一系列步骤来完成的,这一系列步骤称之为总线事务(bus transaction)。总线事务包括读事务(read transaction)和写事务(write transaction)。读事务从内存传送数据到处理器,写事务从处理器传送数据到内存,每个事务会读/写内存中一个或多个物理上连续的字。这里的关键是,总线会同步试图并发使用总线的事务。在一个处理器执行总线事务期间,总线会禁止其它所有的处理器和 I/O 设备执行内存的读/写。下面让我们通过一个示意图来说明总线的工作机制:

    如上图所示,假设处理器 A,B 和 C 同时向总线发起总线事务,这时总线仲裁(bus arbitration)会对竞争作出裁决,这里我们假设总线在仲裁后判定处理器A在竞争中获胜(总线仲裁会确保所有处理器都能公平的访问内存)。此时处理器 A 继续它的总线事务,而其它两个处理器则要等待处理器A的总线事务完成后才能开始再次执行内存访问。假设在处理器 A 执行总线事务期间(不管这个总线事务是读事务还是写事务),处理器D向总线发起了总线事务,此时处理器 D 的这个请求会被总线禁止。

    总线的这些工作机制可以把所有处理器对内存的访问以串行化的方式来执行;在任意时间点,最多只能有一个处理器能访问内存。这个特性确保了单个总线事务之中的内存读/写操作具有原子性。

    在一些32位的处理器上,如果要求对64位数据的写操作具有原子性,会有比较大的开销。为了照顾这种处理器,java 语言规范鼓励但不强求 JVM 对64位的 long 型变量和 double 型变量的写具有原子性。当 JVM 在这种处理器上运行时,会把一个64位 long/ double 型变量的写操作拆分为两个32位的写操作来执行。这两个32位的写操作可能会被分配到不同的总线事务中执行,此时对这个64位变量的写将不具有原子性。

    当单个内存操作不具有原子性,将可能会产生意想不到后果。请看下面示意图:

    如上图所示,假设处理器 A 写一个 long 型变量,同时处理器 B 要读这个 long 型变量。处理器 A 中64位的写操作被拆分为两个32位的写操作,且这两个32位的写操作被分配到不同的写事务中执行。同时处理器B中64位的读操作被分配到单个的读事务中执行。当处理器 A 和 B 按上图的时序来执行时,处理器B将看到仅仅被处理器 A “写了一半“的无效值。

    注意,在 JSR -133 之前的旧内存模型中,一个64位 long/ double 型变量的读/写操作可以被拆分为两个32位的读/写操作来执行。从 JSR -133 内存模型开始(即从 JDK5 开始),仅仅只允许把一个64位 long/ double 型变量的写操作拆分为两个32位的写操作来执行,任意的读操作在 JSR -133 中都必须具有原子性(即任意读操作必须要在单个读事务中执行)。

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  • 也叫做strong consistency或者atomic consistency,于 1987年提出,线性一致性强于顺序一致性,是程序能实现的最高的一致性模型,也是分布式系统用户最期望的一致性。 与顺序一致性相比,线性一致.

    https://lotabout.me/2019/QQA-What-is-Sequential-Consistency/

     

    https://wudaijun.com/2018/09/distributed-consistency/

    线性一致性(Linearizability)

    也叫做strong consistency或者atomic consistency,于 1987年提出,线性一致性强于顺序一致性,是程序能实现的最高的一致性模型,也是分布式系统用户最期望的一致性。 与顺序一致性相比,线性一致性只多了一条约束:如果事件A开始时间晚于事件B结束时间,则在最终事件历史中,要求B在A前。或者换句话说:事件生效时间是在事件开始时间到结束事件之间的某个时刻。 举个例子:

    1
    2
    3
    4
    
    A: --W(x,1)--
    B:  ---W(x,2)---
    C:         --R(x,2)-- -R(x,1)-
    D:               --R(x,1)-
    

    这个案例是满足线性一致性的,因为W(x,1)W(x,2)两个事件是同时发生的,因此事件生效点可能出现在开始和结束之间的任意点,就这个例子来讲,全局事件历史为: B-W(x, 2), C-R(x,2), A-W(x,1), D-R(x,1), C-R(x,1),其中D-R(x,1), C-R(x,1)可以对换。

    如果将 D 的 R(x,1)改为 R(x,2),则不满足线性一致性,因为 C 的 R(x,1) 和 D 的 R(x,2)都发生在 A, B 的 W 事件之后,因此它们应该对 x 的值结果具有相同的视角,不会读出不一致的结果。

    如果说顺序一致性只保证单节点事件先后顺序的话,线性一致性还保证节点间的事件先后顺序,因此线性一致性的实现是非常困难的,一方面它需要一个全局同步的时钟(顺序一致性不需要全局同步的时钟),另一方面,越严格的一致性,会让分布式系统的复杂度更高,并且与之对应的,性能也会更差。

    除了线性一致性和顺序一致性外,还一些其它更弱的一致性模型,比如因果一致性,最终一致性等,这里不再赘述。理解一致性本身和一些基础概念之后,理解其它一致性都不难。

    内存一致性模型

    在前面我将顺序一致性简单描述为调度器模型,这可能会让你想到操作系统的进程/线程调度,在进程/线程的视角下,多路 CPU 本身不就是个”微型分布式系统”么。是的,不过多核体系是早于分布式的,因此它的一致性模型叫做内存一致性模型。那问题来了,现代多核体系的内存一致性模型满足顺序一致性么?再来看个例子:

    初始状态下,x = 0, y = 0

    进程 A进程 B
    x=1y=1
    r1=yr2=x

    按照顺序一致性的定义,我们将四条指令交叉任意排列,最终可能得到三种结果: r1==1,r2==0,r1==0,r2=1r1=1,r2=1 三种结果,但不可能得到 r1=0,r2=0 的结果,因为这意味着全局执行顺序为 r1=y, r2=x, x=1, y=1,并不符合单个进程内部的执行顺序。那么实际上,这段程序会输出r1=0,r2=0的结果么?答案是会的,原因如下:

    1. 编译器指令重排,编译器会在不影响程序语义的情况下,调整代码中的指令顺序。但编译器只能够解析显示语义,即单线程上下文,它无法(或者说非常难)解析程序的隐式语义,即程序的多线程上下文依赖。
    2. CPU指令乱序执行,由于内存读取非常慢,CPU在不影响单线程语义的情况下,会将数据提前加载到缓存,提高执行效率。这就可能造成CPU指令处理顺序和程序指令顺序不一致,由于CPU 乱序只保证单线程语义,因此同样无法解析程序逻辑隐私因果关系,也可能造成结果不符程序预期。
    3. 缓存一致性,由于 LB/SB 的存在,缓存一致性是有极短延迟的,可能某个共享数据被CPU更新并写入到 SB(Store Buffer)中,其它 CPU 并不能即时看到。

    基于以上三点,现代 CPU 架构基本都是不支持顺序一致性的,因为其需要非常高昂的代价,严重限制编译器和硬件的优化能力。比如顺序一致性要求处理器按照程序序(program order)来执行程序,但在大部分情况下,这是没必要的。因此,现代硬件体系遵循的其实是: sequential consistency for data race free programs,即对没有 data race 的程序来说,是满足顺序一致性的(编译器能够分析上下文相关性),但如果涉及到 data race,程序员需要使用 compile barrier 和 memory barrier 来限制编译器和 CPU 的乱序能力,以保证多线程下顺序一致性。这方面推荐一些优秀的文章:

    1. 为什么程序员需要关心顺序一致性而不是Cache一致性?
    2. 浅谈Memory Reordering
    3. 聊聊原子变量、锁、内存屏障那点事
    展开全文
  • ZooKeeper能保证任何时刻读到的数据绝对一致吗? Zookeeper的特点就是,分布式,高可用,...也就是说可用性和一致性是Zookeeper的关键特性,作为一个消息的中间商,做了一个可靠的信息传递和存储的角色。 但是了解下ZooKeep

    Zookeeper能保证任何时刻读到的数据绝对一致吗?

    Zookeeper的特点就是,分布式,高可用,自带容错,所有节点读到的数据都是一致的。使用的场景通常是微服务的注册中心,或者一些分布式的开源软件用来保存元数据,或者监测生命状态。

    这些使用场景默认Zookeeper永远是可用的,而且去Zookeeper集群旗下的每家分号,获取的数据都是一样的,通常情况下也确实如此。
    也就是说可用性一致性是Zookeeper的关键特性,作为一个消息的中间商,做了一个可靠的信息传递和存储的角色。

    但是了解下Zookeeper的ZAB协议,特别是写入部分和读部分,发现了一点细节,Zookeeper不能保证永远读到最新的数据,这里简述下Zookeeper读写过程、

    写过程
    Leader接收Client的写请求,广播给其他Follower节点,其他节点将消息加入待写队列,向Leader发送成功消息,过半的Follower同意后,Leader向所有节点发送提交消息,Follower会落实写请求

    读过程
    Client直接访问一台 Zookeeper获取信息

    也就是说,如果在写的过程中,过半的follower同意了,这条消息通过写入,但有一台Zookeeper和Leader无法通信了,或者因为磁盘,内存等原因拒绝写入了此时一个client来这个zookeeper节点取数据,那么取的和最新版本的就不一致

    Zookeeper保证了怎样的一致性

    有些地方会写Zookeeper不保证强一致性,保证了最终一致性。
    只是从字面来看,最终一致性听上去也没错,但是从细节来看,还是不准确或者说不对。

    首先,CAP中,Zookeeper保证的是CP还是AP。
    随便搜一个科普CAP理论和Zookeeper关系的文章
    Zookeeper和CAP理论及一致性原则
    可以知道,Zookeeper保证的是CP,即一致性(Consistency)分区容错性(Partition-Tolerance)
    牺牲了部分可用性(Available),
    强一致性的条件下,必须先暂停服务,达成一致性再提供服务,这个同步过程中,请求得不到回应,降低了可用性
    而Zookeeper作为协调服务,需要在大部分情况下都可用,不能出现太明显的不可用,因此明显不可用的时段只有Leader选举阶段,此时无法写入,
    Zookeeper选举机制本身是一种快速选举的机制,触发选举的时候有崩溃恢复启动选举 两种情况,所以这个问题也可以控制。

    从上文简述的写入机制来看,Zookeeper是通过Leader来让各节点的写入达到一致性
    而达成的一致性,但是这个过程中为了快速响应客户端,只要follower过半回应即可。
    下面说一下几种一致性的概念
    强一致性:又称线性一致性(linearizability ),
    1.任意时刻,所有节点中的数据是一样的,
    2.一个集群需要对外部提供强一致性,所以只要集群内部某一台服务器的数据发生了改变,那么就需要等待集群内其他服务器的数据同步完成后,才能正常的对外提供服务
    3.保证了强一致性,务必会损耗可用性

    弱一致性:
    1.系统中的某个数据被更新后,后续对该数据的读取操作可能得到更新后的值,也可能是更改前的值。
    2.即使过了不一致时间窗口,后续的读取也不一定能保证一致。

    最终一致性:
    1.弱一致性的特殊形式,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
    2.存储系统保证在没有新的更新的条件下,最终所有的访问都是最后更新的值

    顺序一致性:
    1.任何一次读都能读到某个数据的最近一次写的数据。
    2.系统的所有进程的顺序一致,而且是合理的。即不需要和全局时钟下的顺序一致,错的话一起错,对的话一起对
    (目前网上能查到的原话)

    前三种应该都好理解。强一致性就是在任意时刻,所有节点中的数据都是一样的

    弱一致性就是可能访问的到更新后的值,也可能访问不到。

    最终一致性,不保证任何节点都是相同的,也就是说各节点的数据版本可能完全是混乱的,a节点是1,b节点是2,c节点是3,然后a节点更新到2,b节点更新到3,但能保证在没有更新后达成一致。

    顺序一致性第一句比较好理解,第二句就比较抽象了,字看的懂,但还是不知道具体说啥,经过查阅资料

    123
    来看这张水印重重的图,
    最上面的(a),
    两个进程p1和p2,p1先写了x=4,然后进行读操作,读了y=2,
    p2写了y=2,然后进行读操作,读了x=0

    从全局时钟来看,p2对x的读取在P1的写操作之后,但是数值却是旧的,也就是说这个系统中两个进程并不是每个时刻都能保持数值的一致,不满足强一致性。
    但是如果从进程角度来看,我p2执行的操作,与p1并不冲突,如果p2先执行,p1后执行,
    p2写了y=2,读到x=0,之后p1才写了x=4,并且读到的y确实也是2
    ,
    那他就符合顺序一致性,而且也确实读到了某个数据的最近一次写的数据

    (b)图b满足强一致性,因为每个读操作都读到了该变量的最新写的结果,同时两个进程看到的操作顺序与全局时钟的顺序一样,都是Write(y,2) , Read(x,4) , Write(x,4), Read(y,2)

    ©可以看出,假如p2在先,那么p1读到的y值应该是2而不是0。假如p1在先,那么p2读到的x值应该应该是4而不是0。所以他不符合顺序一致性,更不符合强一致性。

    再说下Java内存模型中顺序一致性,如果对多线程并发有理解,可以结合下来理解

    顺序一致性内存模型是一个被计算机科学家理想化了的理论参考模型,它为程序员提供了极强的内存可见性保证。顺序一致性内存模型有两大特性:
    一个线程中的所有操作必须按照程序的顺序来执行
    (不管程序是否同步)所有线程都只能看到一个单一的操作执行顺序。在顺序一致性内存模型中,每个操作都必须原子执行且立刻对所有线程可见

    这里的顺序一致性,讲的是一种多线程并发执行下理想情况,包含两种要求
    1.线程中的操作必须按照程序的顺序执行,也就是说,不能自己自作主张,更换执行顺序
    2.线程中的操作是原子性的,执行了就是执行了,没执行就是没执行,不存在中间状态,而且一旦执行,其他变量应该立刻可见

    联系到zookeeper,说点结论
    1.各节点的数据更新必须按照顺序进行
    2.数据写入执行情况,数据版本应对其他节点可见(leader能知道写入是否成功)。

    结合以上,你会发现,zookeeper并不是最终一致性,而是顺序一致性。
    1.最终一致性的特点是,无法保证任意节点在同一时间某份数据是相同的,但是最终在没有新的更新时会达成一致
    而Zookeeper所有节点的数据版本都是递增的,可能会有某个节点因故障版本低于大多数,但是是有序的,不会出现各自增长的情况

    比如,Zookeeper节点可能会出现4台数据是version 5,一台数据是version4。但是不会是5台机器各自更新。

    所以这里对顺序一致性的定义是
    1.任何一次读都能读到某个数据的最近一次写的数据

    2.对其他节点之前的修改是可见(已同步)且确定的,并且新的写入建立在已经达成同步的基础上

    结论:Zookeeper写入是强一致性,读取是顺序一致性。

    然后这只是基于现有的资料的一点思考,如果以后发现有不对的,随时修改。

    参考:
    Zookeeper并不保证读取的是最新数据
    强一致性、顺序一致性、弱一致性和共识
    深入理解Java内存模型(三)——顺序一致性
    ZooKeeper和CAP理论及一致性原则
    分布式架构之Consistency(一致性、强一致性,弱一致性,顺序一致性,最终一致性)

    ============
    作者:花灯渔火
    版权归作者所有,转载请注明出处

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  • java 内存模型顺序一致性-04

    万次阅读 2018-12-12 20:58:51
    数据竞争 竞争 当程序未正确同步时,就会存在数据竞争。java内存模型规范对数据竞争的定义如下: 在一个线程中写一个变量, 在另一个线程读同一个变量, ...JMM对正确同步的多线程程序的内存一致性做...
  • 业务场景:对前端传过的json字符串进行转换处理,但是在转换为对象时突然发现发生了乱序,不是进来的时候的顺序了,需要进行更正,保持顺序一致不变。 元数据json字符串是这样的: " { "38b3794634c143ff88aa533...
  • Java并发-顺序一致性模型

    千次阅读 2018-06-24 19:37:36
    顺序一致性模型 顺序一致性内存模型有两大特性 1)一个线程中的所有操作必须按照程序的顺序来执行。 2)(不管程序是否同步)所有线程都只能看到一个单一的操作执行顺序。在顺序一致性内存模型中,每个操作都必须...
  • 分布式系统中的一致性模型

    千次阅读 2022-04-15 09:30:34
    一致性模型本质上是进程与数据存储的约定:如果进程遵循某些规则,那么进程对数据的读写操作都是可预期的。
  • 可以分为强一致性、顺序一致性与弱一致性。 强一致性(Strict Consistency) 系统中的某个数据被成功更新后,后续任何对该数据的读取操作都将得到更新后的值; 也称为:原子一致性(Atomic Consistency)线性一致...
  • 前言在我们编写程序并运行的时候,编译器给我们一个错觉:程序编译的顺序与编写的顺序一致的。但是实际上,为了提高性能,编译器和处理器常常会对指令进行重排序。重排序主要分为两类:编译器优化的重排序、指令...
  • 本文主要介绍分布式中的一致性原则和分布式共享内存 文章中的内容全部来源于清华大学分布式课程网站,课程主页http://thu-cmu.cs.tsinghua.edu.cn/curriculum/dscourse/index.html什么是一致性简单的来说,一致性...
  • 如何保证这两部分的日志做到顺序一致性?2.1 MySQL没有开启Binary log的情况下2.1 MySQL开启Binary log的情况下? 前言 首先,我们知道在MySQL中,二进制日志是server层的,主要用来做主从复制和即时点恢复时使用的...
  • Zookeeper是如何保证顺序一致性

    千次阅读 2018-06-17 09:10:15
    前几天看了一个帖子,讲Zookeeper的顺序一致性,比划了一通数学解释,看的云山雾罩的,在此讲下自己对于顺序一致性的理解 Zookeeper常被用于分布式协调服务(即服务或元数据注册等场景,如Dubbo、Kafka:将生产者或...
  • 浅谈 -- 常见分布式一致性

    千次阅读 2022-03-10 15:22:43
      在分布式系统中,常见的分布式一致性包含严格一致性、顺序一致性、线性一致性、因果一致性、可串行化一致性、强一致性和最终一致性等,详情见:https://en.wikipedia.org/wiki/Consistency_model。 1.1 严格一致...
  • MySQL中Redo与Binlog顺序一致性问题?

    千次阅读 2018-05-23 17:23:44
    为什么需要保证二进制日志的写入顺序和InnoDB层事务提交顺序一致性呢? 为什么MySQL有binlog,还有redo log? 这个是因为MySQL体系结构的原因,MySQL是多存储引擎的,不管使用那种存储引擎,都会有binlog,而不一定有...
  • 昨天我们接触到了什么是Java内存模型以及两种Java并发模型,并对JMM有了一些初步的认识和了解,我们在上节有提到JMM的重排序规则,但是讲的不详细,今天我们再重点聊下重排序这个东西,以及顺序一致性内存模型,OK,...
  • 最终一致性 如果确实是消费者宕机了,或者代码出现了BUG导致无法正常消费,在我们尝试多次重发以后,消息最终也没有得到处理,怎么办? 例如存款的场景,客户的钱已经被吞了,但是余额没有增加,这个时候银行出现了...

空空如也

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