精华内容
下载资源
问答
  • 一致性检验(kappa一致性分析)
    千次阅读
    2021-01-17 02:32:48

    但不知道质量一致性检验是什么意思,以及他和型式检验的区别。

    通常,产品生产时在工艺不变,原材料基本一致的情况下,有些质量指标是基本不变的。因此,在产品生产质量控制中,可以对其中有些指标不做监控。型式检验一般是对.

    层次分析法中一致性检验指标ci不可以小于0,cr小于0.1判断矩阵才满足一致性检验,有时候可以等于0,但不能为负。若为负的话,说明数值错了。

    请把原因解释的尽量详细一些,谢谢~~~

    首先要知道,判断矩阵是各层次各因素之间进行两两比较相对重要性而得来的。那么. 但要求判断矩阵具有大体的一致性,所以需要进行一致性检验。这是我的理解~

    带有一致性检查的同步(也可以简称为一致性检查)是 DPM 用来检查和更正受保护数据源及其副本之间的不一致性的过程。作为同步过程的一部分,一致性检查执行逐个.

    甲从50个样品中用自己的方法检验出10个合格品,乙从同样这50个样品中用.

    一致性检验是为了检验各元素重要度之间的协调性,避免出现A比B重要,B比C重要,而C又比A重要这样的矛盾情况出现。1、一致性是指事务的基本特征或特性相同,其.

    判断矩阵通常的是不一致的,但是为了能用它的对应于最大特征根的特征向量作为被比较因素权向量,其不一致程度应在容许的范围内.

    层次分析法是指将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次,在此基础. 必须对判断矩阵是否可接受进行鉴别,这就是一致性检验的内涵。

    %以下是一致性检验CI=(t-n)/(n-1); CI=(t-n)/(n-1); RI=[0 0 0.52 0.89 1.12 1.26 。

    一致性检验能不能通过和RI矩阵有关系的,你这个检验要求更严格一些所以通zd过不了。我这有推荐的RI矩阵,你可以用我的这个函数试试,应该没问题。或者你自己更回.

    kappa运行参数是什么数据类型

    在诊断试验中,研究者希望考察不同诊断方法在诊断结果上是否具有一致性,比如:不同医务工作者对同一组病人的诊断结果是否一致、不同的诊断方法对同一个样本或研.

    检验一致性:(1)计算一致性指标C.I.=(最大特征值-n)/n-1 ; (2)找出相应的平均随机一致性指标R.I.; (3)计算一致性比例C.R.=C.I./R.I.;当C.R.

    期待看到有用的回答!

    我印象中好像是要用卡方的同质性还是一致性检验,但是又记得那是a*b列联。

    你的目的是比较两组被试的性别、受教育程度、年龄是否一来致吧,那就用普通的卡方分析就可以了,也自就是比较两组的性别、受教育程度、年龄是否存在差异,如果不.

    我不太清楚为什么要做一致性检验,请大大们解释一下,谢谢。

    意义:一致性检验是为了检验各元素重要度之间的协调性,避免出现A比B重要,B比C重要,而C又比A重要,这样的矛盾情况出现。在确定各层次各因素之间的权重时,.

    有多项检测检验点合格率最小的,如有3项检验点合格率分别为90%,80%,70%,其:逐项检验点合格率即满足大于70%的条件,且不合格点不集中。如有1项合格率小于70.

    确实是应该使用Kappa一致性检验评价结果的一致性。任何版本的SPSS都可以做Kappa一致性检验(被包含在卡方检验程序中),步骤跟做卡方检验基本相同,只需在卡.

    AHP模型有四层的时候,怎样进行总排序一致性检验?谢谢各位大虾

    无论多少层,都是从上到下,一层一层进行层次总排序和检验。您可以登录www.ahptool.net查看关于AHP的说明。

    认为判断矩阵中的不一致是由强矛盾判百断、弱矛盾判断、标度离散性、标度有限性共同作用的结果度.论文关于判断矩阵不一致性原因的分析及对一致性调整的解知决方案.

    请问一下矩阵一致性检验具体的计算步骤方法是什么?题目如图 对于计算步骤。

    如果是用spssau分析的话,结果会直接得到一致性检验的结果。具体可以查看spssau帮助手册:层次分析法-SPSSAU

    可以换一种标度方法,不一定要用1-9,可以用e的0/5次方到e的8/5次方标度方法。这个标度方法的一致性检验容易通过。可以下载yaahp自动计算。

    一致性检验是为了检验各元素重要度之间的协调性,避免出现A比B重要,B比C重要,而C又比A重要这样的矛盾情况出现

    更多相关内容
  • 一致性(Consistency) 是指多副本(Replications)问题中的数据一致性。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...

    一致性(Consistency)

    是指多副本(Replications)问题中的数据一致性。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)线性一致性(Linearizable Consistency)

    两个要求:

    • 任何一次读都能读到某个数据的最近一次写的数据。
    • 系统中的所有进程,看到的操作顺序,都和全局时钟下的顺序一致。

    简言之,在任意时刻,所有节点中的数据是一样的。

    例如,对于关系型数据库,要求更新过的数据能被后续的访问都能看到,这是强一致性。

    总结:

    • 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。
    • 保证了强一致性,务必会损耗可用性。

    顺序一致性(Sequential Consistency)

    两个要求:

    • 任何一次读都能读到某个数据的最近一次写的数据。
    • 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。

    弱一致性

    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。

    但即使过了“不一致时间窗口”这段时间后,后续对该数据的读取也不一定是最新之;

    所以说,可以理解为数据更新后,如果能容忍后续的访问只能访问到部分或者全部访问不到,则是弱一致性。

    最终一致性

    是弱一致性的特殊形式,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。

    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。

    简单说,就是在一段时间后,节点间的数据会最终达到一致状态。

    弱一致性与最终一致性区别

    弱一致性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,而最终一致过了不一致窗口后,后续的读取一定一致,才能说清楚弱一致和最终一致的区别

    总结

     

    展开全文
  • 1. 当我们在说一致性,我们在说什么?在分布式环境下,一致性指的是多个数据副本是否能保持一致的特性。在一致性的条件下,系统在执行数据更新操作之后能够从一致性状态转移到另一个一致性状态。对系统的一个数据...

    1. 当我们在说一致性,我们在说什么?

    在分布式环境下,一致性指的是多个数据副本是否能保持一致的特性。

    在一致性的条件下,系统在执行数据更新操作之后能够从一致性状态转移到另一个一致性状态。

    对系统的一个数据更新成功之后,如果所有用户都能够读取到最新的值,该系统就被认为具有强一致性。

    61dd9fb7d785

    分布式系统不可能同时满足一致性(C:Consistency)、可用性(A:Availability)和分区容忍性(P:Partition Tolerance),最多只能同时满足其中两项。

    2. ES 的数据一致性问题

    ES 数据并发冲突控制是基于的乐观锁和版本号的机制

    一个document第一次创建的时候,它的_version内部版本号就是1;以后,每次对这个document执行修改或者删除操作,都会对这个_version版本号自动加1;哪怕是删除,也会对这条数据的版本号加1(假删除)。

    客户端对es数据做更新的时候,如果带上了版本号,那带的版本号与es中文档的版本号一致才能修改成功,否则抛出异常。如果客户端没有带上版本号,首先会读取最新版本号才做更新尝试,这个尝试类似于CAS操作,可能需要尝试很多次才能成功。乐观锁的好处是不需要互斥锁的参与。

    es节点更新之后会向副本节点同步更新数据(同步写入),直到所有副本都更新了才返回成功。

    61dd9fb7d785

    分片向副本同步数据

    61dd9fb7d785

    es节点之间强连通

    Elasticsearch Master 节点的职责

    There are two fault detection processes running. The first is by the master, to ping all the other nodes in the cluster and verify that they are alive. And on the other end, each node pings to master to verify if its still alive or an election process needs to be initiated.

    由主节点负责ping 所有其他节点,判断是否有节点已经挂掉

    创建或删除索引

    决定分片在节点之间的分配

    稳定的主节点对集群的健康是非常重要的。虽然主节点也可以协调节点,路由搜索和从客户端新增数据到数据节点,但最好不要使用这些专用的主节点。一个重要的原则是,尽可能做尽量少的工作。

    对于大型的生产集群来说,推荐使用一个专门的主节点来控制集群,该节点将不处理任何用户请求。

    3. ElasticSearch 的数据实时性

    ElasticSearch 是通过怎样的手段做到数据的近实时搜索的?

    61dd9fb7d785

    一个Index由若干段组成,搜索的时候按段搜索,我们索引一条段后,每个段会通过fsync 操作持久化到磁盘,而fsync 操作比较耗时,如果每索引一条数据都做这个full commit(rsync)操作,提交和查询的时延都非常之大,所以在这种情况下做不到实时的一个搜索。

    FileSystem Cache 与 refresh

    针对这个问题的解决是在Elasticsearch和磁盘之间引入一层称为FileSystem Cache的系统缓存,正是由于这层cache的存在才使得es能够拥有更快搜索响应能力。

    61dd9fb7d785

    新的文档数据写入缓存区

    61dd9fb7d785

    缓存区的数据写入一个新段

    es中新增的document会被收集到indexing buffer区后被重写成一个segment然在es中新增的document会被收集到indexing buffer区后被重写成一个segment然后直接写入filesystem cache中,这个操作是非常轻量级的,相对耗时较少,之后经过一定的间隔或外部触发后才会被flush到磁盘上,这个操作非常耗时。但只要sengment文件被写入cache后,这个sengment就可以打开和查询,从而确保在短时间内就可以搜到,而不用执行一个full commit也就是fsync操作,这是一个非常轻量级的处理方式而且是可以高频次的被执行,而不会破坏es的性能。

    在elasticsearch里面,这个轻量级的写入和打开一个cache中的segment的操作叫做refresh,默认情况下,es集群中的每个shard会每隔1秒自动refresh一次,这就是我们为什么说es是近实时的搜索引擎而不是实时的,也就是说给索引插入一条数据后,我们需要等待1秒才能被搜到这条数据,这是es对写入和查询一个平衡的设置方式,这样设置既提升了es的索引写入效率同时也使得es能够近实时检索数据。

    参考:

    j近实时搜索翻译的比较好的博客:

    展开全文
  • 分布式数据库的数据一致性管理是其最重要的内核技术之一,也是保证分布式数据库满足数据库最基本的ACID特性中的 “一致性”(Consistency)的保障。在分布式技术发展下,数据一致性的解决方法和技术也在不断的演进,...

    前言

    分布式数据库的数据一致性管理是其最重要的内核技术之一,也是保证分布式数据库满足数据库最基本的ACID特性中的 “一致性”(Consistency)的保障。在分布式技术发展下,数据一致性的解决方法和技术也在不断的演进,本文就以分布式数据库作为案例,介绍分布式数据库数据一致性的原理以及实际实现。

    1、数据一致性

    1.1 数据一致性是什么

    大部份使用传统关系型数据库的DBA在看到“数据一致性”时,第一反应可能都是数据在跨表事务中的数据一致性场景。但是本文介绍的“数据一致性”,指的是**“数据在多份副本中存储时,如何保障数据的一致性”**场景。

    由于在大数据领域,数据的安全不再由硬件来保证,而是通过软件手段,通过同时将数据写入到多个副本中,来确保数据的安全。数据库在同时向多个副本写入记录时,如何确保每个副本数据一致,称为“数据一致性”。

    1.2 关系型数据库如何保障数据一致性

    传统的关系型数据库对于运行环境–硬件要求都比较高,例如Oracle会建议用户使用小型机+共享存储作为数据库的运行环境,DB2 DPF也同样建议用户采用更好的服务器+高端存储来搭建数据库的运行环境。所以在数据存储安全的技术要求下,传统关系型数据库更多是依赖硬件的技术来保障数据的安全性。

    在这里插入图片描述
    因为关系型数据库的数据安全是基于硬件来保障,并且数据也不会通过同时存储多份来保障数据的安全,所以关系型数据库的用户默认认为数据存储是一致的。

    1.3 分布式存储如何保障数据一致性

    本文在讨论分布式存储时,主要指的是大数据产品中的分布式文件系统和分布式数据库,例如:SequoiaDB和HDFS。

    用户在搞明白分布式存储的数据一致性原理时,必须要先明白为什么他们就需要数据一致性,和分布式存储的数据存储与关系型数据库的数据存储又有什么区别。

    大数据技术的诞生,确确实实让系统的性能有新的突破,并且支持硬件以水平扩展的方式来获得线性增长的性能和存储。这些都是过去传统关系型数据库所无法提供的。另外,大数据技术也抛弃了运行环境必须足够好的硬性要求,而是允许用户通过批量廉价X86服务器+本地磁盘的方式搭建规模集群,从而获得比过去依赖硬件垂直扩展所提供的更强的计算能力和更多的存储空间。

    大数据技术的核心思想就是分布式,将一个大的工作任务分解成多个小任务,然后通过分布式并发操作的方式将其完成,从而提高整个系统的计算效率或者是存储能力。而在分布式环境下,由于硬件的要求降低,必然需要大数据产品提供另外一个重要的功能–数据安全

    在这里插入图片描述
    大数据产品在解决数据安全的方式上,都比较接近,简单来说,就是让一份数据通过异步或者同步的方式保存在多台机器上,从而保障数据的安全。

    分布式存储在解决数据安全的技术难点后,又引入了一个新的技术问题,就是如何保障多个副本中的数据一致性。目前SequoiaDB是使用Raft算法来保证数据在多个副本中一致性。

    2、Raft算法

    2.1 Raft算法背景

    在分布式环境下,最著名的一致性算法应该是Paxos算法,但是由于它实在过于晦涩难懂,并且实现起来极度困难,所以在2013年,Diego Ongaro、John Ousterhout两个人以易懂(Understandability)为目标设计了一套一致性算法Raft。Raft算法最大的特点在于简单易懂,并且实现起来简单

    2.2 Raft算法概述

    与Paxos不同,Raft强调的是易懂,Raft和Paxos一样只要保证n/2+1节点正常就能够提供服务。

    众所周知当问题较为复杂时可以把问题分解为几个小问题来处理,Raft也使用了分而治之的思想。Raft算法重点解决三个子问题:选举(Leader election)、日志复制(Log replication)、安全性(Safety)。

    Raft算法强化了Leader节点的功能,Follower节点的数据只能够从Leader中获取,所以Follower节点的实现就变得简单,只要负责和Leader保持通信,并且接受Leader推送的数据即可。

    2.3 Raft算法原理

    2.3.1 节点角色

    Raft算法中,对节点的状态分为3种角色,分别是Leader(领导者)、Follower(追随者)和Candidate(候选者)。

    Leader,负责处理来自客户端的请求,负责将日志同步到Follower中,并且保证与Follower之间的heartBeat联系;

    Follower,当集群刚刚启动时,所有节点均为Follower状态,它的工作主要为响应Leader的日志同步请求,响应Candidate的请求,以及把请求到Follower的事务请求转发给Leader;

    Candidate,选举Leader时负责投票,选举出来Leader后,节点将从Candidate状态变为Leader状态。

    在这里插入图片描述

    2.3.2 Terms

    在分布式环境下,“时间同步”一直都是老大难的技术难题。Raft为了解决这个问题,将时间划分为一个一个的Term(可以理解为“逻辑时间”)来处理在不同时间段里的数据一致性。

    Terms有以下原则

    • 每个Term中,至多存在一个Leader
    • 某些Term中,有可能存在由于选举失败,没有Leader的情况
    • 每个节点自己维护本地的currentTerm
    • 每个Term都是一个连续递增的编号
    • 如果Follower的Term编号比别的Follower Term编号小时,该Follower Term编号将更新Term编号,以保持与其他Follower Term编号一致

    2.3.3 选举

    Raft的选举由定时器触发,每个节点的触发时间都不相同。

    所有的节点在开始时状态都为Follower,当定时器触发选举后Term编号递增,该节点的状态由Follower转为Candidate,并且向其他节点发起RequestVote RPC请求,这时选举有3种情况可能发生:

    发起RequestVote的节点收到n/2+1(过半数)个节点的投票,该节点将从Candidate状态变为Leader状态,开始向其他节点发送HeartBeat以保持Leader的正常状态

    如果收到投票请求后,该节点发现发起投票的节点Term大于自己,则该节点状态从Candidate转为Follower,否则保持Candidate状态,并且拒绝该投票请求

    选举期间发生了超时,则Term编号递增,重新发起选举
    在这里插入图片描述

    2.3.4 日志复制

    日志复制主要的作用就是用来保证节点的数据一致性与高可用性。

    当Leader被选举出来后,所有的事务操作都必须要经过Leader处理。这些事务操作成功后,将会被按顺序写入到LOG中,每个LOG都包含一个index编号。

    Leader在LOG发生变化后,通过HeartBeat将新的LOG同步到Follower上,Follower在接收到LOG后,再向Leader发送ACK信息,当Leader接到大多数(2/n+1)Follower的ACK信息后,将该LOG设置为已提交,并且Leader将LOG追加到本地磁盘中。

    同时Leader将在下一个HeartBeat中,通知所有的Follower将该LOG存储在各自的本地磁盘中。

    2.3.5 安全性

    安全性是用于确保每个节点都是按照相同的日志序列进行执行的安全机制。

    如果当某个Follower在同步Leader的日志时失败,但是未来该Follower又可能被选举为Leader时,就有可能导致前一个Leader已经commit的日志发生覆盖,这样就导致了节点执行不同序列的日志。

    Raft的安全性就是用于保证选举出来的Leader一定包含先前已经commit LOG 的机制,主要遵循的原则如下:

    每个Term 只能选举一个Leader;

    Leader的日志完整性,则当Candidate重新选举Leader时,新的Leader必须要包含先前已经commit的LOG;

    Candidate在选举新的Leader时,使用Term来保证LOG的完整性;

    3、分布式数据库数据一致性技术实现

    以国产原厂的分布式数据库SequoiaDB为例,SequoiaDB在多副本的部署中,采用Raft算法保证数据在多副本环境中保持一致。

    SequoiaDB集群中,总共包含3中角色节点,分别是协调节点、编目节点和数据节点。由于协调节点本身不存任何数据,所以只有编目节点和数据节点存在事务操作,换言之,编目分区组和数据分区组的副本同步采用Raft算法保证数据一致性。

    在这里插入图片描述

    3.1 编目节点和数据节点的事务日志介绍

    编目节点和数据节点由于都是需要存储数据的,并且在集群部署中该,为了确保数据的安全,都是建议采用分布式的方式进行部署,所以在数据同步中,需要采用Raft算法的基本原理进行数据同步。

    编目节点和数据节点在存储数据时,共包含两大部分,一个真实的数据文件,另一个是事务日志文件。
    在这里插入图片描述
    SequoiaDB的节点事务日志,默认情况下由20个64MB(总大小为1.25GB)的文件构成。节点的事务日志主要包含一个index编号和数据操作内容,index编号保持永远递增状态。

    另外,SequoiaDB节点的事务日志不会永久保存,而是当所有的事务日志写满后,再重新从第一个文件开始进行覆盖写入。

    3.2 编目分区组的数据一致性

    由于编目分区组是保存SequoiaDB集群的元信息,数据同步要求高,所以编目分区组的数据一致性要求为强一致性,即每次向编目分区组执行事务操作时,必须要确保所有的编目节点操作成功,才计算该操作执行成功,否则该事务操作将在整个编目分区组中回退事务日志,以保证分区组内的数据一致性。

    另外,编目分区组还有一个比较重要的特性,即编目分区组必须要存在主节点才能够正常工作,如果老的主节点宕机了,编目分区组暂时没有主节点,则该编目分区组不能够对外提供任何事务操作和数据查询操作。

    3.3 数据分区组的数据一致性

    数据分区组的数据一致性默认情况下为最终一致性性,即只要求主节点执行事务操作成功即视为操作成功,主节点将在未来异步同步ReplicaLOG到从节点上。

    3.4 主从节点的事务日志同步

    SequoiaDB的主从节点是通过事务日志同步来保证数据一致性的,并且主从节点的事务日志同步是单线程完成。

    如果当主节点和从节点的LSN差距为一条记录,则主节点会主动将最新的事务日志推送给从节点。

    如果主节点和从节点的LSN差距超过一条记录,则从节点会主动向主节点请求同步事务日志,主节点收到同步请求后,会将从节点的LSN号到主节点最新的LSN号对应的事务日志打包一次性发送给从节点。

    3.5 从节点日志重放

    当从节点获取到主节点推送过来的事务日志后,就会自动解析事务日志和重放。从节点在重放事务日志时,默认情况下会以10并发来重放事务日志。

    从节点在执行并发重放日志时有条件限制,即在集合的唯一索引个数<=1的情况下,INSERT、DELETE、UPDATE、LOB WRITE、LOBUPDATE、LOB REMOVE操作可以支持并发重放事务日志。从节点在做并发重放时,是通过记录的OID进行打散并发执行,这样就可以保证对相同记录的操作不会由于并发重放导致数据不一致。

    但是用户需要注意,从节点在重放事务日志时, DROP CL操作不能够支持并发重放。

    4、SequoiaDB数据一致性应用

    目前SequoiaDB数据分区组的数据一致性是基于集合级别进行配置的。用户在使用SequoiaDB过程中,可以随时调整数据一致性的强度。

    4.1 创建集合时指定

    在一个多副本的SequoiaDB集群中,集合默认的数据一致性行级别为“最终一致性”。用户可以在创建集合时显式指定该集合的“数据一致性强度”,例如可以在SequoiaDB Shell中执行以下命令

    db.CSNAME.createCL(“CLNAME”,{ReplSize:3})

    ReplSize参数填写范围
    在这里插入图片描述

    4.2 修改已经存在的集合

    如果集合在创建时没有设置“数据一致性”ReplSize参数,用户也可以对已经存在的集合进行修改,在SequoiaDB Shell修改命令如下

    db.CSNAME.CLNAME.alter({ReplSize:3})

    ReplSize的取值范围和创建集合时一致。

    4.3 如何查看集合的ReplSize参数

    如果用户希望检查当前集合的RepliSize参数值,可以通过数据库快照进行查看,在SequoiaDB Shell查看命令如下

    db.snapshot(SDB_SNAP_CATALOG,{}, {“Name”:null, “IsMainCL”:null,“MainCLName”:null, “ReplSize”:null})
    打印信息如下

    {

    “MainCLName”:“test.main2”,

    “Name”: “foo.bar2”,

    “IsMainCL”: null,

    “ReplSize”: null

    }

    {

    “IsMainCL”: true,

    “Name”: “test.main2”,

    “MainCLName”: null,

    “ReplSize”: null

    }

    {

    “Name”: “foo.tt”,

    “ReplSize”: 3,

    “IsMainCL”: null,

    “MainCLName”: null

    }

    5、总结

    分布式的数据库,通过Raft算法来确保在分布式情况上数据的一致性,并且编目分区组和数据分区组对数据一致性要求又有所不同,编目分区组始终要求的是数据在多副本请情况下数据强一致性,而数据分区组则可以由用户在创建集合时来执行数据一致性的强度,强度越高,数据安全性越好,但是执行的效率就会相对较差,反之依然。

    目前SequoiaDB在数据一致性场景上,用户的调整空间较大,可以根据不同的业务要求来调整数据一致性的强度,以满足业务或追求性能最优,或者数据最安全的技术要求。

    展开全文
  • 一致性一致性 最终一致性

    千次阅读 2019-10-02 17:58:48
    在足球比赛里,一个球员在一场比赛中进三个球,称之...一致性(Consistency) 可用性(Availability) 分区容忍性(Partition tolerance) CAP原理指的是,这三个要素最多只能同时实现两点,不可能三者兼顾。因此在进行分...
  • 分布式系统的一致性问题(汇总)

    万次阅读 多人点赞 2019-09-02 15:32:19
    保证分布式系统数据一致性的6种方案 问题的起源 在电商等业务中,系统一般由多个独立的服务组成,如何解决分布式调用时候数据的一致性? 具体业务场景如下,比如一个业务操作,如果同时调用服务 A、B、C,需要...
  • 浅析数据一致性

    万次阅读 多人点赞 2016-02-19 15:27:38
    什么是数据一致性?  在数据有多分副本的情况下,如果网络、服务器或者软件出现故障,会导致部分副本写入成功,部分副本写入失败。这就造成各个副本之间的数据不一致,数据内容冲突。 实践中,导致数据不一致的情况...
  • 随着微服务的越来越多,一致性问题也越来越被重视。纠结是怎样才能ACID呢?CAP还是Base呢?其实强一致性的方案也特别多,比如net的msdtc、java的atomikos...等。但他们这类基于2pc(两阶段提交协议)实现,基本上性能...
  • HDFS数据一致性

    千次阅读 2018-09-11 10:22:45
    2.NameNode如何保证元数据的一致性 3.校验和 4.为实现高可用,HDFS采用的诸多策略 4.1 冗余副本 4.2 机架感知 4.3 心跳机制 4.4 安全模式 4.5 校验和 4.6 回收站 4.7 元数据保护 4.8 快照机制 ...
  • 分布式环境Raft一致性共识算法解读

    万次阅读 2018-06-03 16:16:32
    Raft是分布式环境下的一致性算法,它通过少数服从多数的选举来维持集群内数据的一致性。它与RBFT算法名称有点像,然而Raft算法里不能存在拜占庭节点,而RBFT则能容忍BFT节点的存在。Raft非常类似于paxos协议(参见我...
  • 在足球比赛里,一个球员在一场比赛中进三个球,称之...一致性(Consistency) 可用性(Availability) 分区容忍性(Partition tolerance) CAP原理指的是,这三个要素最多只能同时实现两点,不可能三者兼顾。因此在进行...
  • 一致性是一个深刻而复杂的问题,这篇文章是我目前的粗浅理解,如果发现理解错误还会继续更新 目前这篇文章只是记录我自己的理解,并没有考虑文章的可读性 本文由giantpoplar发表于CSDN,未经允许不得转载。 ...
  • 数据库怎么保证(分布式)事务一致性

    万次阅读 多人点赞 2019-03-15 10:15:43
    浅谈事务与一致性问题 原文地址 https://www.jianshu.com/p/f0a1b00a6002 在高并发场景下,分布式储存和处理已经是常用手段。但分布式的结构势必会带来“不一致”的麻烦问题,而事务正是解决这一问题而引入的一种...
  • 10分钟带你了解一致性hash算法

    千次阅读 多人点赞 2019-03-30 18:33:10
    文章目录环境描述场景描述以下是运算原理图:一致性hash算法概念一致性hash算法的优点hash环偏斜问题虚拟节点 环境描述 在了解hash算法之前先去了解一下缓存中的一个应用场景,再来理解一致性hash算法就会简单很...
  • 理解分布式一致性:Raft协议

    万次阅读 2019-04-11 16:02:45
    在分布式系统中,分布式一致性是一个非常重要的概念,它是指分布式系统的各个服务器都保持一个统一的状态(数据)。但是在分布式系统中,通常由于网络,系统状态等原因会导致某些服务不可用或者不可靠。这就需要一种...
  • 一致性、弱一致性、最终一致性

    千次阅读 2015-09-27 22:01:39
    在足球比赛里,一个球员在一场比赛中进三个球,称之为帽子戏法(Hat-trick)。在分布式数据系统中,也有一个帽子原理(CAP Theorem),不过此帽子非彼帽子。...一致性(Consistency)可用性(Availabil
  • 谈谈如何确保数据的一致性

    千次阅读 2019-12-10 11:30:01
    谈谈如何确保数据的一致性数据库必须具备的四个特性背景什么是接口的幂等性?幂等性在哪里会用到?技术方案总结 数据库必须具备的四个特性 1:原子性:事务包含的所有操作要么全部成功,要么全部失败回滚;成功必须要...
  • 注意的问题:在第二步构造判断矩阵后要对其进行一致性检验,检验构造的矩阵是否与一致性矩阵有太大差别,接下来介绍一致性矩阵 一致性检验 1.一致矩阵 下图中左侧是构造的判断矩阵,右侧是其对应的一致矩阵,如果...
  • 一致性模型有哪些?

    万次阅读 多人点赞 2021-04-12 00:09:31
    在工程中常用的一致性模型有:强一致性(Strong Consistency), 弱一致性(Weak Consistency),最终一致性(Eventual Consistency 1. 强一致性: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...
  • 在分布式数据系统中,也有一个帽子原理(CAP Theorem),不过此帽子非彼帽子。CAP原理中,有三个要素,CAP原理指的是,这三个要素... 一致性就是数据保持一直,可以理解为多个节点中数据的值是一致的,一致性又可以分...
  • 介绍内容转载自:http://www.blogjava.net/hello-yun/archive/2012/04/27/376744.html https://blog.csdn.net/c289054531/article/details/15337575CAP原理中,有三个要素:一致性(Consistency)可用性(Availability...
  • 在分布式系统中会涉及到CAP原理,来保证数据的一致性, 1.什么是CAP: 一致性(Consistency) 可用性(Availability) 分区容忍性(Partition tolerance) CAP原理是说这三个要素最多只能同时满足两点,不可能...
  • 那么这多个 server 就需要涉及到一致性问题,这个一致性体现的是多个 server 就 master 这个投票在分布式环境下达成一致性。简单来说就是最终听谁的。但是在网络环境中由于网络的不可靠性,会存在消息丢失和或者被...
  • 一致性hash算法

    千次阅读 2019-04-27 22:47:14
    一致性hash算法Hash算法的作用Hash算法的冲突一致性hash算法一致性hash算法的原理容错性虚拟节点 Hash 算法也叫做散列算法,他可以让任意长度的数据M映射成为长度固定的值H。 Hash算法的作用 Hash算法的第一个作用...
  • 负载均衡之一致性哈希算法

    千次阅读 2018-03-21 21:12:05
    说到负载均衡的hash算法,自然会联想起如下这样的算法 hash(object)%nodeTotal 而在集群中,机器的动态上下线是常见的情况,如果集群是无状态的,那么上述的算法没有问题....为了解决上述的问题,一致性哈希算法就被...
  • 层次分析与一致性检验

    万次阅读 多人点赞 2020-12-20 17:19:25
    目录1、层次分析法的基本步骤1.1、建立层次结构模型1.2、构造判断(成对比较)矩阵1.3、层次单排序及一致性检验1.4、 层次总排序及其一致性检验2、总结:层次分析法的4步3、实例:去哪儿旅游5、为什么层次分析法要进行...
  • 移动端UI一致性解决方案

    万次阅读 多人点赞 2020-11-26 20:00:21
    总第424篇2020年 第48篇外卖UI一致性项目是外卖UI设计团队与研发团队共建的项目,目的是改善用户端体验的一致性,提升多技术方案间组件的通用性和复用率,降低整体视觉改版带来的研发成...
  • 在传统的IT时代,一致性通常指强一致性,强一致性通常体现在你中有我、我中有你、浑然一体;而在互联网时代,一致性的含义远远超出了它原有的含义,在我们讨论互联网时代的一致性之前,我们先了解一下互联网时代的...
  • Zookeeper系列(1)--分布式一致性理论,CAP,BASE理论

    千次阅读 多人点赞 2018-01-30 22:20:26
    Zookeeper系列,会从分布式一致性理论开始介绍,设计诸如:CAP,BASE理论,分布式一致性算法:2PC,3PC,Paxos,ZAB以及Zookeeper的节点特性,Zookeeper如何保证一致性及高可用,最后会介绍zk的各种应用。 关于数据的...
  • 今天和同事讨论了下微服务架构下的事务一致性问题,查了下资料,抄录如下。说到底,最终都必须保证数据一致性,至于中间具体采用哪种模式,还是需要根据具体的业务逻辑来选择。1、可靠事件模式可靠事件模式属于事件...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 851,653
精华内容 340,661
关键字:

产品一致性的重要性