大数据的一致性

标签: 大数据 一致性 | 发表时间:2013-11-13 10:26 | 作者:阿里正祥
出处:http://blog.sina.com.cn/kern0612
看到了一篇关于数据一致性的文章:下一代NoSQL:最终一致性的末日? (  http://www.csdn.net/article/2013-11-07/2817420 ),其中说到: 相比关系型数据库,NoSQL解决方案提供了shared-nothing、容错和可扩展的分布式架构等特性,同时也放弃了关系型数据库的强数据一致性和隔离性,美其名曰:“最终一致性”。
最终一致性将读取不一致和不可靠的写带来的麻烦推给了软件开发人员。以如此弱的数据保证能力构建一个如今互联网需求的复杂、可扩展的系统是异常困难的,我们需要停止接受最终一致性,去探索能提供数据强一致性的可扩展的、分布式数据库设计。
深有同感,其实这正是3年多前阿里巴巴启动OceanBase可扩展的关系数据库 (  http://alibaba.github.io/oceanbase/ ) 的根本原因,即同时兼顾SQL和NoSQL特性,也就是: 数据强一致, shared-nothing、容错和可扩展
喜欢英语的同学,建议看英文的原文:  http://gigaom.com/2013/11/02/next-gen-nosql-the-demise-of-eventual-consistency/  

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一致性hash

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一致性hash算法 - consistent hashing. 分类:  算法艺术2010-02-02 09:19 69836人阅读  评论(97)  收藏  举报. 算法 cache object 服务器 存储 c. 一致性 hash 算法( consistent hashing ).

COMMIT和数据一致性

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一致性HASH算法

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一致性 hash 算法( consistent hashing ). consistent hashing 算法早在 1997 年就在论文 . Consistent hashing and random trees 中被提出,目前在cache 系统中应用越来越广泛;. 比如你有 N 个 cache 服务器(后面简称 cache ),那么如何将一个对象 object 映射到 N 个 cache 上呢,你很可能会采用类似下面的通用方法计算 object 的 hash 值,然后均匀的映射到到 N 个 cache ;.

GitHub - 事务最终一致性 - MQ保证消息一致性

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使用rabbitMq来简单实现分布式事务的最终一致性 版本如下:. 目录 名称 访问地址. gateway 网关+路由. rabbitMq -> 注册中心 -> 网关 -> 订单 -> 支付. 3、发送消息(采用确认模式). 4、mq收到消息之后给生产端一个确认消息. 5、生产端监听这个确认消息.

谈大数据(2)

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对于大数据,后面会作为一个系列来谈,大数据涉及的方面特别多,包括主数据,数据中心和ODS,SOA,云计算,业务BI等很多方面的内容. 前面看到一个提法,即大数据会让我们更加关注业务方面的内容,而云平台则更多是技术层面的内容. 对于大数据会先把各个理解的关键点谈完了,再系统来看大数据的完整解决方案和体系化.

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白话大数据

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一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似. 一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题,使得DHT可以在P2P环境中真正得到应用.   但现在一致性hash算法在分布式系统中也得到了广泛应用,研究过memcached缓存数据库的人都知道,memcached服务器端本身不提供分布式cache的一致性,而是由客户端来提供,具体在计算一致性hash时采用如下步骤:.