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Sep 25 2023

JerryTse - 為什麼要使用zookeeper

本文標題為《為什麼要使用zookeeper》，但是本文並不是專門介紹zookeeper原理及其使用方法的文章。如果你在網上搜索為什麼要使用zookeeper，一定能能到從zookeeper原理、適用場景到Zab算法原理等各種各樣的介紹，但是看過之後是不是還是懵懵懂懂，只是學會了一些片面的、具體的知識點，還是不能文章標題的問題。zookeeper使用一種名為Zab的共識算法實現，除了Zab算法之外還

分佈式鎖 , zookeeper , 分佈式系統 , 多進程 , 一致性

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Sep 26 2024

百度Geek説 - 百度搜索結果波動的極致治理

作者 | ZZ 導讀 本文講述百度搜索系統面臨搜索結果一致性的挑戰，如何準確衡量並消除不一致因素成為關鍵問題。本文介紹了百度搜索系統針對結果波動問題的創新解決方案，通過設計數據打平技術，將問題量化至服務與特徵層面，並利用fake流量與動態debug機制進行大量實驗與數據收集。同時，採用多實驗統籌與自動巡檢機制提高實驗效率與分析自動化，最終成功捕獲所有對結果波動有實質貢獻的特徵，為系統優化提供了精確

服務治理 , 分佈式系統 , 一致性

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Nov 04 2025

牛肉燒烤屋 - 詳解分佈式緩存不一致性的所有情況！除了分佈式緩存外，其它場景又是如何解決緩存一致性的呢？

[toc] 引言 持久化層和緩存層的一致性問題也通常被稱為「雙寫一致性問題」，“雙寫”意為數據既在數據庫中保存一份，也在緩存中保存一份。對於一致性來説，包含強一致性和弱一致性，強一致性保證寫入後立即可以讀取，弱一致性則不保證立即可以讀取寫入後的值，而是儘可能的保證在經過一定時間後可以讀取到，在弱一致性中應用最為廣泛的模型則是最終一致性模型，即保證在一定時間之後寫入和讀取達到一致的狀態。 我們一般會

redis , 緩存 , JAVA , 一致性

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Nov 04 2025

ChiefHela - 緩存和數據庫更新策略：先刪除緩存還是先更新數據庫？

在分佈式系統和高併發應用中，緩存與數據庫的一致性是一個核心挑戰。關於"先刪除緩存還是先更新數據庫"的問題，業界有深入研究和多種實踐方案。以下是綜合分析： 兩種策略對比 1. 先刪除緩存，再更新數據庫（Cache-Aside模式） 流程 刪除緩衝中的數據 更新數據庫中的新數據 優點 實現簡單直觀 確保後續讀取能獲取最新數據（因為緩存已刪除） 缺點 在併發讀寫時可能導致

緩存 , 數據庫 , 一致性

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Nov 04 2025

Java烘焙師 - 架構師必備：實時對賬與離線對賬

背景 在跨系統之間的數據寫入場景下，上下游系統極有可能因為網絡超時/抖動、或寫本地DB與調外部接口不能同時成功等原因，而出現數據不一致的問題，因此需要有及時發現不一致問題、並自動修復的能力。下面結合筆者的經驗，把對賬做個總結。 需要注意的是，這裏提的對賬不特指資金對賬，而是跨系統的字段對賬，如B端與C端系統之間的對賬。 對賬的指標 判斷對賬是否做得好，主要看這幾個指標： 完備性：確保所有字段都

對賬 , 架構 , 一致性

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Apr 27 2025

異常君 - Paxos 協議三階段解密：原理剖析與 Java 實現

你是否遇到過這樣的情況：公司的微服務集羣中，多個節點需要選出主節點，但因為網絡故障卻導致兩個節點同時認為自己是"主"？或者在容器編排系統中，因為通信延遲導致不同節點看到的系統狀態不一致，引發了一連串莫名其妙的錯誤？在分佈式系統中，這些場景時有發生，而它們本質上都指向一個核心問題：如何在不可靠的網絡環境中，讓多個獨立節點對某個決策達成一致？ 這個看似簡單的問題卻難倒了無數系統設計師。幸運的是，Les

分佈式系統 , JAVA , paxos , 一致性 , 後端

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