1介绍RMAN是RecoveryManager的缩写，为Oracle的恢复管理器，是Oracle数据库推荐提供的一种恢复和备份数据库的工具，也是数据库管理员管理数据库常用的工具之一。它是物理备份，而EXP是逻辑备份它可以实现一致性备份，非一致性备份，增量备份，而exp且做不到很多第三方的工具也是调用rman的脚本来实现备份功能，如赛门铁克，NBU

本文将对几种缓存与数据库保证数据一致性的使用方式进行分析。为保证高并发性能，以下分析场景不考虑执行的原子性及加锁等强一致性要求的场景，仅追求最终一致性

1\.MySQL持久化数据,Redis只读数据redis在启动之后，从数据库加载数据。读请求：不要求强一致性的读请求，走redis，要求强一致性的直接从mysql读取写请求：数据首先都写到数据库，之后更新redis（先写redis再写mysql，如果写入失败事务回滚会造成redis中存在脏数据）2.MySQL和Redis

第一作者：李建俊，第二作者：杨哲轩，王聪TiKV作为一个分布式KV数据库，使用Raft算法来提供强一致性。Raft算法提供了单一group的一致性，但是单一group无法扩展和均衡。因此，TiKV采用了MultiRaft的方式基于Raft算法提供能兼顾一致性、扩展均衡的KV储存。下文以3.0版本代码为例，讲述raf

前言　　1）在数据库的锁机制中介绍过，数据库管理系统（DBMS）中的并发控制的任务是确保在多个事务同时存取数据库中同一数据时不破坏事务的隔离性和一致性以及数据库的一致性。　　2）加锁是为了解决更新丢失问题更新丢失　　两次更新同时进行，后一次更新覆盖了前一次更新的情况，更新丢失是数据没有保证一致性导致的。事务A查询余额，

数据库是一个多用户使用的共享资源。当多个用户并发地存取数据时，在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据，破坏数据库的一致性。在数据库中有两种基本的锁类型：排它锁（ExclusiveLocks，即X锁）和共享锁（ShareLocks，即

1、事物四大特性（ACID）1.原子性（atomicity）：一个事务必须视为一个不可分割的最小工作单元，整个事务中的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚，对于一个事务来说，不可能只执行其中的一部分操作，这就是事务的原子性。2.一致性（consistency）：数据库总数从一个一致性的状态转换到另一个一致性的状态。3.隔离性

在上一篇文章写了锁的基本概述以及行锁的三种形式，这一篇的主要内容如下：一致性非锁定读自增长与锁外键和锁一致性性非锁定读一致性非锁定读是InnoDB通过多版本并发控制（MVCC，multiversionconcurrencycontrol）的方式来读取当前执行时间数据库中的最近一次快照，如果读取的行正在执行

数据库事务特点ACID原子性，一致性，隔离性，永久性ACID是Atomic（原子性）Consistency（一致性）Isolation（隔离性）Durability（持久性）数据库事务说是如何实现的？1.通过预写日志方式实现的，redo和undo机制是数据库实现事务的基础2.redo日志用来在断电/数据

简介   之前我已经写了一个关于SQLServer日志的简单系列文章。本篇文章会进一步挖掘日志背后的一些概念，原理以及作用。数据库的可靠性   在关系数据库系统中，我们需要数据库可靠，所谓的可靠就是当遇见如下两种情况之一时保证数据库的一致性:在系统崩溃/故障等情况下，保证数据库的一致性数据不能在多个DM

MySQL基础1、概念<u数据库</u，为我们提供高效、便捷的方式对数据进行<u增删改查</u的工具优势程序稳定、数据一致性、并发、效率2.数据库管理系统（DataBaseManagementSystem简称DBM

简介   之前我已经写了一个关于SQLServer日志的简单系列文章。本篇文章会进一步挖掘日志背后的一些概念，原理以及作用。数据库的可靠性   在关系数据库系统中，我们需要数据库可靠，所谓的可靠就是当遇见如下两种情况之一时保证数据库的一致性:在系统崩溃/故障等情况下，保证数据库的一致性数据不能在多个DM

1\.概述Databus是一个低延迟、可靠的、支持事务的、保持一致性的数据变更抓取系统。由LinkedIn于2013年开源。Databus通过挖掘数据库日志的方式，将数据库变更实时、可靠的从数据库拉取出来，业务可以通过定制化client实时获取变更并进行其他业务逻辑。Databus有以下特点：

(一)缓存和数据库间数据一致性问题分布式环境下（单机就不用说了）非常容易出现缓存和数据库间的数据一致性问题，针对这一点的话，只能说，如果你的项目对缓存的要求是强一致性的，那么请不要使用缓存。我们只能采取合适的策略来降低缓存和数据库间数据不一致的概率，而无法保证两者间的强一致性。合适的策略包括合适的缓存更新策略，更新数

1.1数据库对比缓存：将数据存储到内存中，只有当磁盘胜任不了的时候，才会启用缓存　　缺点：断电数据丢失(双电)，用缓存存储数据的目的只是为了应付大并发的业务。数据库：mysql(关系型数据库，能够保证数据一致性，保证数据不丢失，当因为功能太多，导致性能不高)数据参考缓存数据库：me

分布式一致性“分布式”是大型系统实现高性能、高可用所常用的架构手段，本章节将概述“分布式一致性”的基本内容，以作为ZAB算法阐述的基础。分布式一致性的基本概念数据库系统的基础理论中，“事务”必须符合ACID，即为：Atomicity原子性、Consistency一致性、Isolation隔离性、Durabilit

1、什么是事务事务是一条或多条数据库操作语句的组合，具备ACID，4个特点。原子性：要不全部成功，要不全部撤销隔离性：事务之间相互独立，互不干扰一致性：数据库正确地改变状态后，数据库的一致性约束没有被破坏持久性：事务的提交结果，将持久保存在数据库中2、事务并发会产生什么问题1）第一类丢失更新：在没有事务隔离的情况下，两个事务都同时

1导读数据的一致性是数据准确的重要指标，那如何实现数据的一致性呢？本文从事务特性和事务级别的角度和大家一起学习如何实现数据的读写一致性。2一致性1.数据的一致性：通常指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。举个例子：某系

1导读数据的一致性是数据准确的重要指标，那如何实现数据的一致性呢？本文从事务特性和事务级别的角度和大家一起学习如何实现数据的读写一致性。2一致性1.数据的一致性：通常指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。举个例子：某系统实现读写分离，读数据库是写数据库的