什么是多副本数据的强一致性,弱一致性和最终一致性
一致性又可以分为强一致性与弱一致性。强一致性可以理解为在任意时刻,所有节点中的数据是一样的。同一时间点,你在节点A中获取到key1的值与在节点B中获取到key1的值应该都是一样的。弱一致性包含很多种不同的实现,目前分布式系统中广泛实现的是最终一致性。所谓最终一致性,就是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。也可以简单的理解为在一段时间后,节点间的数据会最终达到一致状态。对于最终一致性最好的例子就是DNS系统,由于DNS多级缓存的实现,所以修改DNS记录后不会在全球所有DNS服务节点生效,需要等待DNS服务器缓存过期后向源服务器更新新的记录才能实现。类似的,还有一些其它的弱一致性实现,下面摘自《NoSQL数据库笔谈》
https://docs.google.com/View?id=dc23x53c_64db5px4f6
Causal consistency(因果一致性)作者:iammutex链接:https://www.zhihu.com/question/20113030/answer/14017868
来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。k线数据怎么缓存
要缓存K线数据,可以使用多种方法。
一种常见的方法是将K线数据存储在数据库中,例如使用关系型数据库或NoSQL数据库。可以根据时间戳或其他唯一标识符将每个K线数据条目存储为数据库记录。
另一种方法是将K线数据存储在内存中,例如使用缓存服务器或内存数据库。这样可以提高访问速度,但需要注意内存限制。
还可以使用文件系统缓存,将K线数据存储为文件,并使用文件系统缓存技术进行读取和写入。无论使用哪种方法,都应该考虑数据更新和过期策略,以确保缓存的数据始终保持最新和有效。
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