## 敏捷领导力= 敏捷思维+权变行为
朱宏
强(项目教练-PMCoach)
## 视频回放及往期内容精华
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## 朱宏
强- PMCoach

## 大纲
• 离 数据一致性的起因
• 合 数据一致性的解决方案
• 断 方案选择建议
## 离 数据一致性的起因
![Image] jpg)
## 单体应用
• 单体应用由于所有模块(A/B/C)使用同一个数据库
• 数据一致性通过数据库事务保证

## 微服务场景
## 数据一致性无法完全通过数据库保证
离
独立进程

独立部署
独立技术
独立团队
MongoDB
Cassandra
## 合 数据一致性的解决方案
## Saga
• 1987年Hector & Kenneth 发表论文 Sagas
• Saga = Long Live Transaction (LLT)
• LLT 0 码力 |
31 页 |
4.28 MB
| 2 年前 3 [Image](/uploads/documents/a/4/2/f/a42f7fb655acc3f12481e9fe38a68e6f/p1_2.jpg)
## 开源AIOps数据中台搭建与 Python的作用
丁来强
## 关于我
• 工作10+年,熟悉大数据分析、ITOps、SecOps等领域
·阿里云日志服务上海负责人,之前在Splunk上海
• 自从2015年,在4届PyCon上,累计分享7+不同议题 rowspan="2">分析 | 流式 | 无 | 不支持 | 支持 |
| 统计关联 | 一般(DSL等) | 查询统计强,关联弱(商业版可部分转SQL) | 一般(类SQL查询统计等) |
| 数据治理 | 数据加工 | 无 | 481e9fe38a68e6f/p33_26.jpg)
## Elasticsearch核心能力
· 简单,易扩展,功能集丰富,生态活跃
• NoSQL, schema灵活
- 全文索引查询强,过滤快、聚集功能强大
- 不支持外部关联,有SQL适配器
• 缺点:
· 企业特性需要商业License
• 内存管理挑战较大,复杂统计易失控
• 超过百TB规模后运维成本高
• 存储压缩效率偏低 0 码力 |
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17.54 MB
| 2 年前 3
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2836 页 |
6.62 MB
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jpg)
携程业务开发的需求, 对于 Redis 的数据存储有着强依赖. 机票的业务需要从上游供应商处收集舱位信息, Redis 方便的多种数据结构类型对于储存这种数据比较方便.
同时由于供应商是在全球分布的特性,就更需要一个能够多点写入的 Redis 集群,
支持海外站点和国内站点同时进行读写;并解决因此可能出现的数据一致性问题。

## 网络通讯的 模型选择
星型结构
优点:
中心化的架构
可拓展性强(方便增/删节点)
在一个地方处理数据冲突问题
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45 页 |
1.74 MB
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千万级内存对象,GC严重耗时,如何解决?
- 复杂的查询场景,内存数据如何高效组织?
• 主动式内存缓存,如何保证数据实时性?
- 数据太多,内存不够用,如何进行存储扩展?
## 第二部分 难点攻克
## “
## 数据一致性如何保证?
## 一 致性
同步、更新
 框架优势
● 业务代码与框架代码分离,聚焦业务开发
● 缓存接入成本低,无需关注内部的管理,开箱即用
● 提供灵活的查询、过滤、排序、分页等接口,为查询业务赋能
● 开发者无需关注缓存与数据库的数据一致性,框架层面有保障
● 框架提供脚手架,框架代码自动生成,减少心智负担
● 海量数据可扩展,接入冷热数据交换策略,只需简单配置
● 海量数据存储,不会触发GC扫描,服务性能无压力
● 单元测试高覆盖,稳定有保障
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48 页 |
6.06 MB
| 2 年前 3