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实时计算 Flink版产品使用合集之如何在ElasticSearch中查看同步的数据
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStreamAPI、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
实时计算 Flink版产品使用合集之通过什么方法来捕获增量数据
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
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2月前
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【后端面经】【缓存】33|缓存模式:缓存模式能不能解决缓存一致性问题?-03 Refresh Ahead + SingleFlight + 删除缓存 + 延迟双删
【5月更文挑战第11天】Refresh Ahead模式通过CDC异步刷新缓存,但面临缓存一致性问题,可借鉴Write Back策略解决。SingleFlight限制并发加载,减少数据库压力,适合热点数据。删除缓存模式在更新数据库后删除缓存,一致性问题源于读写线程冲突。延迟双删模式两次删除,理论上减少不一致,但可能降低缓存命中率。选用模式需权衡优劣,延迟双删在低并发下较优。装饰器模式可用于实现多种缓存模式,无侵入地增强现有缓存系统。
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2月前
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来自: 数据库
【Redis系列笔记】双写一致性
本文讨论了缓存不一致问题及其后果,如价格显示错误和订单计算错误。问题主要源于并发和双写操作的异常。解决方案包括使用分布式锁(但可能导致性能下降和复杂性增加)、延迟双删策略(通过延迟删除缓存来等待数据同步)以及异步同步方法,如通过Canal和MQ实现数据的最终一致性。面试中,可以提及这些策略来确保数据库和缓存数据的一致性。
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