ACID过时?用 Sagas搞定数据一致性(2)

简介: ACID过时?用 Sagas搞定数据一致性(2)

image.png


image.png


image.png


松耦合,数据封装


image.png


如何维护数据一致性呢?


image.png


由于不在一个(本地)事务中......


image.png


2PC 不是一个好的选择

//

1、2PC事务协调器单点故障问题


2、通讯:至少有O(4n)条消息,并重试O(n^2)


3、锁导致吞吐量降低


4、许多NoSQL数据库(或消息代理)不支持

5、CAP理论 ⇒ 2PC影响可用性

相关文章
|
存储 Prometheus Kubernetes
「译文」Prometheus 中的 relabel 是如何工作的?
「译文」Prometheus 中的 relabel 是如何工作的?
|
5月前
|
弹性计算 缓存 小程序
阿里云服务器2核2G配置ecs.e-c1m2.large实例99元一年,性能、适用场景及购买规则
阿里云推出经济型e实例云服务器(ecs.e-c1m2.large),2核2G配置仅需99元/年,新购续费同价,性能稳定且适用广泛,涵盖个人开发、小微企业试水等场景,更有“99计划”等多重优惠活动,提供高性价比的云服务体验,助力用户轻松上云。
1069 1
|
2月前
|
缓存 Shell API
Codex 周限额提前耗尽怎么办:5 种替代方案及按量计费 API 接入配置指南
2026 年 5 月 17 日,一位 Plus 用户眼看着 Codex 周计数器一天从剩余 96% 掉到 0%——而承认这起事件的 OpenAI 工程师,仍然没法保证计数器在下一个周窗口前会重置。如果你的周限额每个月清零两次,2026 年正确的做法不是反复刷 /status,而是把 Codex CLI 接到按量计费的端点上,让钱包封顶替代日历封顶。
|
5月前
|
人工智能 Linux API
完整版OpenClaw(龙虾)安装与使用指南|阿里云+本地全平台部署+千问/Coding Plan配置+Skills接入教程
OpenClaw(圈内昵称“龙虾”)是2026年最受关注的开源自动化AI智能体框架,凭借**本地优先、自动执行、长期记忆、主动干活**四大核心能力,彻底区别于传统被动式聊天AI。它可以自主操作浏览器、控制桌面、执行任务、7×24小时运行,并通过向量记忆越用越懂你,真正成为能帮你创造收益、节省时间的数字员工。
3483 5
|
4月前
|
人工智能
HappyHorse 1.0 系列模型使用指南
HappyHorse 1.0 是一款基于原生多模态架构的新一代 AI 视频生成模型,支持音视频协同生成;产品深度适配广告营销、电商展示、短剧制作与社交媒体创意等内容生产场景。
|
3月前
|
Web App开发 存储 前端开发
颜色编码和转换背后的原理,RGB, HSL, HEX
深入解析颜色编码的数学原理,RGB 和 HSL 互转公式,十六进制颜色码的结构,色域和颜色空间的差异
559 1
|
4月前
|
数据库 索引 Windows
搜索神器Everything官方下载:Windows最强文件搜索工具
Everything是一款2009年推出的Windows免费文件搜索工具,主打“输入即搜”极速体验。100万文件建索引仅需1分钟,搜索响应<1秒,远超系统自带搜索。支持通配符、正则、大小/时间筛选等高级语法,提供便携版与安装版,轻量高效,是文件检索利器。(239字)
|
8月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
YOLOv11 改进 - 主干网络| 集成Mamba-YOLO(AAAI 2025),Mamba-YOLOv11-T 替换骨干,破解全局依赖建模难题,实现高效实时检测
Mamba YOLO提出将状态空间模型(SSM)引入实时目标检测,融合YOLO架构优势,实现“又快又准”。其通过ODMamba骨干网络解决自注意力二次复杂度问题,无需预训练;设计RG块增强局部细节建模,提升定位精度;结合多尺度融合策略,在COCO上小模型达1.5毫秒推理、mAP提升7.5%,兼顾高效与性能。
YOLOv11 改进 - 主干网络| 集成Mamba-YOLO(AAAI 2025),Mamba-YOLOv11-T 替换骨干,破解全局依赖建模难题,实现高效实时检测
|
IDE API 开发工具
RFSoC应用笔记 - RF数据转换器 -02- IP配置指南(二)
RFSoC应用笔记 - RF数据转换器 -02- IP配置指南
2233 0
RFSoC应用笔记 - RF数据转换器 -02- IP配置指南(二)
|
10月前
|
并行计算 PyTorch 算法框架/工具
74_调试技巧:OOM与性能瓶颈
在大型语言模型(LLM)的开发与部署过程中,内存溢出(Out of Memory,简称OOM)错误和性能瓶颈问题是开发者经常面临的两大挑战。随着模型规模的不断扩大(从最初的BERT、GPT-2到现在的GPT-4、Claude 3等千亿甚至万亿参数的模型),这些问题变得更加突出。据2025年最新的开发者调查报告显示,超过78%的LLM开发者在模型训练或推理过程中遇到过OOM错误,而性能瓶颈则影响了约65%的生产环境部署。
873 0