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  • 數(shù)據(jù)庫一致性 內(nèi)容精選 換一換
  • - 分布式緩存數(shù)據(jù)一致性難以保證; - 分布式緩存需要進(jìn)行負(fù)載均衡和容錯處理。 如何保證分布式緩存數(shù)據(jù)的一致性? 為保證分布式緩存數(shù)據(jù)的一致性,可以采用以下方法: -基于版本號或時間戳來實(shí)現(xiàn)緩存數(shù)據(jù)的更新; - 采用分布式鎖來實(shí)現(xiàn)緩存數(shù)據(jù)的互斥訪問; - 使用一致性哈希算法來實(shí)現(xiàn)緩存數(shù)據(jù)的分散和調(diào)度;
    來自:專題
    據(jù)。備份數(shù)據(jù)比云硬盤備份更可靠 應(yīng)用一致性備份 應(yīng)用一致性備份 備份部署了數(shù)據(jù)庫的云服務(wù)器時,保證數(shù)據(jù)庫事物完整提交后,才進(jìn)行備份,保證應(yīng)用數(shù)據(jù)的一致性 備份部署了數(shù)據(jù)庫的云服務(wù)器時,保證數(shù)據(jù)庫事物完整提交后,才進(jìn)行備份,保證應(yīng)用數(shù)據(jù)的一致性 備份加密 備份加密 加密云硬盤的備份數(shù)據(jù)自動加密,數(shù)據(jù)更安全
    來自:專題
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    來自:專題
  • 數(shù)據(jù)庫一致性 更多內(nèi)容
  • TaurusDB一致性級別:目前支持最終一致性、會話一致性和全局一致性,詳情請參見一致性級別。 說明:如果需要減輕主節(jié)點(diǎn)壓力,讓盡量多的讀請求路由到只讀節(jié)點(diǎn),您可以選擇最終一致性。 一致性級別需要數(shù)據(jù)庫內(nèi)核小版本為8.0.22.28.1及以上。 開啟會話一致性還需您的數(shù)據(jù)庫代理引擎版本為2
    來自:專題
    ,如果分布式緩存也沒有,則會向數(shù)據(jù)庫請求數(shù)據(jù)。這樣可以減少對數(shù)據(jù)庫的訪問次數(shù),提高系統(tǒng)性能。 在使用分布式緩存時,需要注意下面幾點(diǎn)。首先是緩存的一致性,需要采用一種分布式一致性算法來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的同步更新。其次是緩存的容量,需要考慮緩存容量的大小和分布式緩存節(jié)點(diǎn)的數(shù)量,以確保緩存數(shù)據(jù)
    來自:專題
    云備份最佳實(shí)踐 通過自定義腳本實(shí)現(xiàn)MySQL一致性備份 場景介紹 某企業(yè)購買了云服務(wù)器,并在云服務(wù)器中安裝了MySQL 5.5數(shù)據(jù)庫用于存放業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。隨著數(shù)據(jù)量的增加,之前的崩潰一致性保護(hù)已經(jīng)滿足不了RTO、RPO的要求,決定采用應(yīng)用一致性備份,減小RTO與RPO。 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 準(zhǔn)備項(xiàng)
    來自:專題
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    來自:專題
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    來自:專題
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    5在左側(cè)導(dǎo)航欄,單擊“數(shù)據(jù)庫代理”,進(jìn)行修改操作。 單擊目標(biāo)代理實(shí)例名稱,在“實(shí)例信息”模塊的“一致性級別”處,單擊按鈕。 步驟 6選擇對應(yīng)的一致性級別,單擊按鈕。 須知:修改一致性級別后,需要您在管理控制臺上手動重啟數(shù)據(jù)庫代理或與數(shù)據(jù)庫代理重新建立連接。 重啟數(shù)據(jù)庫代理實(shí)例請參見重啟代理實(shí)例。
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    TaurusDB通過接口設(shè)置事務(wù)拆分 TaurusDB擴(kuò)容數(shù)據(jù)庫代理節(jié)點(diǎn)的數(shù)量 TaurusDB修改代理會話一致性 TaurusDB查詢數(shù)據(jù)庫代理信息列表 專題內(nèi)容推薦 云數(shù)據(jù)庫GaussDB性能怎么調(diào) 查看詳情 云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL實(shí)例是什么 查看詳情 連接云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL 查看詳情
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    Z部署,既擁有商業(yè)數(shù)據(jù)庫的性能和可靠性,又具備開源數(shù)據(jù)庫的靈活性。 云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品詳情 立即使用 云數(shù)據(jù)庫 TaurusDB產(chǎn)品架構(gòu) 云數(shù)據(jù)庫 TaurusDB產(chǎn)品架構(gòu) 云數(shù)據(jù)庫 TaurusDB整體架構(gòu)自下向上分為存儲層、存儲抽象層和SQL解析層等三層 云數(shù)據(jù)庫 TaurusDB
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