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一致性哈希算法介绍
hash（散列、杂凑）函数，是将任意长度的数据映射到有限长度的域上。直观解释起来，就是对一串数据m进行杂糅，输出另一段固定长度的数据h，作为这段数据的特征（指纹）
Redis经典问题：数据不一致
数据不一致是指缓存中的数据和数据库中的数据存在差异。这种问题通常出现在缓存系统与数据库之间的同步过程中。当缓存中的数据与数据库中的数据不匹配时，会导致应用程序读取错误或过时的数据，从而影响应用的稳定性和性能。
分布式事务大揭秘：使用MQ实现最终一致性
在单体应用中，事务的管理相对简单，可以通过数据库的事务机制来保证数据的一致性和完整性。然而，在分布式系统中，由于涉及到多个不同的服务和数据源，保证事务的一致性就变得复杂了。
Redis与数据库同步指南：订阅Binlog实现数据一致性
全量缓存策略意味着将所有数据都放在缓存中，而不是只缓存部分热点数据。
深入解析：Kafka 为何不支持全面读写分离？
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Kafka面试必备：深度解析Replica副本的作用与机制
Kafka作为一个高吞吐量的分布式消息系统，核心就在于它的高可用性和数据一致性。
如何保证redis缓存与数据库的一致性
在使用 Redis 缓存时，确保与数据库的一致性是一个重要的问题。
数据库设计规范总结
数据库设计规范是指在设计数据库时应该遵循的一系列规则和标准，旨在提高数据库的效率、稳定性和可维护性。良好的数据库设计规范可以有效地降低数据冗余、提高数据一致性、保证数据安全性，并且有利于系统的扩展和维护。
导购电商平台中的数据一致性问题：基于Java的最终一致性方案与实践*
导购电商平台通常涉及多种业务操作，如订单处理、返利计算、库存管理等。
Java 微服务架构下的数据一致性问题
随着微服务架构的流行，服务的独立性和可扩展性得到了极大的提升。然而，微服务架构也带来了数据一致性问题。在分布式系统中，确保数据的一致性是一个复杂且具有挑战性的任务。
Java 应用的缓存策略：缓存失效与一致性
在现代的Java应用开发中，缓存是提高系统性能的关键技术之一。然而，缓存的使用也带来了一些挑战，特别是缓存失效和数据一致性问题。
Java服务端数据一致性：分布式锁的实现与应用
在分布式系统中，数据一致性是一个核心问题。为了保证在多个节点上操作共享资源时的数据一致性，分布式锁是一个常用的解决方案。本文将探讨分布式锁的概念、实现方式以及在 Java 服务端的应用。
Ceph 数据一致性检查
数据一致性检查Architecture — Ceph Documentation
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