本次分享来自阿里巴巴的工程师在ApacheKafkaxApacheFlink·北京会议上的分享，关于Apache Flink结合ApacheKafka实现端到端的一致性语义的原理。2017年12月Apache Flink社区发布了1.4版本。该版本正式引入了一个里程碑式的功能：两阶段提交Sink，即TwoPhaseCommitSin

并发编程实践中，ConcurrentHashMap是一个经常被使用的数据结构，相比于Hashtable以及Collections.synchronizedMap()，ConcurrentHashMap在线程安全的基础上提供了更好的写并发能力，但同时降低了对读一致性的要求（这点好像CAP理论啊O(∩\_∩)O）。ConcurrentHashMap的设计与实现

导读InnoDBMVCC是事务一启动就创建readview，还是什么时候？几个关于事务的基本概念说到事务，我们不得不先说下什么是ACID、MVCC、consistentread、readview等几个基本概念。ACIDACID是事务的原子性、一致性、隔离性、持久性4个单词的首字母

事务：保证数据一致性的重要手段事务百度上说：事务（Transaction），一般是指要做的或所做的事情。事务由事务开始(begintransaction)和事务结束(endtransaction)之间执行的全体操作组成。事务操作是一个阶段操作，是一个过程，而非一个节点starttransaction标识事务开始，commi

外键具有保持数据完整性和一致性的机制，对业务处理有着很好的校验作用。白话简介user表：id为主键profile表：uid为主键简单来说，若表profile的uid列作为表外键（外建名称：user_profile），以表user 做为主表，以其id列做为参照（referenc

一.介绍　　约束条件与数据类型的宽度意义,都是可选参数.　　作用:用于保证数据的完整性和一致性.　　主要分为:PRIMARYKEY(PK)标识该字段为该表的主键，可以唯一的标识记录FOREIGNKEY(FK)标识该字段为该表的外键NOTNULL标识该字段不能为空

使用Redis还是Zookeeper来实现分布式锁，最终还是要基于业务来决定，可以参考以下两种情况：（1）如果业务并发量很大，Redis分布式锁高效的读写性能更能支持高并发（2）如果业务要求锁的强一致性，那么使用Zookeeper可能是更好的选择

是一款功能强大的文件夹同步工具，旨在帮助用户在Mac计算机和移动设备之间创建双向同步。这款软件支持各种文件系统和设备，如iPhone，iPad，iPod，Android等。通过这款软件，用户可以轻松地在不同设备之间传输文件，保持数据的一致性。SyncFol

作者：京东科技王奕龙在多核高并发场景下，缓存伪共享（FalseSharing）是导致性能骤降的“隐形杀手”。当不同线程频繁修改同一缓存行（CacheLine）中的独立变量时，CPU缓存一致性协议会强制同步整个缓存行，引发无效化风暴，使看似无关的变量操作拖慢