Redis数据类型丰富，速度快，可用性高。其数据类型丰富，内存管理机制完善，数据一致性高，支持多种编程语言。

Thereisonlyoneconsensusprotocol,andthat'sPaxos.AllotherapproachesarejustbrokenversionsofPaxos.这个世界上只有一种一致性算法，那就是Paxos，其他共识算法只是Paxos的残缺版本。——MikeBurrows（Googl

问题来源：!(https://static.oschina.net/uploads/space/2017/1201/110233_AKPx_2409514.png)1、当所有用户都请求同一个key的时候如图所示，会导致缓存限流，从而访问db，产生雪崩，最后服务器负载严重，从而使业务垮掉2、当增加或者删减缓存服务器时，如何最大化的不令数据重新

导读：DBus是我们要介绍的在敏捷大数据（AgileBigData）背景下的第一个平台。企业中大量业务数据保存在各个业务系统数据库中，为同时解决数据同步的一致性和实时性问题，DBus（数据总线）平台应运而生。DBus专注于数据的实时采集和实时分发，是一种基于日志的解决方案，同时能够提供消息订阅的方式给下游系统使用。本篇文章主要介绍在DBus的设计中，它

\toc\1简介Dubbo提供了4种负载均衡机制：权重随机算法：RandomLoadBalance最少活跃调用数算法：LeastActiveLoadBalance一致性哈希算法：ConsistentHashLoadBalance加权轮询算法：RoundRobinLoadBalan

①弱一致性（最终一致），更能保证用户的访问速度：举例来说，在传统的关系型数据库中，一个COUNT类型的操作会锁定数据集，这样可以保证得到“当前”情况下的精确值。这在某些情况下，例如通过ATM查看账户信息的时候很重要，但对于Wordnik来说，数据是不断更新和增长的，这种“精确”的保证几乎没有任何意义，反而会产生很大的延迟。他们需要的是一个“

CAP定理1.Consistency:一致性2.Availability:可用性3.Partitiontolerance:分区容错性CAP定理指出，在异步网络模型中，不存在一个系统可以同时满足上述3个属性。换句话说，分布式系统必须舍弃其中的一个属性。对于需要在分布式条件下运行的系统来说，如何在一致性、可用性和分区容错

MESI（也称伊利诺斯协议）是一种广泛使用的支持写回策略的缓存一致性协议，该协议被应用在Intel奔腾系列的CPU中。MESI协议中的状态CPU中每个缓存行使用的4种状态进行标记（使用额外的两位bit表示）状态描述M(Modified)这行数据有效，数据被修改了，和内存中的数据不一样，数据只存在于本cache中

事务的四大特性（ACID）1、原子性（Atomicity）事务是一个不可分割的单位，事务中的所有SQL等操作要么都发生，要么都不发生。2、一致性（Consistency）事务发生前和发生后，数据的完整性必须保持一致。3、隔离性（Isolation）当并发访问数据库时，一个正在执行的事务在执行完毕前，对应其他的会话是不可见的，多个并发事

       关于事务，简单来说，就是为了保证数据完整性而存在的一种工具，其主要有四大特性：原子性，一致性，隔离性和持久性。对于Spring事务，其最终还是在数据库层面实现的，而Spring只是以一种比较优雅的方式对其进行封装支持。本文首先会通过一个简单的示例来讲解Spring事务是如何使用的，然后会讲解Spring是如何解析xml中的标签，并对事务进行支持