大数据背景下分布式系统的数据一致性策略

内容简介 大数据是当前最为流行的热点概念之一，其已由技术名词衍生到对很多行业产生颠覆性影响的社会现象，作为最明确的技术发展趋势之一，基于大数据的各种新型产品必将会对每个人的日常生活产生日益重要的影响。 《大数据日知录：架构与算法》从架构与算法角度全面梳理了大数据存储与处理的相关技术。大数据技术具有涉及的知识点异常众多且正处于快速演进发展过程中等特点，其技术点包括底层的硬件 体系结构、相关的基础理论、大规模数据存储系统、分布式架构设计、各种不同应用场景下的差异化系统设计思路、机器学习与数据挖掘并行算法以及层出不穷的新架构、新系统等。《大数据日知录：架构与算法》对众多纷繁芜杂的相关技术文献和系统进行了择优汰劣并系统性地对相关知识分门别类地进行整理和介绍，将大数据相关技术分为大数据基础理论、大数据系统体系结构、大数据存储，以及包含批处理、流式计算、交互式数据分析、图数据库、并行机器学习的架构与算法以及增量计算等技术分支在内的大数据处理等几个大的方向。通过这种体系化的知识梳理与讲解，相信对于读者整体和系统地了解、吸收和掌握相关的优秀技术有极大的帮助与促进作用。 《大数据日知录：架构与算法》的读者对象包括对NoSQL 系统及大数据处理感兴趣的所有技术人员，以及有志于投身到大数据处理方向从事架构师、算法工程师、数据科学家等相关职业的在校本科生及研究生。

微服务架构解决了很多问题，但是同时引入了很多问题。本文要探讨的是如何解决下面这几个问题。依赖的微服务调用失败了，我应该失败，还是成功。依赖很多外部服务之后，自身如何保障稳定性。如果所有依赖的服务成功，我才算成功，自身的稳定性就堪忧了。如果调用失败时，选择跳过。那么因此产生的数据不一致性问题如何修复？平时毛毛雨，可以忽略。但是大故障之后，人工还是要来擦屁股的，这个成本就特别高。使用消息队列的最大的意义是在让消息可以在故障的时候堆积起来，等故障恢复了再慢慢来处理，减少人工介入的成本。依赖消息队列做系统解耦的时候，怎么确保消息自身是可靠入队列的？消息是否需要先可靠写入队列，然后再提交数据库事务？如果

书系统介绍了C66x多核软件开发的知识，并基于C6678的设计实例介绍了相关设计经验。系统介绍了C66x DSP器件的基础概念和多核软件设计的基础知识，引领读者循序渐进地掌握多核软件设计技术。对于传统DSP开发人员比较陌生的一些概念，如Cache、预取、数据一致性、数据依赖、死锁等，进行了重点描述。系统介绍了C66x多核器件的存储器、DMA传输、中断等内容，并结合工作实际，介绍了多核软件优化、多核并行设计及任务级优化经验。，以多普勒成像的设计实例描述了如何实现并行设计。 全书共11章，内容包括C66x DSP的基本组成，如存储器组织、DMA传输、中断和异常、Cache缓存和数据一致性等，并包含CCS软件开发环境、SYS/BIOS实时操作系统、多核并行设计、软件设计优化等相关知识。