String 可用性策略，可选择如下方式： reliability：可靠性优先，数据库应该尽可能保障数据的可靠性，即数据丢失量最少。对于数据一致性要求较高的业务，建议选择该策略。 availability：可用性优先，数据库应该可快恢复服务，即可用时间最长。对于数据库在线时间要求较高的业务，建议选择该策略。

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对象数据在上传下载过程中，有可能会因为网络劫持、数据缓存等原因，存在数据不一致的问题。OBS提供通过计算MD5值的方式对上传下载的数据进行一致性校验。 数据一致性校验 服务端加密 当启用服务端加密功能后，用户上传对象时，数据会在服务端加密成密文后存储。用户下载加密对象时，存储的密文会先在服务端解密为明文，再提供给用户。

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数据同步 主备节点通过增量数据同步的方式保持缓存数据一致。 当网络发生异常或有节点故障时，主备实例会在故障恢复后进行一次全量同步，保持数据一致性。 故障后自动切换主节点，服务高可用 当主节点故障后，备节点在30秒内自动完成主备切换，无需用户操作，业务平稳运行。 多种容灾策略 跨A

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规则，限定 云服务器 的访问端口。 方案优势 高可用 云 服务器 跨可用区部署，提供多可用区容灾能力，够快速自动完成故障切换以及最大程度上保证数据一致性。 一键部署 一键轻松部署，即可完成云服务器的创建和高可用Redis的部署。 开源和定制化 该解决方案是开源的，用户可以免费用于商业用途

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对象数据在上传下载过程中，有可能会因为网络劫持、数据缓存等原因，存在数据不一致的问题。MPC提供通过计算MD5值的方式对上传下载的数据进行一致性校验。 数据一致性校验 跨区域复制 跨区域复制是指通过创建跨区域复制规则，将一个桶（源桶）中的数据自动、异步地复制到不同区域的另外一个桶（目标桶）中。跨区

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服务器的访问端口。 方案优势 高可用 弹性云服务器 E CS 跨可用区部署，提供多可用区容灾能力，够快速自动完成故障切换以及最大程度上保证数据一致性。 一键部署 一键轻松部署，即可完成弹性云服务器 ECS的创建和高可用RabbitMQ的部署。 开源和定制化 该解决方案是开源的，用户可

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辑表。 修改DDM创建的物理表名 将导致DDM无法获取该逻辑表的数据，且后续无法正常使用。 修改记录 如修改全局表记录，将会影响各分片数据一致性。 修改白名单 需要确保DDM服务在RDS for MySQ L实例 的白名单内，否则DDM服务将无法访问RDS for MySQL实例。 父主题：

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安全组规则，限定云服务器的访问端口。 方案优势 高可用 弹性云服务器跨可用区部署，提供多可用区容灾能力，够快速自动完成故障切换以及保证数据一致性。 一键部署 一键轻松部署，即可完成弹性云服务器的创建和高可用Docker的部署。 开源和定制化 该解决方案是开源的，用户可以免费用于商

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云服务器配置 反亲和性策略，跨可用区部署，提供多可用区容灾能力；安装MHA故障切换和主从复制的软件，能够快速自动完成故障切换以及最大程度上保证数据一致性。 节约成本 MHA 由 MHA Manager 和 MHA Node 组成，MHA 管理器部署在其中一台从数据库服务器上，因此不需要额外的服务器。

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方式。 小时级增量校验：依靠元数据中的创建或更新时间，获取数据变化（增量）分区，再进行校验。在24小时内自动进行多次校验，可以持续关注数据一致性变化情况。第二日0点自动停止任务。 指定日期校验：仅适用于分区为年月日格式的分区表，支持周期性指定一个或多个连续日期分区进行校验。分区格式不为年月日的表不会进行校验。

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不适合高并发场景。 ls、stat等linux命令需要远程访问OBS服务器，所以性能较差。 一个并行文件系统支持挂载到多台云服务器，但数据一致性需由您自行维护，避免出现多台云服务器同时对一个文件并发写入的情况。 桶级的桶策略和IAM策略对obsfs挂载方式生效，目录级的桶策略和I

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恢复表时的问题处理 执行完fixMeta命令后，报错显示“xx inconsistent”： fixMeta命令是校验HDFS和HBase元数据一致性，出现这个提示是正常情况，继续执行fixAssignments命令即可。 执行完fixAssignments命令后，报错显示“xx inconsistent”：

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进入反向重保护页面。 单击“提交”开始反向重保护，实例状态变为“反向重保护中”。 当实例状态变为“保护中”时，说明反向重保护执行成功，此时进入全量数据一致性比对增量传输。 等待1-2分钟，保护实例状态更改为“同步中”，并显示剩余待同步数据量以及预估剩余时间。 父主题： 管理保护实例

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对比 数据实例 操作场景 当用户需要对比某个数据实例与其他数据实例的数据一致性时，可使用数据实例的差异对比功能。工业数字模型驱动引擎-数据建模引擎（xDM Foundation，简称xDM-F）支持如下两种方式对比数据实例。 图形化页面：在应用运行态的数据实例详情页，对当前数据实例

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各个SAP应用服务器中。 队列服务（Enqueue Server）：锁表操作，为了防止不同的操作同时对一条记录进行修改而进行锁表，保证数据一致性。 PAS和AAS的区别：PAS包含ASCS而AAS不包含。一个系统中PAS只有一个，而AAS可以有很多个（根据业务量横向扩展）。如果A

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宽表模型，支持结构化/半结构化数据的PB级存储。 超强写入性能，数倍纯读性能提升，2倍读写性能提升。 解决开源痛点 解决了开源Cassandra数据一致性和GC的问题。 存储秒级扩缩容，业务完全无感知。 计算节点分钟级扩容，业务仅秒级抖动。 架构介绍 下图是GeminiDB Cassandra的服务部署架构。

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L操作，否则可能导致任务异常。 全量阶段读取表数据时，特别是大表的读取，可能会阻塞业务上对大表的独占锁操作。 同步无主键表时，为了确保数据一致性，会存在3s以内的单表级锁定。 正在同步的数据被其他事务长时间锁死，可能导致读数据超时。 由于MySQL固有特点限制，CPU资源紧张时，

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K-V库有HBase。 状态维度表：将维度表数据当做流表，实时读入到流式作业当中，通过数据的回撤流能力实现维度更新和数据不对齐场景下的数据一致性保证。维度表保存时间比较长，当前Flink on Hudi能力可以针对Hudi作为维度表单独设置TTL时长。 表2 维度表实现方式对比 维度

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恢复表时的问题处理 执行完fixMeta命令后，报错显示“xx inconsistent”： fixMeta命令是校验HDFS和HBase元数据一致性，出现这个提示是正常情况，继续执行fixAssignments命令即可。 执行完fixAssignments命令后，报错显示“xx inconsistent”：

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L操作，否则可能导致任务异常。 全量阶段读取表数据时，特别是大表的读取，可能会阻塞业务上对大表的独占锁操作。 迁移无主键表时，为了确保数据一致性，会存在3s以内的单表级锁定。 正在迁移的数据被其他事务长时间锁死，可能导致读数据超时。 由于MySQL固有特点限制，CPU资源紧张时，

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灾备任务初始化完成不久，启动灾备任务到当前时间累积的增量数据需要回放。 业务数据库对无主键表进行了批量操作，DRS灾备实例正在同步变更数据较大的无主键表。为了确保无主键表数据一致性，对所有执行操作都进行位点记录，因此效率相比有主键表低。同时，如果目标表无索引，数据更新效率会更低。 业务数据库执行了DDL操作，DRS

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