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事务Transaction
事务:（并发控制的基本单位）所谓事务，是一个操作序列，这些操作序列要么全部执行，要么全部不执行，是一个不可分割的基本单位。 例如：银行转账工作：从一个账号扣款并使另一个增款，这两个操作要么都执行，要么都不执行。所以，应该把它们看成一个事务。事务是数据库维护数据一致性的单位，在每个事务Matlab把geotif重采样到其他分辨率，保持数据总量变化小（R语言无法做到）
需求：把全球0.083栅格数据重采样到0.5，当然可以把栅格首先转成点再用arcgis插值到0.5，但是效率很低，且不够精确，用matlab的imresize可以快速实现该功能 input_file='F:\Dataset\EARTHSTAT\FertilizerCropSpecific_Geotiff\'; crops={'wheat' 'rice' 'maize' 'soybean'为什么Redis主从模式能保持数据一致
为什么Redis主从模式能保持数据一致。想要知道答案，我们得深入分析Redis实例之间如何进行数据同步。 概述 在具体分析今天的问题之前，我们需要了解 Redis 具有高可靠性，又是什么意思呢？其实，这里有两层含义：一是数据尽量少丢失，二是服务尽量少中断。AOF 和 RDB 保证了前者，而对于后Redis和Mysql如何保持数据一致性？
1、导致数据不一致的原因 在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新，数据库和缓存更新，就容数据一致性《八》
LEO：指的是每个副本最大的offset HW：消费者能见到的最大offset，ISR队列中最小的LEO 上面offset=3的地方就是，消费者可见的数据，消费保持数据的一致性Redis的主从库是如何保持数据一致的
Redis 提供了主从库模式，以保证数据副本的一致，主从库之间采用的是读写分离的方式。 为什么要采用读写分离的方式呢？ 如果不管是主库还是从库，都能接收客户端的写操作，要保持这个数据在三个实例上一致，就要涉及到加锁、实例间协商是否完成修改等一系列操作，但这会带来巨额的开销，影响SpringCloud 注册中心 Eureka 集群是怎么保持数据一致的？
服务注册中心不可能是单点的，一定会有一个集群，那么集群中的服务注册信息如何在集群中保持一致的呢？ 首先要明确的是 Eureka 是弱数据一致性的。 下面从2个方面来说明： 什么是弱数据一致性 Eureka 是如何同步数据的 1. 弱数据一致性 我们知道 ZooKeeper 也可以实现数据中心，ZooKeeperJDK8之前，匿名内部类访问的局部变量为什么必须要用final修饰
总结：final修饰变量的目的是为了保持数据的一致性，防止在读取到不正确的数据。 详细:https://blog.csdn.net/tianjindong0804/article/details/81710268Redis和mysql数据怎么保持数据一致的？
需求起因在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。这个业务场景，主要是解决读数据从Redis缓存，一般都是按照下图的流程来进行业务操作。读取缓存步骤一般没有什么问题