前言 fescar发布已有时日,分布式事务一直是业界备受关注的领域,fescar发布一个月左右便受到了近5000个star足以说明其热度.当然,在fescar出来之前,已经有比较成熟的分布式事务的解决方案开源了,比较典型的方案如LCN(https://github.com/codingapi/tx-lcn)的2pc型无侵入事务,目前lcn已发展到5.0,已支持和fescar事务模型类似的TCX型事务.还有如TCC型事务实现hmily(https://github.com/yu199195/hmi…

1. fescar分布式事务(概览) 1.1. 概述   Fescar 是 阿里巴巴 开源的 分布式事务中间件,以 高效 并且对业务0 侵入 的方式,解决 微服务 场景下面临的分布式事务问题. 1.2. Fescar 的发展历程 2014 年,阿里中间件团队发布 TXC(Taobao Transaction Constructor),为集团内应用提供分布式事务服务. 2016 年,TXC 经过产品化改造,以 GTS(Global Transaction Service) 的身份登陆阿里云,成为当…

之前网上看到很多写分布式事务的文章,不过大多都是将分布式事务各种技术方案简单介绍一下.很多朋友看了还是不知道分布式事务到底怎么回事,在项目里到底如何使用. 所以这篇文章,就用大白话+手工绘图,并结合一个电商系统的案例实践,来给大家讲清楚到底什么是 TCC 分布式事务. 首先说一下,这里可能会牵扯到一些 Spring Cloud 的原理,如果有不太清楚的同学,可以参考之前的文章:<拜托,面试请不要再问我Spring Cloud底层原理!>. 业务场景介绍 咱们先来看看业务场景,假设你现在有一个电…

所以这篇文章,就用大白话+手工绘图,并结合一个电商系统的案例实践,来给大家讲清楚到底什么是 TCC 分布式事务. 首先说一下,这里可能会牵扯到一些 Spring Cloud 的原理,如果有不太清楚的同学,可以参考之前的文章:<拜托,面试请不要再问我Spring Cloud底层原理!>. 业务场景介绍 咱们先来看看业务场景,假设你现在有一个电商系统,里面有一个支付订单的场景. 那对一个订单支付之后,我们需要做下面的步骤: 更改订单的状态为“已支付” 扣减商品库存 给会员增加积分 创建销售出库单通…

1 分布式事务背景 随着分布式数据库技术的发展越来越成熟,业内对于分布式数据库的要求也由曾经只用满足解决海量数据的存储和读取这类边缘业务向核心交易业务转变.分布式数据库如果要满足核心账务类交易需求,则其需要完善分布式事务,向传统关系型数据库看齐.即分布式事务的实现也需要像传统关系型数据库的事务一样满足事务的标准要求及定义,即ACID特征. 分布式数据库的数据是进行多机器多节点分散存储的,这样的存储架构为实现分布式事务带来了极大的难度.数据事务操作时,事务操作会结合数据分布情况,到不同的存储位置上…

前言 在之前的系列中,我们讲解了关于Seata基本介绍和实际应用,今天带来的这篇,就给大家分析一下Seata的源码是如何一步一步实现的.读源码的时候我们需要俯瞰起全貌,不要去扣一个一个的细节,这样我们学习起来会快捷而且有效率,我们学习源码需要掌握的是整体思路和核心点. 首先 Seata 客户端启动一般分为以下几个流程: 自动加载Bean属性和配置信息 初始化TM 初始化RM 初始化分布式事务客户端完成,完成代理数据库配置 连接TC(Seata服务端),注册RM和TM 开启全局事务 在这篇源码的讲…

分布式事务(3)-RocketMQ实现分布式事务原理 之前讲过有关分布式事务2PC.3PC.TCC的理论知识,博客地址: 1.分布式事务(1)---2PC和3PC原理 2.分布式事务(2)---TCC原理 这篇讲有关RocketMQ实现分布式事务的理论知识,下篇也会示例 通过SpringCloud来实例RocketMQ实现分布式事务的项目. 一.举个分布式事务场景 列子:假设 A 给 B 转 100块钱,同时它们不是同一个服务上. 目标:就是 A 减100块钱,B 加100块钱. 实际情况可能有…

1.什么是分布式事务 分布式事务就是指事务的参与者.支持事务的服务器.资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上.以上是百度百科的解释,简单的说,就是一次大的操作由不同的小操作组成,这些小的操作分布在不同的服务器上,且属于不同的应用,分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功,要么全部失败.本质上来说,分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性. 2.分布式事务的产生的原因 2.1.数据库分库分表 当数据库单表一年产生的数据超过1000W,那么就要考虑分库分表,具体分库分表的…

1.什么是分布式事务 分布式事务就是指事务的参与者.支持事务的服务器.资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上.以上是百度百科的解释,简单的说,就是一次大的操作由不同的小操作组成,这些小的操作分布在不同的服务器上,且属于不同的应用,分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功,要么全部失败.本质上来说,分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性. 2.分布式事务的产生的原因 2.1.数据库分库分表 当数据库单表一年产生的数据超过1000W,那么就要考虑分库分表,具体分库分表的…

Spring Cloud 分布式事务管理 在微服务如火如荼的情况下,越来越多的项目开始尝试改造成微服务架构,微服务即带来了项目开发的方便性,又提高了运维难度以及网络不可靠的概率. Spring Cloud 分布式事务管理 单体式架构 微服务架构 优点: 缺点: 分布式事务的引入 分布式事务解决方案 基于XA协议的两阶段提交 消息事务+最终一致性 TCC编程模式 具体实现 LCN ByteTCC 在说微服务的优缺点时,有对比才会更加明显,首先说一下单体式结构 单体式架构 在单体式架构中,系统通常采…

1.什么是分布式事务 分布式事务就是指事务的参与者.支持事务的服务器.资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上.以上是百度百科的解释,简单的说,就是一次大的操作由不同的小操作组成,这些小的操作分布在不同的服务器上,且属于不同的应用,分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功,要么全部失败.本质上来说,分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性. 2.分布式事务的产生的原因 2.1.数据库分库分表 当数据库单表一年产生的数据超过1000W,那么就要考虑分库分表,具体分库分表的…

最近比较忙,好久没更新了.这次我们来聊一聊分布式事务. 在微服务体系下,我们的应用被分割成多个服务,每个服务都配置一个数据库.如果我们的服务划分的不够完美,那么为了完成业务会出现非常多的跨库事务.即使按照 DDD 的原则来切分服务还是免不了有的业务场景需要多个业务同时提交成功或者同时回滚的场景.比如会员使用积分下订单这个场景,那么会员服务的积分扣减需要跟订单下单成功同时完成.如果下单成功,但是扣减积分接口失败,那么就会造成数据的不一致性.这个时候我们就需要使用分布式事务来保证数据的一致性. 由于…

前面我们讲了分布式事务的2PC.3PC , TCC 的原理.这些事务其实都在尽力的模拟数据库的事务,我们可以简单的认为他们是一个同步行的事务.特别是 2PC,3PC 他们完全利用数据库的事务能力,在一阶段开始事务后不进提交会严重影响应用程序的并发性能.TCC 一阶段虽然不会阻塞数据库,但是它同样是在尽力追求同时成功同时失败的一致性要求.但是在很多时候,我们的应用程序的核心业务为了追求更高的性能.更高的可用性,可以允许在一段时间内的数据不一致性,只需要在最终时刻数据是一致就可以了.基于以上场景我们…

大家好,我是冰河~~ 今天,咱们就暂时不聊[精通高并发系列]了,今天插播一下分布式事务,为啥?因为冰河联合猫大人共同创作的分布式事务领域的开山之作--<深入理解分布式事务:原理与实战>一书正式出版了,于2021年10月20日开始在当当预售,当天即登上当当新书榜第一的位置! 划重点:当当10.20~10.24限时5折优惠!!打开当当首页,搜索:分布式事务,找到5折优惠商品链接,点击加购,下单即可. 为了让小伙伴们更好的了解这本书的内容,我们就简单的聊聊书中关于分布式系统架构和分布式事务产生的场景…

写在前面: 原创不易,如果觉得不错推荐一下,谢谢! 由于工作需要,公司的微服务项目需解决分布式事务的问题,且由我进行分布式事务框架搭建和整合工作. 那么借此机会好好的将解决分布式事务的内容进行整理一下.这边公司分布式事务框架选型是LCN框架(以后肯定会升级成seata). 我整理的大纲如下: 1 CAP定律和BASE理论 有人问,为什么需要了解这个,这个其实是分布式事务基于的理论依据,所以需要了解一下. 1.1 CAP定律 这个定理的内容是指的是在一个分布式系统中.Consistency(一致性…

本文讲述阿里云官方文档中关于通过MQ实现分布式事务最终一致性原理 概念介绍 事务消息:消息队列 MQ 提供类似 X/Open XA 的分布式事务功能,通过消息队列 MQ 事务消息能达到分布式事务的最终一致. 半事务消息:暂不能投递的消息,发送方已经成功地将消息发送到了消息队列 MQ 服务端,但是服务端未收到生产者对该消息的二次确认,此时该消息被标记成"暂不能投递"状态,处于该种状态下的消息即半事务消息. 消息回查:由于网络闪断.生产者应用重启等原因,导致某条事务消息的二次确认丢失,消息…

微服务倡导将复杂的单体应用拆分为若干个功能简单.松耦合的服务,这样可以降低开发难度.增强扩展性.便于敏捷开发.当前被越来越多的开发者推崇,系统微服务化后,一个看似简单的功能,内部可能需要调用多个服务并操作多个数据库实现,服务调用的分布式事务问题变的非常突出.分布式事务已经成为微服务落地最大的阻碍,也是最具挑战性的一个技术难题.   1. 什么是微服务化带来的分布式事务问题? 首先,设想一个传统的单体应用(Monolithic App),通过 3 个 Module,在同一个数据源上更新数据来完成一…

项目地址:FESCAR 以下是官网的文档.简介2019年,Fescar 是 阿里巴巴 开源的 分布式事务中间件,以 高效 并且对业务 0 侵入 的方式,解决 微服务 场景下面临的分布式事务问题. 1. 什么是微服务化带来的分布式事务问题?首先,设想一个传统的单体应用(Monolithic App),通过 3 个 Module,在同一个数据源上更新数据来完成一项业务. 很自然的,整个业务过程的数据一致性由本地事务来保证. 随着业务需求和架构的变化,单体应用被拆分为微服务:原来的 3 个 Modul…

摘要: 阿里妹导读:广为人知的阿里分布式事务解决方案:GTS(Global Transaction Service),已正式推出开源版本,取名为“Fescar”,希望帮助业界解决微服务架构下的分布式事务问题,今天我们一起来深入了解. 阿里妹导读:广为人知的阿里分布式事务解决方案:GTS(Global Transaction Service),已正式推出开源版本,取名为“Fescar”,希望帮助业界解决微服务架构下的分布式事务问题,今天我们一起来深入了解.微服务倡导将复杂的单体应用拆分为若干个功能…

Fescar 是 阿里巴巴 开源的 分布式事务中间件,以 高效 并且对业务 0 侵入 的方式,解决 微服务 场景下面临的分布式事务问题. 示例:https://github.com/windwant/spring-dubbo-service/tree/master/serverx 概览 用户指南 快速开始 API 指南 部署指南 运维指南 参数配置说明 原理与设计 事务协议 AT 模式核心原理与设计 MT 模式核心原理与设计 XA 模式核心原理与设计 配置与服务注册发现 高可用服务集群 微服务框…

GTS 今年双 11 的成绩 今年 2684 亿的背后,有一个默默支撑,低调到几乎被遗忘的中间件云产品——GTS(全局事务服务,Global Transaction Service),稳稳地通过了自 2014 年诞生以来的第 5 次“大考”. 2019 年 11 月 1 日至 12 日,GTS 日均处理分布式事务数量达 亿级 ,每天峰值 TPS 达 万级 . 这背后最重要意义在于:成绩是在给业务应用的设计和开发带来 0 负担 的前提下得到的. GTS 带来的价值 随着企业的发展,企业业务架构面临…

前言 在SOA.微服务架构流行的年代,许多复杂业务上需要支持多资源占用场景,而在分布式系统中因为某个资源不足而导致其它资源占用回滚的系统设计一直是个难点.我所在的团队也遇到了这个问题,为解决这个问题上,团队采用的是阿里开源的分布式中间件Fescar的解决方案,并详细了解了Fescar内部的工作原理,解决在使用Fescar中间件过程中的一些疑虑的地方,也为后续团队在继续使用该中间件奠定理论基础. 目前分布式事务解决方案基本是围绕两阶段提交模式来设计的,按对业务是有侵入分为:对业务无侵入的基于XA协…

导读 微服务架构体系下,我们可以按照业务模块分层设计,单独部署,减轻了服务部署压力,也解耦了业务的耦合,避免了应用逐渐变成一个庞然怪物,从而可以轻松扩展,在某些服务出现故障时也不会影响其它服务的正常运行.总之,微服务在业务的高速发展中带给我们越来越多的优势,但是微服务并不是十全十美,因此不能盲目过度滥用,它有很多不足,而且会给系统带来一定的复杂度,其中伴随而来的分布式事务问题,是微服务架构体系下必然需要处理的一个痛点,也是业界一直关注的一个领域,因此也出现了诸如 CAP 和 BASE 等理论.…

原创文章,首发自作者个人博客,转载请务必将下面这段话置于文章开头处. 本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/kafka/transaction/ 写在前面的话 本文所有Kafka原理性的描述除特殊说明外均基于Kafka 1.0.0版本. 为什么要提供事务机制 Kafka事务机制的实现主要是为了支持 Exactly Once即正好一次语义 操作的原子性 有状态操作的可恢复性 Exactly Once <Kafka背景及架构介绍>一文中有说明Kafka在0.1…

什么是fescar? 关于fescar的详细介绍,请参阅fescar wiki. 传统的2PC提交协议,会持有一个全局性的锁,所有局部事务预提交成功后一起提交,或有一个局部事务预提交失败后一起回滚,最后释放全局锁.锁持有的时间较长,会对并发造成较大的影响,死锁的风险也较高. fescar的创新之处在于,每个局部事务执行完立即提交,释放本地锁:它会去解析你代码中的sql,从数据库中获得事务提交前的事务资源即数据,存放到undo_log中,全局事务协调器在回滚的时候直接使用undo_log中的数据覆…

转载自 技术世界,原文链接 Kafka设计解析(八)- Exactly Once语义与事务机制原理 本文介绍了Kafka实现事务性的几个阶段——正好一次语义与原子操作.之后详细分析了Kafka事务机制的实现原理,并介绍了Kafka如何处理事务相关的异常情况,如Transaction Coordinator宕机.最后介绍了Kafka的事务机制与PostgreSQL的MVCC以及Zookeeper的原子广播实现事务的异同. 写在前面的话 本文所有Kafka原理性的描述除特殊说明外均基于Kafka 1…

作者:张乘辉 前言 在微服务架构体系下,我们可以按照业务模块分层设计,单独部署,减轻了服务部署压力,也解耦了业务的耦合,避免了应用逐渐变成一个庞然怪物,从而可以轻松扩展,在某些服务出现故障时也不会影响其它服务的正常运行.总之,微服务在业务的高速发展中带给我们越来越多的优势,但是微服务并不是十全十美,因此不能盲目过度滥用,它有很多不足,而且会给系统带来一定的复杂度,其中伴随而来的分布式事务问题,是微服务架构体系下必然需要处理的一个痛点,也是业界一直关注的一个领域,因此也出现了诸如 CAP 和 BA…

前言 在上两篇博文(分布式事务与Seate框架(1)--分布式事务理论.分布式事务与Seate框架(2)--Seata实践)中已经介绍并实践过Seata AT模式,这里一些例子与概念来自这两篇(特别是第一篇理论部分),如果有不懂的小伙伴可以先看看,这里主要是讲解Seata AT模式的实现原理. 又好久没有记录博文了,这篇其实是很早之前就记录好了的,但是一直没时间去写出来,今天发出来算是再次对Seata分布式有个加深! 一.AT模式介绍 同样地,还是得先复习下分布式事务的相关理论部分:AT模式是S…

前言 这是<Spring Cloud 进阶>专栏的第六篇文章,往期文章如下: 五十五张图告诉你微服务的灵魂摆渡者Nacos究竟有多强? openFeign夺命连环9问,这谁受得了? 阿里面试这样问:Nacos.Apollo.Config配置中心如何选型?这10个维度告诉你! 阿里面试败北:5种微服务注册中心如何选型?这几个维度告诉你! 阿里限流神器Sentinel夺命连环 17 问? 这篇文章主要介绍一些目前主流的几种分布式解决方案以及阿里开源的一站式分布式解决方案Seata. 文章有点长,耐…

在本系列先前的文章中,我们主要讲解了JDBC对本地事务的处理,本篇文章将讲到一个分布式事务的例子. 请通过以下方式下载github源代码: git clone https://github.com/davenkin/jta-atomikos-hibernate-activemq.git 本地事务和分布式事务的区别在于:本地事务只用于处理单一数据源事务(比如单个数据库),分布式事务可以处理多种异构的数据源,比如某个业务操作中同时包含了JDBC和JMS或者某个操作需要访问多个不同的数据库. Java…