在学习解决分布式事务基本思路之前,大家要熟悉一些基本解决分布式事务概念名词比如:CAP与Base理论.柔性事务与刚性事务.理解最终一致性思想,JTA+XA.两阶段与三阶段提交等. 如何保证强一致性呢?计算机专业的童鞋在学习关系型数据库的时候都学习了ACID原理,这里对ACID做个简单的介绍.如果想全面的学习ACID原理,请参考ACID 关系型数据库天生就是解决具有复杂事务场景的问题,关系型数据库完全满足ACID的特性. 数据库管理系统中事务(transaction)的四个特性(分析时根据首字母缩…

QNJR-GROUP/EasyTransaction: 依赖于Spring的一个柔性事务实现,包含 TCC事务,补偿事务,基于消息的最终一致性事务,基于消息的最大努力交付事务交付 大规模SOA系统的分布式事务处理…

转发自 https://cloud.tencent.com/developer/article/1038871 在高并发场景下,分布式储存和处理已经是常用手段.但分布式的结构势必会带来"不一致"的麻烦问题,而事务正是解决这一问题而引入的一种概念和方案.我们常把它当做并发操作的基本单位. 从MySQL事务说起(刚性事务) 提到事务,脑海里第一个反应当然是数据库里的Transaction了.紧接着就是事务的四大特性:ACID (原子性,一致性,隔离性,持久性),所以我们先从这四大特性说起.…

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…

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…

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…

案例:经典案例,以目前流行点外卖的案例,用户下单后,调用订单服务,让后订单服务调用派单系统通知送外卖人员送单,这时候订单系统与派单系统采用MQ异步通讯. RabbitMQ解决分布式事务原理: 采用最终一致性原理.需要保证以下三要素1.确认生产者一定要将数据投递到MQ服务器中(采用MQ消息确认机制)2.MQ消费者消息能够正确消费消息,采用手动ACK模式,使用不补偿机制(注意重试幂等性问题)3.如何保证第一个事务先执行,采用补偿机制(补单机制),在创建一个补单消费者进行监听,如果订单没有创建成功,进…

一.事务 事务提供一种机制将一个活动涉及的所有操作纳入到一个不可分割的执行单元,组成事务的所有操作只有在所有操作均能正常执行的情况下方能提交,只要其中任一操作执行失败,都将导致整个事务的回滚.简单地说,事务提供一种“要么什么都不做,要么做全套(All or Nothing)”机制. 二.分布式事务 分布式事务指事务的参与者.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.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…

今天这篇文章介绍一下Seata如何实现TCC事务模式,文章目录如下: 什么是TCC模式? TCC(Try Confirm Cancel)方案是一种应用层面侵入业务的两阶段提交.是目前最火的一种柔性事务方案,其核心思想是:针对每个操作,都要注册一个与其对应的确认和补偿(撤销)操作. TCC分为两个阶段,分别如下: 第一阶段:Try(尝试),主要是对业务系统做检测及资源预留 (加锁,锁住资源) 第二阶段:本阶段根据第一阶段的结果,决定是执行confirm还是cancel Confirm(确认):执行…

说到分布式事务,就会谈到那个经典的”账号转账”问题:2个账号,分布处于2个不同的DB,或者说2个不同的子系统里面,A要扣钱,B要加钱,如何保证原子性? 一般的思路都是通过消息中间件来实现“最终一致性”:A系统扣钱,然后发条消息给中间件,B系统接收此消息,进行加钱. 但这里面有个问题:A是先update DB,后发送消息呢? 还是先发送消息,后update DB? 假设先update DB成功,发送消息网络失败,重发又失败,怎么办? 假设先发送消息成功,update DB失败.消息已经发出去了,又…