我觉得事务的管理不应该属于Dubbo框架, Dubbo只需实现可被事务管理即可, 像JDBC和JMS都是可被事务管理的分布式资源, Dubbo只要实现相同的可被事务管理的行为,比如可以回滚, 其它事务的调度,都应该由专门的事务管理器实现. 在Java中,分布式事务主要的规范是JTA/XA, 其中:JTA是Java的事务管理器规范, XA是工业标准的X/Open CAE规范,可被两阶段提交及回滚的事务资源定义, 比如某数据库实现了XA规范,则不管是JTA,还是MSDTC,都可以基于同样的行为对该数

[Shashlik.EventBus].NET 事件总线,分布式事务最终一致性 简介 github https://github.com/dotnet-shashlik/shashlik.eventbus 各位爷高兴了给个star呗. 分布式事务.CAP定理.事件总线,在当前微服务.分布式.集群大行其道的架构前提下,是不可逃避的几个关键字,在此不会过多阐述相关的理论知识.Shashlik.EventBus就是一个基于.NET6的开源事件总线解决方案,同时也是分布式事务最终一致性.延迟事件解决方案

前言 对于分布式事务,常用的解决方案根据一致性的程度可以进行如下划分: 强一致性(2PC.3PC):数据库层面的实现,通过锁定资源,牺牲可用性,保证数据的强一致性,效率相对比较低. 弱一致性(TCC):业务层面的实现,通过预留或锁定部分资源,最后通过确认或取消操作完成事务的处理.比如A向B转款500元,A账号会冻结500元,其他操作正常,B接收转款时,也不能直接入账,而是将500元放到预留空间,只有经过确认之后,A才正式扣钱,B才正式入账: 如果取消把A的500块解冻,B也不会入账. 最终一致性

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:腾讯云数据库团队 近日,腾讯云发布了分布式数据库解决方案(DCDB),其最明显的特性之一就是提供了高于开源分布式事务XA的性能.大型业务系统有着用户多.并发高的特点,在这方面,集中式数据库(单机数据库)的性能很难支持,因此主流的互联网公司往往采用分布式(架构)数据库,物理上利用更多的低端设备,逻辑上对大表水平拆分支撑业务的需要. 虽然分布式数据库能解决性能难题,但事务一致性(Consistency)的问题,却很难在分布式数据库上

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

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

不多说,直接上干货! 初学者来说,肯定会有这么一个疑问.为什么会在zookeeper里牵扯到分布式事务? zookeeper到底是什么? zookeeper实际上是yahoo开发的,用于分布式中一致性处理的框架.最初其作为研发hadoop时的副产品.由于分布式系统中一致性处理较为困难,其他的分布式系统没有必要 费劲重复造轮子,故随后的分布式系统中大量应用了zookeeper,以至于zookeeper成为了各种分布式系统的基础组件,其地位之重要,可想而知.著名的hadoop,kafka,dubbo

1 关于分布式系统 1.1 介绍 我们常见的单体结构的集中式系统,一般整个项目就是一个独立的应用,所有的模块都聚合在一起.明显的弊端就是不易扩展.发布冗重.服务治理不好做. 所以我们把整个系统拆分成若干个具备独立运行能力的计算服务的集合,而从用户的角度看,是一个完整的系统,但实际上,它是一个分布式服务的集合. 分布式系统主要从以下几个方面进行裂变: 应用可以从业务领域拆分成多个module,每个module还可以再按项目结构分成接口层.业务层.数据访问层:当然也可以按访问入口进行拆分,如移动.桌

上一章我们了解了zookeeper到底是什么,这一章重点来看zookeeper当初到底面临什么问题?而zookeeper又是如何解决这些问题的? 实际上zookeeper主要就是解决分布式环境下的一致性问题.那么解决这个问题到底有哪些难点呢?我们一步一步来阐述和推理这个过程. 分布式事务 我们首先考虑一致性的特殊情况,即分布式事务的情况.分布式事务对于一致性的要求是强一致性,因此对于我们后续讨论有一定的借鉴意义.这里我们用到一个经典的例子:bob给smith转账,强一致性的要求一定是需要对外来说

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

http://cailin.iteye.com/blog/2268428 不使用分布式事务实现目的  -- ibm https://www.ibm.com/developerworks/cn/cloud/library/cl-manage-cloud-transactions_2/index.html ebay分布式事务方案中文版 博客分类: 分布式事务   由于数据量的巨大,大部分Web应用都需要部署很多个数据库实例.这样,有些用户操作就可能需要去修改多个数据库实例中的数据.传统的解决方法是使

在当前如火如荼的互联网浪潮下,如何应对海量数据.高并发成为大家面临的普遍难题.广大IT公司从以往的集中式网站架构,纷纷转向分布式的网站架构,随之而来的就是进行数据库拆分和应用拆分,如何在跨数据库.跨应用保证数据操作和业务操作的一致性.原子性,又成为需要解决的新的问题.从分布式事务的需求来源来看:1.跨数据库 数据库拆分(水平.垂直)带来的分布式事务->保证跨库操作的原子性 基于单个JVM 2.跨应用 应用拆分带来的分布式事务->保证跨应用业务操作的原子性 跨JVM 跨应用的业务操作原子性要求,

0 引言 本文主要介绍java中分布式事务以及对应的解决方案. 1 分布式事务产生的原因 1.1 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,具体分库分表的原理在此不做解释,以后有空详细说,简单的说就是原来的一个数据库变成了多个数据库.这时候,如果一个操作既访问01库,又访问02库,而且要保证数据的一致性,那么就要用到分布式事务. 1.2 SOA优化 所谓的SOA化,就是业务的服务化.比如原来单机支撑了整个电商网站,现在对整个网站进行拆解,分离出了订单中心.用

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

前言 上一章我们了解了zookeeper到底是什么,这一章重点来看zookeeper当初到底面临什么问题? 而zookeeper又是如何解决这些问题的? 实际上zookeeper主要就是解决分布式环境下的一致性问题.那么解决这个问题到底有哪些难点呢?我们一步一步来阐述和推理这个过程. 分布式事务 我们首先考虑一致性的特殊情况,即分布式事务的情况.分布式事务对于一致性的要求是强一致性,因此对于我们后续讨论有一定的借鉴意义.这里我们用到一个经典的例子:bob给smith转账,强一致性的要求一定是需要

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.

前言 之前某段时间在研究分布式事务过程中,对实现原理比较好奇,于是去Gitee上找了几个人气比较高的框架进行学习,其中印象深刻的有Litx,因为Litx源码不多,且都是基于Spring和Dubbo底层实现,所以理解起来比较容易,索性对这个框架分析过长进行总结如下 litx(https://gitee.com/bryan31/litx)是一个基于补偿的轻量级分布式事务框架.(目前只支持dubbo,未来计划支持http等其他rpc调用的补偿) 对代码逻辑无侵入 和spring事务无缝结合(内部实现是

前言 之前我们讨论了如何拆分一个订单下单的一个服务(https://www.cnblogs.com/linkstar/p/9610268.html) 从单体到微服务的拆分,当时我们只是对原来的整个服务做了一个简单的拆分,但是在实际中肯定会遇到很多问题,所以我们这里解决一个最容易也是最有可能在实际中遇到的问题,事务. 在单体架构中,我们很容易去维护一个事务,我们想要对一个事务操作回滚也很容易,而在分离成微服务之后,我们想要在多个服务上去维护一个事务就比较困难了.这里我们不再讨论分步事务的实现,转而

自从小王玩起了微服务,发现微服务果然很强大,好处真是太多,心中暗喜,然而,却也遇到了分布式中最棘手的问题:分布式事务.小王遍访各路神仙,也无个完美开源解决方案,当然,也有些实际可行的手法,虽不算完美,但也可拿来研究一番,那今天我们也来说说分布式事务. 分布式事务的起源,即因各服务是独立的,各自使用独立的DB,那本地事务可以保证事务式执行,但其他服务上关联的事务呢?之前Dubbo学习系列之六(微服务架构实战)项目中铺垫的最大bug在于:如果订单付款中异常,本地订单数据将会自动回滚,然而库存服务和物