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

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

原文地址:http://原文地址:https://github.com/1991wangliang/transaction 基于Dubbo的分布式事务框架(LCN) 该框架依赖Redis/dubbo/txManager服务.依赖第三方框架lorne_core 原理与功能 基于对spring tx PlatformTransactionManager的本地模块事务控制从而达到全局控制事务的目的.该框架兼容任何依赖PlatformTransactionManager的DB框架.利用三阶段提交的方式来

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/73731363 一.背景 有一定分布式开发经验的朋友都知道,产品/项目/系统最初为了能够快速迭代上线,往往不太注重产品/项目/系统的高可靠性.高性能与高扩展性,采用单体应用和单实例数据库的架构方式快速迭代开发:当产品/项目/系统做到一定规模的时候,原有的系统架构则不足以支撑义务发展需要,往往相同的业务则需要重复写很多次,导致代码大量冗余,难以维护和扩展,这时不得不对原有产品/项目/

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

上篇的续集. 工具: Idea201902/JDK11/Gradle5.6.2/Mysql8.0.11/Lombok0.27/Postman7.5.0/SpringBoot2.1.9/Nacos1.1.3/Seata0.8.1/SeataServer0.8.1/Dubbo2.7.3 难度:新手--战士--老兵--大师 目标: 1.使用Seata实现storage模块的TCC模式的本地模式 2.使用Seata实现多级TCC模式 步骤: 为了更好的遇到各种问题,同时保持时效性,我尽量使用最新的软件版

一直说写有关最新技术的文章,但前面似乎都有点偏了,只能说算主流技术,今天这个主题,我觉得应该名副其实.分布式微服务的深水区并不是单个微服务的设计,而是服务间的数据一致性问题!解决了这个问题,才算是把分布式正式收编了!但分布式事务解决方案并没有统一的标准,只能说根据业务特点来适配,有实时的,非实时的,同步或异步的,之前已经实现了异步MQ的分布式事务方案,今天来看看Seata方案,自19年初才推出,还几易其名,目前还不算特别完善,但其光环太耀眼,作为一名IT人,还是有必要来瞧一瞧的.单说Seata,

前言 Seata 是一款开源的分布式事务解决方案,致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务.Seata 将为用户提供了 AT.TCC.SAGA 和 XA 事务模式,为用户打造一站式的分布式解决方案.对于Seata不太了解的朋友,可以看下我之前写的文章: 微服务开发的最大痛点-分布式事务SEATA入门简介. AT模式 AT模式怎么理解 AT模式下,每个数据库被当做是一个Resource,Seata 里称为 DataSource Resource.业务通过 JDBC 标准接口访问数据库资源时,Se

前言 Seata 是一款开源的分布式事务解决方案,致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务.Seata 将为用户提供了 AT.TCC.SAGA 和 XA 事务模式,为用户打造一站式的分布式解决方案. 对于Seata不太了解的朋友,可以看下我之前写的文章: 微服务开发的最大痛点-分布式事务SEATA入门简介 微服务痛点-基于Dubbo + Seata的分布式事务(AT模式) TCC模式 TCC模式怎么理解 TCC(Try-Confirm-Cancel)实际上是服务化的两阶段提交协议,业务开发者需

目前暂时不支持,可与通过 tcc-transaction 框架实现 介绍:tcc-transaction 是开源的 TCC 补偿性分布式事务框架 Git 地址:https://github.com/changmingxie/tcc-transaction TCC-Transaction 通过 Dubbo 隐式传参的功能,避免自己对业务代码的入侵.

一.划分子系统的策略 按照系统的业务模块的独立性划分 二.划分时服务子系统的数量的控制 过多:可能划分过细,破坏业务子系统的独立性,部署维护工作量大,独立进程占用内存多 过少:没能很好的解耦,开发维护不好分工,升级维护影响面大 三.服务子系统划分要注意的地方 3.1 不要出现A服务中的SQL需要链接查询到B服务中的表等情况,这样在A服务与B服务进行垂直拆库时就会出错       eg:服务虽然拆分了,但是还是用的同一个数据库 3.2  服务子系统间避免出现环状的依赖调用        eg:A服

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

虽然微服务现在如火如荼,但对其实践其实仍处于初级阶段.即使互联网巨头的实践也大多是试验层面,鲜有核心业务系统微服务化的案例.GTS是目前业界第一款,也是唯一的一款通用的解决微服务分布式事务问题的中间件,而且可以保证数据的强一致性.本文将对GTS做出深入解读. 微服务倡导将复杂的单体应用拆分为若干个功能简单的.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.概念2012年提出迅速火遍全球,被越来越多的开发者推崇,很多互联网行业巨头.开源社区等都开始了微服务的讨论和实践.根据Netfl

前言碎语 楼主之前推荐过2pc的分布式事务框架LCN.今天来详细聊聊TCC事务协议. 2pc实现:https://github.com/codingapi/tx-lcn tcc实现:https://github.com/yu199195/hmily 首先我们了解下什么是tcc,如下图 tcc分布式事务协议控制整体业务事务分为三个阶段. try:执行业务逻辑 confirm:确定业务逻辑执行无误后,确定业务逻辑执行完成 cancel:假如try阶段有问题,执行cancel阶段逻辑,取消try阶段的

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: 本文将深入和大家探讨微服务架构下,分布式事务的各种解决方案,并重点为大家解读阿里巴巴提出的分布式事务解决方案----GTS.该方案中提到的GTS是全新一代解决微服务问题的分布式事务互联网中间件. 1 微服务的发展 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,很多互联网行业巨头.开源社区等都开始了微服务的讨论和实践.Hailo有160个不同服务构成,NetFlix有大约600个服务.国内方面,阿里

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

本文描述spring boot基于Atomikos+DruidXADataSource分布式事务配置(100%纯动态),也就是增加.减少数据源只需要修改application.properties文件,无需动态增加或减少Bean. 有时候我们一个应用会有N份部署,每个需要访问多个数据源,A环境可能只需要2个数据源,B环境需要5个数据源(因为我们是行业软件,所以会有这个情况,对于纯项目的系统,通常没有这个问题),所以我们希望代码只有一份,配置按需调整就确定了具体的数据源. MapperConfig

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

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