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

一致性保证: ZooKeeeper 是一个高性能的,可扩展的服务.不管是读和写操作是被设计成快速,虽然读比写快. 这样做的原因是在读的情况下,Zookeeper 可以提供旧的数据, 反过来又是由于Zookeeper的一致性保证: 顺序一致性: 从客户端更新会按他们发送的顺序应用 原子性: 更新成功还是失败 不会有部分的结果 单系统镜像 一个客户端可以看到相同的试图 可靠性: 一旦一个更新被应用, 它会坚持从那个时间知道一个客户端覆盖更新. 这个保证2个推论: 1.如果一个客户端成功的得到一个返回

采用任何一种添加数据源的方式都不能保证数据源的一致和完整,所以需要两种结合来管理数据源 1.通过saiku的管理台添加数据源 ① 第一种方式:schema和ds都在管理台添加 1)上传schema文件 选择文件系统中任意位置的schema文件 任意填写schema名字 - sw.mondrian 点击上传按钮 上传成功 2)配置数据源 type=OLAP name=SteelWheels driver=mondrian.olap4j.MondrianOlap4jDriver location=j

Cassandra如何保证数据最终一致性:1.逆熵机制(Anti-Entropy)使用默克尔树(Merkle Tree)来确认多个副本数据一致,对于不一致数据,根据时间戳来获取最新数据. 2.读修复机制(Read Repair)当Cassandra读数据时,需要根据读一致级别设定读取N个节点的副本数据,并按照时间戳返回最新数据给用户后,会对所有副本数据进行检测和修复,确保所有副本数据一致. 3.提示移交机制(Hinted Handoff)当Cassandra写数据时,需要根据写一致性级别将数据写

采用任何一种添加数据源的方式都不能保证数据源的一致和完整,所以需要两种结合来管理数据源 1.通过saiku的管理台添加数据源 ① 第一种方式:schema和ds都在管理台添加 1)上传schema文件 选择文件系统中任意位置的schema文件 任意填写schema名字 - sw.mondrian 点击上传按钮 上传成功 2)配置数据源 type=OLAP name=SteelWheels driver=mondrian.olap4j.MondrianOlap4jDriver location=j

本文摘自书籍<Flink基础教程> 一.一致性的三种级别 当在分布式系统中引入状态时,自然也引入了一致性问题.一致性实际上是“正确性级别”的另一种说法,即在成功处理故障并恢复之后得到的结果,与没有发生任何故障时得到的结果相比.在流处理中,一致性分为 3 个级别. at-most-once:数据最多被处理一次.这其实是没有正确性保障的委婉说法——故障发生之后,计数结果可能丢失. at-least-once:数据最少被处理一次.这表示计数结果可能大于正确值,但绝不会小于正确值.也就是说,计数程序在

一.zookeeper的三种部署模式 Zookeeper 有三种部署模式分别是单机模式.伪集群模式.集群模式.这三种模式在不同的场景下使用: 单机部署:一般用来检验 Zookeeper 基础功能,熟悉 Zookeeper 各种基础操作及特性.伪集群部署:在单台机器上部署集群,方便在本地验证集群模式下的各种功能.集群部署:一般在生产环境使用,具备一致性.分区容错性. 二.zookeeper怎么保证主从节点的状态同步 Zookeeper的核心是原子广播,这个机制保证了各个Server之间的同步.实现

一.什么是消息一致性 消息一致性指的是消息的时序一致性,即消息收发的一致性.如果不能保证时序一致性,就会造成聊天语义不连贯,引起误会. 对于点对点的聊天场景,时序一致性保证接收方的接收顺序和发送方的发出顺序一致:对于群聊场景,时序一致性保证所有接收人看到的消息展现顺序一致. 二.消息一致性的难点 1.多发送方.多接收方.服务端多线程并发处理情况下,无法保证时序一致性. 2.分布式环境下,多个机器的本地时钟不一致,没有"全局时钟",不能用"本地时间"保证时序的一致性.

代码示例: 使用 select for update 数据库查询 select ... for update 是数据库层面上专门用来解决并发取数据后再修改的场景的,主流的关系数据库 比如mysql.postgresql都支持这个功能, 新版的Django ORM甚至直接提供了这个功能的shortcut . 关于它的更多介绍,你可以搜索你使用的数据库的介绍文档. 使用 select for update 后,我们的代码可能会变成这样: 复制代码 代码如下: from django.db impor

前言 一线大厂ZooKeeper的十二连问,你顶得了嘛? 本文已经收录到github ❝ https://github.com/whx123/JavaHome ❞ 1. 面试官:工作中使用过Zookeeper嘛?你知道它是什么,有什么用途呢? 「小菜鸡的我:」 有使用过的,使用ZooKeeper作为「dubbo的注册中心」,使用ZooKeeper实现「分布式锁」. ZooKeeper,它是一个开放源码的「分布式协调服务」,它是一个集群的管理者,它将简单易用的接口提供给用户. 可以基于Zookee

做人事档案的系统考虑到数据的安全性与一致性,毕竟是要对外上线.真正投入使用的项目,数据库的可靠性与安全性上我们开发人员要考虑的就很多了,记得做机房收费系统时注册新卡是自己为了简单,写成了一个存储过程(存储过程加事务),完成了一个功能的实现就万事大吉了,这次想换一种新的方法:经过和师哥的交流学习,在代码中使用事务同样也是可以解决问题的,可以保证数据的正确性,就像银行取款一样,如果在取款的过程中取款机出现故障,我们个人的账户上的金额不会受任何影响等. 代码中使用事务前提:务必保证一个功能(或用例)在

35 这里也有讲解 1:undo segment的概念 当数据库进行修改的时候,需要把保存到以前的old的数据保存到一个地方,然后进行修改,用于保存old数据的segment 就是undo segment. 以前老的东西是可以被覆盖掉的,因为undo segment是一种循环利用的方式. 看下图 如上图所示: 当oracle开启一个事务对table表中的数据进行修改,修改的那个数据(行数据)会被拷贝到 右图 undo  segment(用圆形表示是因为表示会被覆盖)中,这个时候事务没有提交,在这

oracle保证读一致性原理   1:undo segment的概念                   当数据库进行修改的时候,需要把保存到以前的old的数据保存到一个地方,然后进行修改,用于保存old数据的segment 就是undo segment. 以前老的东西是可以被覆盖掉的,因为undo segment是一种循环利用的方式. 看下图     如上图所示: 当oracle开启一个事务对table表中的数据进行修改,修改的那个数据(行数据)会被拷贝到 右图 undo  segment(用

基础知识回顾 下图给出了假想机的基本设计.中央处理单元(CPU)是进行算术和逻辑操作的部件,包含了有限数量的存储位置--寄存器(register),一个高频时钟.一个控制单元和一个算术逻辑单元. 时钟 (clock) 对 CPU 内部操作与系统其他组件进行同步. 控制单元 (control unit, CU) 协调参与机器指令执行的步骤序列. 算术逻辑单元 (arithmetic logic unit, ALU) 执行算术运算,如加法和减法,以及逻辑运算,如 AND(与).OR(或)和 NOT(

Eureka可以很好的应对网络故障导致部分节点失去联系的情况,而不会像zk那样因为选举导致整个集群不可用 dubbo + zk 当向注册中心查询服务注册列表时,可以容忍注册中心返回的是几分钟以前的注册信息,但是不能接受服务直接down掉不可用.服务注册功能对可用性的要求高于一致性.在zk选举的时候,整个集群不可用,这样就导致注册服务瘫痪,漫长的选举期间导致整个注册服务长期不可用 Eureka 的AP 在设计的时候优先保证可用性.eureka的各个节点都是平等的,几个节点down掉不会影响其他节点

一.分布式架构 1.分布式特点 分布性 对等性.分布式系统中的所有计算机节点都是对等的 并发性.多个节点并发的操作一些共享的资源 缺乏全局时钟.节点之间通过消息传递进行通信和协调,因为缺乏全局时钟,很难定义两个事件谁先谁后 故障总是会发生.系统设计时,需要考虑到任何异常情况 2.分布式环境的各种问题 通信异常.分布式系统中的某些节点之间无法正常通信 网络分区.这有部分节点可以正常通信,有些无法正常通信.这种现象称为网络分区,也称为“脑裂” 三态.节点之间的一次通信存在三种状态:成功.失败.超时

目前我们很多时候都是在做分布式系统,但是我们需把客户端的请求均匀的分布到N个服务器中,一般我们可以考虑通过Object的HashCodeHash%N,通过取余,将客户端的请求分布到不同的的服务端.但是在分布式集群中我们通常需要添加或删除服务器,所以通过取余是不行的.一致性Hash就是为了解决这个问题. Consistent Hashing 一致性Hash的原理 1.环型Hash空间 根据常用的Hash,是将key哈希到一个长为2^32的桶中,即0-2^32-1的数字空间,最后通过首尾相连,我们可

一.前言 部门去年年中开始各种改造,第一步是模块服务化,这边初选dubbo试用在一些非重要模块上,慢慢引入到一些稍微重要的功能上,半年时间,学习过程及线上使用遇到的些问题在此总结下. 整理这篇文章差不多花了两天半时间,请尊重劳动成果,如转载请注明出处http://blog.csdn.net/hzzhoushaoyu/article/details/43273099 二.什么是dubbo Dubbo是阿里巴巴提供的开源的SOA服务化治理的技术框架,据说只是剖出来的一部分开源的,但一些基本的需求已经

一.前言 部门去年年中开始各种改造,第一步是模块服务化,这边初选dubbo试用在一些非重要模块上,慢慢引入到一些稍微重要的功能上,半年时间,学习过程及线上使用遇到的些问题在此总结下. 整理这篇文章差不多花了两天半时间,请尊重劳动成果,如转载请注明出处http://blog.csdn.NET/hzzhoushaoyu/article/details/43273099 二.什么是dubbo Dubbo是阿里巴巴提供的开源的SOA服务化治理的技术框架,据说只是剖出来的一部分开源的,但一些基本的需求已经

一.前言 部门去年年中开始各种改造,第一步是模块服务化,这边初选dubbo试用在一些非重要模块上,慢慢引入到一些稍微重要的功能上,半年时间,学习过程及线上使用遇到的些问题在此总结下. 整理这篇文章差不多花了两天半时间,请尊重劳动成果,如转载请注明出处http://blog.csdn.net/u012562943/article/details/49025303 二.什么是dubbo Dubbo是阿里巴巴提供的开源的SOA服务化治理的技术框架,据说只是剖出来的一部分开源的,但一些基本的需求已经可以

读累了就看看实操https://www.cnblogs.com/huasky/p/10214642.html 一.SOA 概念:SOA:Service-Oriented Architecture,面向服务的架构,将应用程序的不同功能(服务)通过定义的接口来实现数据通信:服务治理:服务调度中心和治理中心: 架构演变:单一应用架构ORM  |  垂直应用架构MVC  |  分布式服务架构RPC  |  流动计算架构SOA ORM :流量小,单一应用,部署一起:关注于简化增删改查的对象关系映射, MV