本文是使用 golang 实现 redis 系列的第八篇, 将介绍如何在分布式缓存中使用 Try-Commit-Catch 方式来解决分布式一致性问题. godis 集群的源码在Github:Godis/cluster 在上一篇文章中我们使用一致性 hash 算法将缓存中的 key 分散到不同的服务器节点中,从而实现了分布式缓存.随之而来的问题是:一条指令(比如 MSET)可能需要多个节点同时执行,可能有些节点成功而另一部分节点失败. 对于使用者而言这种部分成功部分失败的情况非常难以处理,所以我

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

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

拜托,面试请不要再问我TCC分布式事务的实现原理![石杉的架构笔记] 原创: 中华石杉 目录 一.写在前面 二.业务场景介绍 三.进一步思考 四.落地实现TCC分布式事务 (1)TCC实现阶段一:Try (2)TCC实现阶段二:Confirm (3)TCC实现阶段三:Cancel 五.总结与思考 一.写在前面 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.很多朋友看了不少文章,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. 所以咱们这篇文章,就用

一.写在前面 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.很多朋友看了不少文章,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. 所以咱们这篇文章,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. 二.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

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. 一.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 创建销售出库单通知仓库发货 这是一

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

目录 一.写在前面 二.业务场景介绍 三.进一步思考 四.落地实现TCC分布式事务 (1)TCC实现阶段一:Try (2)TCC实现阶段二:Confirm (3)TCC实现阶段三:Cancel 五.总结与思考 一.写在前面 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.很多朋友看了不少文章,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. 所以咱们这篇文章,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

背景 银行跨行转账业务是一个典型分布式事务场景,假设 A 需要跨行转账给 B,那么就涉及两个银行的数据,无法通过一个数据库的本地事务保证转账的 ACID ,只能够通过分布式事务来解决. 在 聊一聊如何用C#轻松完成一个SAGA分布式事务 中介绍了借助 DTM 用 SAGA 事务模式解决了上面的银行跨行转账业务. 这一篇我们就来看看如何用 TCC 的事务模式来处理这个问题. 什么是 TCC TCC是Try.Confirm.Cancel三个词语的缩写,最早是由 Pat Helland 于 2007

https://github.com/changmingxie/tcc-transaction

引言 在上篇文章<老生常谈--利用消息队列处理分布式事务>一文中留了一个坑,今天来填坑.如下图所示 如果服务A和服务B之间是同步调用,比如服务C需要按流程调服务A和服务B,服务A和服务B要么一起成功,要么一起失败. 针对这种情况,目前业内普遍推荐使用TCC事务来解决的! 正文 ok,老规矩,我们先套一个业务场景进去,如下图所示 那页面点了支付按钮,调用支付服务,那我们后台要实现下面三个步骤 [1] 订单服务-修改订单状态 [2] 账户服务-扣减金钱 [3] 库存服务-扣减库存 达到事务的效果,

国内主要的开源TCC分布式事务框架包括 框架名称 Github地址  star数量  tcc-transaction  https://github.com/changmingxie/tcc-transaction  3579  Hmily  https://github.com/yu199195/hmily  2260  ByteTCC  https://github.com/liuyangming/ByteTCC  1829  EasyTransaction     https://gith

4. 分布式事务解决方案之TCC 4.1. 什么是TCC事务 TCC是Try.Confirm.Cancel三个词语的缩写,TCC要求每个分支事务实现三个操作 :预处理Try.确认Confirm.撤销Cancel.Try操作做业务检查及资源预留,Confirm做业务确认操作,Cancel实现一个与Try相反的操作既回滚操作.TM首先发起所有的分支事务的try操作,任何一个分支事务的try操作执行失败,TM将会发起所有分支事务的Cancel操作,若try操作全部成功,TM将会发起所有分支事务的Con

分布式事务解决方案之TCC 4.1.什么是TCC事务 TCC是Try.Confirm.Cancel三个词语的缩写,TCC要求每个分支事务实现三个操作:预处理Try.确认Confirm.撤销Cancel.Try操作做业务检查及资源预留,Confirm做业务确认操作,Cancel实现一个与Try相反的操作即回滚操作.TM首先发起所有的分支事务的try操作,任何一个分支事务的try操作执行失败,TM将会发起所有分支事务的Cancel操作,若try操作全部成功,TM将会发起所有分支事务的Confirm操

个人博客网:https://wushaopei.github.io/    (你想要这里多有) 1.什么是TCC事务 TCC是Try.Confifirm.Cancel三个词语的缩写,TCC要求每个分支事务实现三个操作:预处理Try.确认Confifirm.撤销Cancel.Try操作做业务检查及资源预留,Confifirm做业务确认操作,Cancel实现一个与Try相反的操作即回滚操作.TM首先发起所有的分支事务的try操作,任何一个分支事务的try操作执行失败,TM将会发起所有分支事务的Can

一.引言 在上篇文章<老生常谈--利用消息队列处理分布式事务>一文中留了一个坑,今天来填坑.如下图所示 如果服务A和服务B之间是同步调用,比如服务C需要按流程调服务A和服务B,服务A和服务B要么一起成功,要么一起失败. 针对这种情况,目前业内普遍推荐使用TCC事务来解决的! 二.正文 ok,老规矩,我们先套一个业务场景进去,如下图所示 那页面点了支付按钮,调用支付服务,那我们后台要实现下面三个步骤 [1] 订单服务-修改订单状态 [2] 账户服务-扣减金钱 [3] 库存服务-扣减库存 达到事务

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

关于Saga模式的介绍,已经有一篇文章介绍的很清楚了,链接在这里:分布式事务:Saga模式. 关于TCC模式的介绍,也已经有一篇文章介绍的很清楚了,链接在这里:关于如何实现一个TCC分布式事务框架的一点思考. 1. 子事务动作 Saga的子事务包含两个动作:T和C:TCC的子事务包含三个动作:Try.Commit.Cancel.Saga和TCC相比没有“预留动作”.以经典的A转账给B的例子来说: Saga: T1(A账户余额减少) C1(还原A账户余额) T2(B账户余额增加) C2(还原B账户

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

前面对于分布式事务也讲了好几篇了(可靠消息最终一致性 分布式事务 - TCC 分布式事务 - 2PC.3PC),但是还没有实战过.那么本篇我们就来演示下如何在 .NET 环境下实现一个基于可靠消息的分布式事务.基于可靠消息的分布式事务流程上还是比较清晰明了的,但是要用代码去一个个实现还是比较费事的.通过分析可以发现这个事务的关键点就是要在真正的业务逻辑的前面.后面插入对应的流程.很明显这种流程是可以通过 AOP 技术来简化操作的.于是就有了 AgileDT .AgileDT 使用 Natasha