原文:.net core 下的分布式事务锁 目录 系统分布式锁的用法 锁的实现 锁的使用 API内的范例: 引用链接 系统分布式锁的用法 公司框架新增功能分布式锁: 锁的性能之王: 缓存 > Zookeeper >= 数据库 锁的实现 实现原理:核心采用StackExchange.Redis的LockTake方法实现. 支持同步获取锁,或者等待直到超时获取锁. /// <summary> /// 分布式锁,提供全局分布式锁支持,以resource redis为基础 /// 这个锁只

Spring Cloud Alibaba | 微服务分布式事务之Seata 本篇实战所使用Spring有关版本: SpringBoot:2.1.7.RELEASE Spring Cloud:Greenwich.SR2 Spring CLoud Alibaba:2.1.0.RELEASE 1. 概述 在构建微服务的过程中,不管是使用什么框架.组件来构建,都绕不开一个问题,跨服务的业务操作如何保持数据一致性. 2. 什么是分布式事务? 首先,设想一个传统的单体应用,无论多少内部调用,最后终归是在同一

上一次我们讲解了分布式事务的 2PC.3PC .那么这次我们来理一下 TCC 事务.本次还是讲解 TCC 的原理跟 .NET 其实没有关系. TCC Try 准备阶段,尝试执行业务 Confirm 完成业务 Cancel 回滚准备阶段的业务 TCC 事务其实是 2PC 的一个扩展.上一次我们说了 2PC ,在二阶段进行事务提交.因为 2PC 基本上是利用数据库的 事务能力进行 commit ,其实这里还有可能出现一种 rollback 情况. TCC 就是把 2PC 的二阶段细化了,拆分成了 C

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

大型企业分布式微服务云架构服务组件 实现模块化.微服务化.原子化.灰度发布.持续集成 commonservice zipkinSpring 日志收集工具包,封装了Dapper和log-based追踪以及Zipkin和HTrace操作,为SpringCloud应用实现了一种分布式追踪解决方案. commonservice turbineNetflix 聚合服务器发送事件流数据的一个工具,用来监控集群下hystrix的metrics情况.. commonservice cachecache 独立分布

Zipkin 是一个开放源代码分布式的跟踪系统,由 Twitter 公司开源,它致力于收集服务的定时数据,以解决微服务架构中的延迟问题,包括数据的收集.存储.查找和展现.它的理论模型来自于Google Dapper 论文. 每个微服务向 Zipkin 报告计时数据,Zipkin 会根据调用关系通过 Zipkin UI 生成依赖关系图,显示了多少跟踪请求通过每个服务,该系统让开发者可通过一个 Web 前端轻松的收集和分析数据,例如用户每次请求服务的处理时间等,可方便的监测系统中存在的瓶颈. Git

随着业务的发展,系统规模也会越来越大,各微服务间的调用关系也越来越错综复杂. 通常一个客户端发起的请求在后端系统中会经过多个不同的微服务调用来协同产生最后的请求结果, 在复杂的微服务架构系统中,几乎每一个前端请求都会形成一条复杂的分布式服务调用链路,在每条链路中任何一个依赖服务出现延迟过高或错误的时候都会引起请求最后的失败. 这时候,对于每一个请求,全链路调用的跟踪就变得越来越重要,通过实现对请求调用的跟踪可以帮助我们快速发现错误根烟以及监控分析每条链路上的性能瓶颈. 现今业界分布式服务跟踪的理

1.代码生成器: [正反双向](单表.主表.明细表.树形表,快速开发利器)freemaker模版技术 ,0个代码不用写,生成完整的一个模块,带页面.建表sql脚本.处理类.service等完整模块2.多数据源:(支持同时连接无数个数据库,可以不同的模块连接不同数的据库)支持N个数据源3.阿里数据库连接池druid,安全权限框架 shiro(菜单权限和按钮权限), 缓存框架 ehcache4.代码编辑器,在线模版编辑,仿开发工具编辑器5.调用摄像头拍照 自定义裁剪编辑头像,头像图片色度调节6.we

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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

          摘要: 主要定位于互联网企业架构,已内置企业信息化系统的基础功能和高效的代码生成工具,包括:系统权限组件.数据权限组件.数据字典组件.核心工具 组件.视图操作组件.工作流组件.代码生成等.采用分层设计.双重验证.提交数据安全编码.密码加密.访问验证.数据权限验证. 框架简介--主要定位于互联网企业架构,已内置企业信息化系统的基础功能和高效的代码生成工具,包括:系统权限组件.数据权限组件.数据字典组件.核心工具 组件.视图操作组件.工作流组件组件.代码生成等.采用分层设计.双重

在亿级流量架构之分布式事务解决方案对比中, 已经简单阐明了从本机事务到分布式事务的演变过程, 文章的最后简单说明了TCC事务, 这儿将会深入了解TCC事务是原理, 以及理论支持, 最后会用Demo举例实现. XA协议 在上面提到的文章中, 分布式事务直接讲二阶段提交, 思维逻辑有些断层, 但是那毕竟是比较解决方案, 在这儿从理论上推导分布式事务的根基, 也就是为什么要二阶段提交. 在单体应用中, 往往由自己来保证事务的一致性, 但是分布式中, 涉及到跨网络调用就难以保证, 从理论上讲两台机器理论

参考资料: 1 .Logstash中文官网 2. 阿里云Elasticsearch> 最佳实践 > logstash部署 3. logstash.elasticsearch.kibana搭建日志平台(CSDN) 4.ELK(ElasticSearch, Logstash, Kibana)搭建实时日志分析平台 (CSDN) 4. elasticsearch5.x安装中一些问题的解决办法 5. centos7虚拟机安装elasticsearch5.0.x-安装篇 一 ELK平台简介 开源实时日志分

NutzWk 5.x 已发布一段时间,这段时间基于此版本开发了智慧水务系统(NB-IOT).某物联网平台.某设备租赁平台.某智慧睡眠平台.某智慧园区项目等,开发和部署过程中遇到一些小问题,开这个帖子把一些经验分享出来省的大家走弯路. 项目地址1: https://github.com/Wizzercn/NutzWk项目地址2: https://gitee.com/wizzer/NutzWk 1.运行环境其实项目readme和wk-wiki 已经写的很清楚了,在此强调一下,不是说非这些版本不可,但

其实在介绍docker的使用和安装之前应该还要介绍虚拟机的安装与配置,以及虚拟网络的配置,但是我使用的是vmware,而视频课使用的是vagrant,这一块我简看的,因此没有过多的介绍,至于vmware的安装配置和虚拟网络的配置我倒是可以给大家推荐两篇博客: VMware 安装 Centos7 超详细过程:https://www.runoob.com/w3cnote/vmware-install-centos7.html VMware虚拟机下Centos7 桥接方式网络配置完整步骤:https: