RabbitMQ解决分布式事务思路: 案例: 经典案例,以目前流行点外卖的案例,用户下单后,调用订单服务,让后订单服务调用派单系统通知送外卖人员送单,这时候订单系统与派单系统采用MQ异步通讯. RabbitMQ解决分布式事务原理:采用最终一致性原理. 需要保证以下三要素 1.确认生产者一定要将数据投递到MQ服务器中(采用MQ消息确认机制) 2.MQ消费者消息能够正确消费消息,采用手动ACK模式(注意重试幂等性问题) 3.如何保证第一个事务先执行,采用补偿机制,在创建一个补单消费者进行监听,如果订

案例:经典案例,以目前流行点外卖的案例,用户下单后,调用订单服务,让后订单服务调用派单系统通知送外卖人员送单,这时候订单系统与派单系统采用MQ异步通讯. RabbitMQ解决分布式事务原理: 采用最终一致性原理.需要保证以下三要素1.确认生产者一定要将数据投递到MQ服务器中(采用MQ消息确认机制)2.MQ消费者消息能够正确消费消息,采用手动ACK模式,使用不补偿机制(注意重试幂等性问题)3.如何保证第一个事务先执行,采用补偿机制(补单机制),在创建一个补单消费者进行监听,如果订单没有创建成功,进

分布式事务 分布式事务是指会涉及到操作多个数据库的事务.其实就是将对同一库事务的概念扩大到了对多个库的事务. 分布式事务中需要注意的是分布式系统中存在的一致性问题: CAP原则:在一个分布式系统中,Consistency(一致性). Availability(可用性).Partition tolerance(分区容错性),三者不可得兼: 主要的典型的协议和算法: 二阶提交协议(Two Phase Commitment Protocol): 三阶提交协议(Three Phase Commitmen

这个是昨天上班的时候,写一个后台程序的调试程序时碰到的问题,和项目经理纠结了一天,最后搞定了.于是今天上班正好闲着,花了几乎一天的时间去网上找各种相关的资料.目前了解的内容如此: 根据使用的weblogic数据库驱动不同,可能会有两种报错: ①     Cannot call commit/rollback when using distributed transactions. ②     Cannot call Connection.commit/rollback in distribute

最近在开发分布式事务的过程中,碰到 该伙伴事务管理器已经禁止了它对远程/网络事务的支持. (异常来自 HRESULT:0x8004D025)的错误. 后来检查到,原来是数据库服务器的MSDTC 没有设置为允许网络访问导致! 低级错误! 开发中,IIS,数据库1,数据库2 所在服务器的MSDTC 都需要设置,都需要允许网络访问!

实现要点:1.构建本地消息表及定时任务,确保消息可靠发送:2.RabbitMQ可靠消费:3.redis保证幂等 两个服务:订单服务和消息服务 订单服务消息可靠发送 使用springboot构建项目,相关代码如下 spring: datasource: druid: url: jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/test01?characterEncoding=utf-8 username: admin password: 123456 driver-class-na

首先是ef的多数据库操作实现事务的方法 public int AddDifferenceDB(userinfo1 user1, userinfo user) { ; using (var test2DB = new test2Entities1()) { using (var test1DB = new test1Entities1()) { using (TransactionScope trans = new TransactionScope()) { try { test2DB.Set<u

前言 很多同学想对CAP的机制以及用法等想有一个详细的了解,所以花了将近两周时间写了这份中文的CAP文档,对 CAP 还不知道的同学可以先看一下这篇文章. 本文档为 CAP 文献(Wiki),本文献同时提供中文和英文版本,英文版本目前还在翻译中,会放到Github Wiki 中. 目录 前言 1.Getting Started 1.1 介绍 1.2 应用场景 1.3 Quick Start 2.API接口 2.1 发布/发送 2.1.1 事务 2.2 订阅/消费 2.2.1 例外情况 3.配置

出处:http://www.cnblogs.com/savorboard/p/cap-document.html 前言 很多同学想对CAP的机制以及用法等想有一个详细的了解,所以花了将近两周时间写了这份中文的CAP文档,对 CAP 还不知道的同学可以先看一下这篇文章. 本文档为 CAP 文献(Wiki),本文献同时提供中文和英文版本,英文版本目前还在翻译中,会放到Github Wiki 中. 目录 前言 1.Getting Started 1.1 介绍 1.2 应用场景 1.3 Quick St

Java生鲜电商平台-SpringCloud微服务架构中分布式事务解决方案 说明:Java生鲜电商平台中由于采用了微服务架构进行业务的处理,买家,卖家,配送,销售,供应商等进行服务化,但是不可避免存在分布式事务的问题 业界有很多的解决方案,对此我相信大家都百度一下子就有很多,但是我巨人大哥想说的是:微服务架构中应当尽量避免分布式事务. 下面就是来讨论下,分布式事务中主要聚焦于强一致性和最终一致性的解决方案. 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

[转]分布式事务,EventBus 解决方案:CAP[中文文档] 最新文档地址:https://github.com/dotnetcore/CAP/wiki 前言 很多同学想对CAP的机制以及用法等想有一个详细的了解,所以花了将近两周时间写了这份中文的CAP文档,对 CAP 还不知道的同学可以先看一下这篇文章. 本文档为 CAP 文献(Wiki),本文献同时提供中文和英文版本,英文版本目前还在翻译中,会放到Github Wiki 中. 目录 前言 0 1.Getting Started 1 1.

1 java事务类型 Java事务的类型有三种:JDBC事务.JTA(Java Transaction API)事务.容器事务. 常见的容器事务如Spring事务,容器事务主要是J2EE应用服务器提供的,容器事务大多是基于JTA完成,这是一个基于JNDI的,相当复杂的API实现.本人非常厌恶使用JNDI来访问容器组件,所以不推荐使用容器事务.不知道JNDI是什么的,可以访问jndi通俗理解以及它的指令缺陷.本文主要介绍J2EE开发中两个比较基本的事务:JDBC事务和JTA事务,重点是介绍JTA事

1 XA协议 首先我们来简要看下分布式事务处理的XA规范可知XA规范中分布式事务有AP,RM,TM组成: 其中应用程序(Application Program ,简称AP):AP定义事务边界(定义事务开始和结束)并访问事务边界内的资源. 资源管理器(Resource Manager,简称RM):Rm管理计算机共享的资源,许多软件都可以去访问这些资源,资源包含比如数据库.文件系统.打印机服务器等. 事务管理器(Transaction Manager ,简称TM):负责管理全局事务,分配事务唯一标识

提问: 如果使用TransactionScope开启一个分布式事务,使用该事务两个并发的连接会互相死锁吗? 如果在.Net中用TransactionScope开启一个事务. 然后在该事务范围内启动两个并发的线程,连接到数据库对同一张表加表级别的X锁并长时间持续占有,请问这种情况这两个线程的其中一个连接会Block住另外一个线程的连接吗? 如果会,那岂不是两个数据库连接就算是在同一个事务中,也会发生死锁? 回答: #1:分布式事务中的两个数据库连接内部就是两个独立的事务,始终不存在真正的“一个事务

事务是个很精妙的存在,我们在数据层.服务层.业务逻辑层等多处地方都会使用到. 在这里我只说下TransactionScope这个微软推荐使用的隐式事务.它是从Framework 2.0开始引入的一个事务管理类,在使用隐式事务时,事务完成前 程序应调用TransactionScope的Complete()方法,将事务提交,然后利用Dispose()释放事务对象.若执行期间出现错误,事务将自动回滚. 比如:    using (ransactionScope scope = new Transact

背景 相信前面几篇关于微服务的文章也介绍了那么多了,在构建微服务的过程中确实需要这么一个东西,即便不是在构建微服务,那么在构建分布式应用的过程中也会遇到分布式事务的问题,那么 CAP 就是在这样的背景下诞生的. 最初打算做这个东西是在去年(2016)年底,最初是为了解决分布式系统中的分布式事务的问题,然后当时有了一个大概的概念轮廓,当时我对于前面两篇文章中关于异步消息和微服务之间通讯还不是太了解,只是觉得这样能够解决这一系列的问题,然后就着手做了,最后发现和这些概念竟然不谋而合. 经过大半年的不

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

背景 相信前面几篇关于微服务的文章也介绍了那么多了,在构建微服务的过程中确实需要这么一个东西,即便不是在构建微服务,那么在构建分布式应用的过程中也会遇到分布式事务的问题,那么 CAP 就是在这样的背景下诞生的. 最初打算做这个东西是在去年(2016)年底,最初是为了解决分布式系统中的分布式事务的问题,然后当时有了一个大概的概念轮廓,当时我对于前面两篇文章中关于异步消息和微服务之间通讯还不是太了解,只是觉得这样能够解决这一系列的问题,然后就着手做了,最后发现和这些概念竟然不谋而合. 经过大半年的不

一.RabbitMQ解决分布式事务思路: 案例: 经典案例,以目前流行点外卖的案例,用户下单后,调用订单服务,让后订单服务调用派单系统通知送外卖人员送单,这时候订单系统与派单系统采用MQ异步通讯. 二.RabbitMQ解决分布式事务原理:采用最终一致性原理. 需要保证以下三要素 1.确认生产者一定要将数据投递到MQ服务器中(采用MQ消息确认机制) 2.MQ消费者消息能够正确消费消息,采用手动ACK模式(注意重试幂等性问题) 3.如何保证第一个事务先执行,采用补偿机制,在创建一个补单消费者进行监听

[转].NET Core 事件总线,分布式事务解决方案:CAP 背景 相信前面几篇关于微服务的文章也介绍了那么多了,在构建微服务的过程中确实需要这么一个东西,即便不是在构建微服务,那么在构建分布式应用的过程中也会遇到分布式事务的问题,那么 CAP 就是在这样的背景下诞生的. 最初打算做这个东西是在去年(2016)年底,最初是为了解决分布式系统中的分布式事务的问题,然后当时有了一个大概的概念轮廓,当时我对于前面两篇文章中关于异步消息和微服务之间通讯还不是太了解,只是觉得这样能够解决这一系列的问题,