所有文章 https://www.cnblogs.com/lay2017/p/12078232.html 正文 在上一篇文章中,我们简单地了解了一下什么是seata.它是来自阿里巴巴的内部项目不断地发展出来的.2019年以fescar命名开源于apache开源协议,同年改名为seata. 本文将入手seata,官方的文档和demo主要以dubbo和springcloud体系的接入为主.本文选取springboot作为项目构建框架,快速构建示例. 环境说明 seata的发展还是比较快的,而版本的更

一.背景 在微服务架构中,我们常常使用异步化的手段来提升系统的 吞吐量 和 解耦 上下游,而构建异步架构最常用的手段就是使用 消息队列(MQ),那异步架构怎样才能实现数据一致性呢?本文主要介绍如何使用RocketMQ的事务消息来解决一致性问题. RocketMQ 是阿里巴巴开源的分布式消息中间件,目前已成为 Apache 的顶级项目.历经多次天猫双十一海量消息考验,具有高性能.低延时和高可靠等特性 PS:同步场景怎样保证一致性?请看文章<Spring Cloud同步场景分布式事务怎样做?试试Se

之前看很多人手写分布式锁,其实 Spring Boot 现在已经做的足够好了,开箱即用,支持主流的 Redis.Zookeeper 中间件,另外还支持 JDBC. 本篇栈长以 Redis 为例(这也是用得最多的方案),教大家如何利用 Spring Boot 集成 Redis 实现缓存,如何简单.快速实现 Redis 分布式锁. 分布式锁介绍 Spring Boot 实现 Redis 分布式锁在 spring-integration 这个项目中,参考: https://docs.spring.io

自己的一些理解:自从用了Spring Boot 以来,这近乎零配置和"约定大于配置"的设计范式用着确实爽,其实对零配置的理解是:应该说可以是零配置可以跑一个简单的项目,因为Spring Boot 有默认的配置,当默认的配置满足不了你的时候,这时候所谓的零配置只是换了一种方式而已,我们都知道程序员最擅长的就是写代码,相比来说xml文件还是有点蛋疼的: 行啊,Spring Boot说你不是擅长写代码,那我就把配置给你转换为写代码的形式,所以你会发现在Spring Boot 中使用@Conf

我们平时的工作中用到的Spring事务管理是管理一个数据源的.但是如果对多个数据源进行事务管理该怎么办呢?我们可以用JTA和Atomikos结合Spring来实现一个分布式事务管理的功能.了解JTA可以看一下这篇文章.下面我们看怎么实现分布式事务的. 步骤一:添加pom.xml依赖 步骤二:准备配置文件.jdbc.properties,jta.properties jdbc.properties jdbc.driver=com.mysql.jdbc.Driver jdbc.one.url=jdb

spring boot配置mybatis和事务管理 一.spring boot与mybatis的配置 1.首先,spring boot 配置mybatis需要的全部依赖如下: <!-- Spring Boot 启动父依赖 --> <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>

参考资料 网址 Spring Boot 2实现分布式锁--这才是实现分布式锁的正确姿势! http://www.spring4all.com/article/6892

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. 市面上使用比较多的分布式事务框架,支持 SAGA 的,大部分都是 JAVA 为主的,没有提供 C# 的对接方式,或者是对接难度大,一定程度上让人望而却步. 这里推荐一下叶东富大佬的分布式事务框架 dtm,一款跨语言的开源分布式事务管理器,优雅的解决了幂等.空补偿.悬挂等分布式事务难题.提供了简单易用.高性能.易水

一.概述 在微服务架构下,虽然我们会尽量避免分布式事务,但是只要业务复杂的情况下这是一个绕不开的问题,如何保证业务数据一致性呢?本文主要介绍同步场景下使用Seata的AT模式来解决一致性问题. Seata是 阿里巴巴 开源的 一站式分布式事务解决方案 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   二.Seata介绍 整体事务逻辑是基于 两阶段提交 的模型,核心概念包括以下3个角色: TM:事务的发起者.用来告诉 TC,全局事务的开始,提交,回滚.

1.事务的定义:事务是指多个操作单元组成的合集,多个单元操作是整体不可分割的,要么都操作不成功,要么都成功.其必须遵循四个原则(ACID). 原子性(Atomicity):即事务是不可分割的最小工作单元,事务内的操作要么全做,要么全不做: 一致性(Consistency):在事务执行前数据库的数据处于正确的状态,而事务执行完成后数据库的数据还是应该处于正确的状态,即数据完整性约束没有被破坏:如银行转帐,A转帐给B,必须保证A的钱一定转给B,一定不会出现A的钱转了但B没收到,否则数据库的数据就处于

原创说明:本文为本人原创作品,绝非他处转载,转账请注明出处 1.事务的定义:事务是指多个操作单元组成的合集,多个单元操作是整体不可分割的,要么都操作不成功,要么都成功.其必须遵循四个原则(ACID). 原子性(Atomicity):即事务是不可分割的最小工作单元,事务内的操作要么全做,要么全不做: 一致性(Consistency):在事务执行前数据库的数据处于正确的状态,而事务执行完成后数据库的数据还是应该处于正确的状态,即数据完整性约束没有被破坏:如银行转帐,A转帐给B,必须保证A的钱一定转给

我们在前面已经分别介绍了如何在Spring Boot中使用JPA(初识在Spring Boot中使用JPA)以及如何在Spring Boot中输出REST资源(在Spring Boot中输出REST资源).那么关于数据库访问还有一个核心操作那就是事务的处理了,前面两篇博客小伙伴们已经见识到Spring Boot带给我们的巨大便利了,其实不用猜,我们也知道Spring Boot在数据库事务处理问题上也给我们带来惊喜,OK,废话不多说,就来看看如何在Spring Boot中使用事务吧. 可能还是会有

目前刚入职了一家公司,要求替换当前系统(单体应用)以满足每日十万单量和一定系统用户负载以及保证开发质量和效率.由我来设计一套基础架构和建设基础开发测试运维环境,github地址. 出于本公司开发现状及成本考虑,我摒弃了市面上流行的Spring Cloud以及Dubbo分布式基础架构,舍弃了集群的设计,以Spring Boot和Netty为基础自建了一套RPC分布式应用架构.可能这里各位会有疑问,为什么要舍弃应用的高可用呢?其实这也是跟公司的产品发展有关的,避免过度设计是非常有必要的.下面是整个系

前言 Atomikos 是一个为Java平台提供增值服务的并且开源类事务管理器,主要用于处理跨数据库事务,比如某个指令在A库和B库都有写操作,业务上要求A库和B库的写操作要具有原子性,这时候就可以用到atomikos.笔者这里整合了一个spring和atomikos的demo,并且通过案例演示说明atomikos的作用. 准备工作 开发工具:idea 数据库:mysql , oracle 正文 源码地址:github.com/qw870602/at… 演示原理:通过在两个库的写操作之间人为制造异

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

1.前言 以前没有使用mybatis,可以关闭自动提交,然后做sql操作,对操作进行catch捕获异常, 如果没有异常则commit 提交 ,有异常则 rollback 回滚,新增的数据则删除 ,修改的数据则修改回去,删除的则新增, 这就是事务操作. 事务有四大特性 (1)原子性:要么全部执行成功,要么不执行. (2)一致性:事务执行的结果,必须使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态. (3)隔离性:并发操作同一个表时数据库会开启多个事务,多个事务之间相互隔离. (4)持久性:当事务确认完

概述: 节点角色说明 节点 角色说明 Provider 暴露服务的服务提供方 Consumer 调用远程服务的服务消费方 Registry 服务注册与发现的注册中心 Monitor 统计服务的调用次数和调用时间的监控中心 Container 服务运行的容器 调用关系说明 服务容器 Container 负责启动,加载,运行服务提供者. 服务提供者 Provider 启动的时候,向注册中心 Registry 注册自己提供的服务. 服务消费者 Consumer 在启动的时候,向注册中心 Registr

使用redisson做分布式锁 分布式锁 在java中单体应用中,我们如果想要保证一个接口或者服务.方法当下只有一个线程在运行,我们可以通过JDK提供的Lock.Semaphore.同步锁等多种方式实现只有一个线程在运行. 在微服务系统中,我们的单体应用会变成多个节点,只靠JDK本身的锁只能控制一个节点的运行,所以我们需要一个可以控制全局的锁来控制系统的运行,这就是所谓的分布式锁. Zk redis 等中间件都可以做分布式锁,优缺点也各不相同,在我们现在的系统中zk的直接操作还是比较少,更多的是

事务管理: 新增两名女生: 第一步:创建 GirlRespository package com.payease.service; import com.payease.entity.Girl; import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository; import java.util.List; /** * Created by liuxiaoming on 2017/11/6. */ public interface Girl

有参考文章 ,但是自己没有测试.

这几天在做一个功能,具体的情况是这样的: 项目中原有的几个功能模块中有数据上报的功能,现在需要在这几个功能模块的上报之后生成一条消息记录,然后入库,在写个接口供前台来拉取消息记录. 看到这个需求,首先想到的是使用AOP来实现了,然后,我去看了下现有功能模块中的代码,发现了问题,这些模块中的业务逻辑并没有放在service层来处理,直接在controller中处理了,controller中包含了两个甚至多个service处理,这样是不能保证事务安全的,既然这样,那么我们如何实现能保证事务安全呢.我