关于spring boot 支持分布式事务,XA是常用的一种方式. 这里把相关的配置记下,方便以后使用. 首先配置两个不同的数据源 : 订单库.持仓库. /** * Created by zhangjunwei on 2017/8/2. */ @Configuration public class DataSourceConfig { /** * db1的 XA datasource * * @return */ @Bean(name = "symbolOrder") @Primary

Springboot与ActiveMQ.Solr.Redis中分布式事物的初步探索 解决的场景:事物中的异步问题,当要求数据库与solr服务器的最终一致时. 程序条件: 利用消息队列,当数据库添加成功时,将更新solr的请求发进消息队列中. 考虑到拿消息的服务做了集群的问题,利用redis做幂等性:将消息的JMSMessageID作为redis的key. 如果取消息的服务最终失败,就产生了需要补偿的问题. 解决方案: 将消息的参数存入redis中的Hash列表(结构:补偿的队列名 补偿的JMSM

先大概介绍一下主从数据库是什么?其实就是两个或N个数据库,一个或几个主负责写(当然也可以读),另一个或几个从只负责读.从数据库要记录主数据库的具体url以及BigLOG(二进制日志文件)的参数.原理就是在定时的从主数据库的BigLOG文件中获取相应的日志记录,并转换成相应的sql语句进行同步. SpringBoot整合Mybatis怎么自动化的区分主从数据库进行读写,并且保证其线程安全性;创建一个DataBaseContextHolder类,在类里定义一个成员变量ThreadLocal(一个可以

springBoot的事物管理 1:springBoot 整合单数据源事物: Spring Boot 使用事务非常简单,首先使用注解 @EnableTransactionManagement 开启事务支持后,然后在访问数据库的Service方法上添加注解 @Transactional 便可 springboot默认集成事物,只主要在方法上加上@Transactional即可 标签:@Transactional 2:springBoot 整合多数据源分布式事物: 使用springboot+jta+

1.web服务器开启分布式事物配置后,数据库服务器的host文件要设置  “IP  web服务器主机名” 的映射,否则会 出现 “与基础事务管理器的通信失败” #跨网段使用TransactionScope出错:“与基础事务管理器的通信失败” 需要配置机器名

SpringBoot 分布式session实现 1. 什么是分布式session 在集群环境中,不得不考虑的一个问题是用户访问产生的session如何处理.如过不做任何处理,用户将出现频繁俸禄的现象,比如集群中存在A.B两台服务其,用户第一次访问网站时,Nginx通过负载均衡机制将用户请求转发到A节点,这时A节点就会给用户创建一个session.当用户第二次发送请求时,Nginx将其转发到B节点,这时B并不存在Session,所以就将用户踢回登陆页面. 2. 分布式session的常用方式 se

目录 一.背景 二.SpringBoot 分布式会话 三.样例程序 四.原理进阶 A. 序列化 B. 会话代理 C. 数据老化 小结 一.背景 在 补习系列(3)-springboot 几种scope 一文中,笔者介绍过 Session的部分,如下: 对于服务器而言,Session 通常是存储在本地的,比如Tomcat 默认将Session 存储在内存(ConcurrentHashMap)中. 但随着网站的用户越来越多,Session所需的空间会越来越大,同时单机部署的 Web应用会出现性能瓶颈

什么是分布式事物 分布式系统中保证不同节点之间的数据一致性的事物,叫做分布式事物. 为什么要用分布式事物 微服务,SOA等服务架构模式,一个是service产生多个节点,另一个是resource产生多个节点. service多个节点 resource多个节点 系统故障.网络错误等情况下,都会导致数据存储不一致的情况,这种情况就需要分布式事物来处理. 如何用分布式事物 分布式事物解决方案 XA二阶段提交 1.性能问题 XA协议遵循强一致性.在事务执行过程中,各个节点占用着数据库资源,只有当所有节点

有时一个系统的数据 放在不同的库之中.如果用普通的事物 一个分支库提交成功了,另外一个分支库提交失败了, 这候 两个库没有同步的成功或者失败.会导致系统数据的不完整. 对于处理这种情况 MySQL有了处理分布式(XA)事物的语法 XA START xid 用于启动一个带给定xid的XA事物. xid包含3个部分 gtrid,bqual,formatID gtrid 是一个分布式事物的标识符,一个分布式事物的每个XA事物的gtrid必须相同,这样可以明确知道每个XA事物属于哪个分布式事物. bqu

上节课简单说了一下mq是怎么保证数据一致性的.下面直接上代码了. 所需环境:1.zookeepor注册中心   2.kafka的服务端和工具客户端(工具客户端也可以不要只是为了更方便的查看消息而已)  3.springcloud的消息生产者  4.springcloud的消息消费者. 1.zk的安装和启动.百度有很多,kafka是依赖于zk的,所以zk必须要有. 2.kafka的服务端安装和启动.安装选择2进制的,不要选源码安装[我就遇到过坑,切记],启动命令:进入kafka的安装目录后按住Sh

今天只看看原理,下一节看项目怎么集成mq进行解决分布式事物. 1.什么情况下会使用到分布式事物? 举例说明:现有一个支付系统,因为项目使用的是微服务框架,有订单模块和支付模块两个模块.生产者进行订单的下单操作购买100元,这时候订单表数据应该是新增一条,然后支付模块的个人账户资金应该是加100元.同一个方法中既需要对订单数据库进行新增又需要调用支付模块对数据进行修改(不同项目不同数据库),这时候就会用到分布式事物,只是举个典型的例子. 那么问题来了,生产者进行订单的下单操作怎么保证订单和支付的数

分布式框架下,如何保证事物一致性一直是一个热门话题.当然事物一致性解决方案有很多种(请参考:分布式事物一致性设计思路),我们今天主要介绍TCC方案解决的思路.以下是参与设计讨论的一种解决思路,大家有问题请留言. 1.基本概念 TI:Transaction Interceptor,事务拦截器,位于dapeng容器的filterChain链中. 由于TI的逻辑会比较复杂, 不太适合在IO线程中操作 TM:Transaction Manager, 事务管理器,作为一个独立的服务存在. 事务发起方: 服

英文名:Two Phase Commit(2PC) 算法目的:实现分布式事物 算法概述: 有两类节点: -----协调者 -----事务参与者 流程阶段: -----请求阶段 -----提交阶段 算法成立的前提条件: 1.存在一个协调者,其他节点为参与者,节点间使用网络通信 2.所有节点都采用预写式日志,且日志被写入后放在可靠性高的存储设备上,计时设备损坏,日志不丢失. 3.所有节点不会永久性损坏,即使损坏后仍可以恢复. 注:"预写式日志":预写式日志(Write-ahead logg

seata代码控制回滚和临时挂起分布式事物 一.说明 二.功能实现 1.手动回滚分布式事物 2.临时挂起分布式事物 三.完整代码 四 参考链接 一.说明 此处只是简单的记录一下,使用了 Seata后,如何手动 回滚分布式事物和临时挂起分布式事务,Seata的整合不做详细的说明. 二.功能实现 1.手动回滚分布式事物 举例: 比如我们通过feign去调用第三方服务,feign服务出现了降级. 调用第三方api,第三方api调用失败,是通过 错误吗 来告知是成功还是失败的. class 手动回滚分布

本文档不会是最新的,最新的请看Github! 1.简介 基于令牌桶算法和漏桶算法实现的纳秒级分布式无锁限流插件,完美嵌入SpringBoot.SpringCloud应用,支持接口限流.方法限流.系统限流.IP限流.用户限流等规则,支持设置系统启动保护时间(保护时间内不允许访问),提供快速失败与CAS阻塞两种限流方案,开箱即用. 2.Maven <dependency> <groupId>cn.yueshutong</groupId> <artifactId>

一:介绍 ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务.它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护.域名服务.分布式同步.组服务等. Dubbo是Alibaba开源的分布式服务框架,它最大的特点是按照分层的方式来架构,使用这种方式可以使各个层之间解耦合(或者最大限度地松耦合).从服务模型的角度来看,Dubbo采用的是一种非常简单的模型,要么是提供方提供服务,要么是消费方消费服务,所以基于这一点可以抽象出服务提供方(Provider)和服务消费方(Co

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

西部开源-秦疆老师:SpringBoot + Dubbo + zookeeper 秦老师交流Q群号: 664386224 未授权禁止转载!编辑不易 , 转发请注明出处!防君子不防小人,共勉! 基础知识 分布式理论 什么是分布式系统? 在<分布式系统原理与范型>一书中有如下定义:“分布式系统是若干独立计算机的集合,这些计算机对于用户来说就像单个相关系统”: 分布式系统是由一组通过网络进行通信.为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统.分布式系统的出现是为了用廉价的.普通的机器完成单个计

SpringCloud是一个分布式的整体解决方案.Spring Cloud为开发者提供了在分布式系统(配置管理,服务发现,熔断,路由,微代理,控制总线,一次性token,全局锁,leader选举.分布式session,集群状态)中快速构建的工具,使用SpringCloud的开发者可以快速的启动服务或构建应用.同时能够快速和云平台资源进行对接.本篇只讲述SpringBoot与SpringCloud的整合以及简单使用,若要详细学习SpringCloud请参考其他文章或官方文档. 一.Spring C

目录 概述SAGA SAGA的执行方式 存在的问题 重试机制 SAGA VS TCC 实现SAGA的框架 概述SAGA SAGA是1987 Hector & Kenneth 发表的论文,主要是解决长事务执行的问题.有的系统比较旧同时也需要长事物,不能改造,那么比较适用这种场景处理,还有金融行业比较适合用这种事务,主要也是流程会比较长. SAGA的执行方式 SAGA是两层执行的,事物按流程T1,T2,,,TN.那么与之对应的就是C1,C2,,,CN.也就是由N个分布式事务组织,同时也有N个回滚事务

一.分布式项目,需要使用maven搭建. 1.1 父级pro.xml module. <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation=