前言 之前我们讨论了如何拆分一个订单下单的一个服务(https://www.cnblogs.com/linkstar/p/9610268.html) 从单体到微服务的拆分,当时我们只是对原来的整个服务做了一个简单的拆分,但是在实际中肯定会遇到很多问题,所以我们这里解决一个最容易也是最有可能在实际中遇到的问题,事务. 在单体架构中,我们很容易去维护一个事务,我们想要对一个事务操作回滚也很容易,而在分离成微服务之后,我们想要在多个服务上去维护一个事务就比较困难了.这里我们不再讨论分步事务的实现,转而

本文讲述阿里云官方文档中关于通过MQ实现分布式事务最终一致性原理 概念介绍 事务消息:消息队列 MQ 提供类似 X/Open XA 的分布式事务功能,通过消息队列 MQ 事务消息能达到分布式事务的最终一致. 半事务消息:暂不能投递的消息,发送方已经成功地将消息发送到了消息队列 MQ 服务端,但是服务端未收到生产者对该消息的二次确认,此时该消息被标记成"暂不能投递"状态,处于该种状态下的消息即半事务消息. 消息回查:由于网络闪断.生产者应用重启等原因,导致某条事务消息的二次确认丢失,消息

在学习解决分布式事务基本思路之前,大家要熟悉一些基本解决分布式事务概念名词比如:CAP与Base理论.柔性事务与刚性事务.理解最终一致性思想,JTA+XA.两阶段与三阶段提交等. 如何保证强一致性呢?计算机专业的童鞋在学习关系型数据库的时候都学习了ACID原理,这里对ACID做个简单的介绍.如果想全面的学习ACID原理,请参考ACID 关系型数据库天生就是解决具有复杂事务场景的问题,关系型数据库完全满足ACID的特性. 数据库管理系统中事务(transaction)的四个特性(分析时根据首字母缩

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

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

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

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

https://github.com/OpenSagas-csharp/servicecomb-pack-csharp Saga基本使用指南 使用前置条件说明 如果还有同学对Saga还不甚了解的同学,可以参考Saga官方中文地址地址,同时可以参考此项目贡献者之一的WithLin的一篇中文说明文章,该地址如下:地址,文章由浅入深的讲述了分布式事务在微服务场景下的重要性,以及Saga对分布式事务的大致实现方式和后续的思考 必须 你需要可用的一个本地或者远程的数据库(mysql或者postpresql

前言 在上两篇博文(分布式事务与Seate框架(1)--分布式事务理论.分布式事务与Seate框架(2)--Seata实践)中已经介绍并实践过Seata AT模式,这里一些例子与概念来自这两篇(特别是第一篇理论部分),如果有不懂的小伙伴可以先看看,这里主要是讲解Seata AT模式的实现原理. 又好久没有记录博文了,这篇其实是很早之前就记录好了的,但是一直没时间去写出来,今天发出来算是再次对Seata分布式有个加深! 一.AT模式介绍 同样地,还是得先复习下分布式事务的相关理论部分:AT模式是S

各种形态的分布式事务 分布式事务有多种主流形态,包括: 基于消息实现的分布式事务 基于补偿实现的分布式事务(gts/fescar自动补偿的形式) 基于TCC实现的分布式事务 基于SAGA实现的分布式事务 基于2PC实现的分布式事务 之所以有这么多形态,是因为任何事情都没有银弹,只有最合适当前场景的解决方案. 这些形态的原理已经在很多文章中进行了剖析,用"分布式事务"关键字就能搜到对应的文章,本文不再赘述这些形态的原理,并将重点放在如何根据业务选择对应的分布式事务形态上. 何时选择单机事

各种形态的分布式事务 分布式事务有多种主流形态,包括: 基于消息实现的分布式事务 基于补偿实现的分布式事务 基于TCC实现的分布式事务 基于SAGA实现的分布式事务 基于2PC实现的分布式事务 这些形态的原理已经在很多文章中进行了剖析,用“分布式事务”关键字就能搜到对应的文章,本文不再赘述这些形态的原理,并将重点放在如何根据业务选择对应的分布式事务形态上. 何时选择单机事务? 这个相信大家都很清楚,在条件允许的情况下,我们应该尽可能地使用单机事务,因为单机事务里,无需额外协调其他数据源,减少了网

微服务框架Spring Cloud介绍 Part1: 使用事件和消息队列实现分布式事务 本文转自:http://skaka.me/blog/2016/04/21/springcloud1/ 不同于单一架构应用(Monolith), 分布式环境下, 进行事务操作将变得困难, 因为分布式环境通常会有多个数据源, 只用本地数据库事务难以保证多个数据源数据的一致性. 这种情况下, 可以使用两阶段或者三阶段提交协议来完成分布式事务.但是使用这种方式一般来说性能较差, 因为事务管理器需要在多个数据源之间进行

一.事务 事务提供一种机制将一个活动涉及的所有操作纳入到一个不可分割的执行单元,组成事务的所有操作只有在所有操作均能正常执行的情况下方能提交,只要其中任一操作执行失败,都将导致整个事务的回滚.简单地说,事务提供一种“要么什么都不做,要么做全套(All or Nothing)”机制. 二.分布式事务 分布式事务指事务的参与者.支持事务的服务器.资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上.简单的说,就是一次大的操作由不同的小操作组成,这些小的操作分布在不同的服务器上,且属于不同的

前言 对于分布式事务,常用的解决方案根据一致性的程度可以进行如下划分: 强一致性(2PC.3PC):数据库层面的实现,通过锁定资源,牺牲可用性,保证数据的强一致性,效率相对比较低. 弱一致性(TCC):业务层面的实现,通过预留或锁定部分资源,最后通过确认或取消操作完成事务的处理.比如A向B转款500元,A账号会冻结500元,其他操作正常,B接收转款时,也不能直接入账,而是将500元放到预留空间,只有经过确认之后,A才正式扣钱,B才正式入账: 如果取消把A的500块解冻,B也不会入账. 最终一致性

分布式事务(1)-理论基础 分布式事务(2)---强一致性分布式事务解决方案 分布式事务(3)---强一致性分布式事务Atomikos实战 强一致性分布式事务解决方案要求参与事务的各个节点的数据时刻保持一致,在高并发场景下,系统的性能可能收到影响.而最终一致性方案并不要求数据时刻一致,允许其存在中间状态,只要一段时间后数据能够最终一致即可. 所以基于BASE理论,提出了最终一致性解决方案,典型的有:TCC解决方案,可靠消息最终一致性方案,最大努力通知型解决方案. 其优点是: 1.性能比较高,不会

[Shashlik.EventBus].NET 事件总线,分布式事务最终一致性 简介 github https://github.com/dotnet-shashlik/shashlik.eventbus 各位爷高兴了给个star呗. 分布式事务.CAP定理.事件总线,在当前微服务.分布式.集群大行其道的架构前提下,是不可逃避的几个关键字,在此不会过多阐述相关的理论知识.Shashlik.EventBus就是一个基于.NET6的开源事件总线解决方案,同时也是分布式事务最终一致性.延迟事件解决方案

导读 在之前的文章中我们介绍了如何基于RocketMQ搭建生产级消息集群,以及2PC.3PC和TCC等与分布式事务相关的基本概念(没有读过的读者详见

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:腾讯云数据库团队 近日,腾讯云发布了分布式数据库解决方案(DCDB),其最明显的特性之一就是提供了高于开源分布式事务XA的性能.大型业务系统有着用户多.并发高的特点,在这方面,集中式数据库(单机数据库)的性能很难支持,因此主流的互联网公司往往采用分布式(架构)数据库,物理上利用更多的低端设备,逻辑上对大表水平拆分支撑业务的需要. 虽然分布式数据库能解决性能难题,但事务一致性(Consistency)的问题,却很难在分布式数据库上

作者:朱晗 中国电子云 什么是分布式事务 事务处理几乎在每一个信息系统中都会涉及,它存在的意义是为了保证系统数据符合期望的,且相互关联的数据之间不会产生矛盾,即数据状态的一致性. 按照数据库的经典理论,原子性.隔离性.持久性.原子性要求数据要么修改要么回滚,隔离性要求事务之间相互独立不影响,持久性要求事务的执行能正确的持久化,不丢失数据.mysql 类的行式数据库通过 mvcc 多版本视图和 wal 预写日志等技术的协作,实现了单个服务使用单个数据源或者单个服务使用多个数据源场景的多事务的原子性