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

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

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

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

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

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

Tip: 此篇已加入.NET Core微服务基础系列文章索引 一.预备知识:数据一致性 关于数据一致性的文章,园子里已经有很多了,如果你还不了解,那么可以通过以下的几篇文章去快速地了解了解,有个感性认识即可. (1)左正,<保证分布式系统数据一致性的6种方案> (2)成金之路,<分布式系统的数据一致性解决方案> (3)E_Star,<分布式环境下数据一致性的设计总结> (4)Itegel,<分布式事务?No,最终一致性> 必须要了解的点:ACID.CAP.B

Tip: 此篇已加入.NET Core微服务基础系列文章索引 一.案例结构与说明 在上一篇中,我们了解了MassTransit这个开源组件的基本用法,这一篇我们结合一个小案例来了解在ASP.NET Core中如何借助MassTransit+Quartz.Net来实现数据的最终一致性.当然,实现数据的最终一致性有很多方案,这里只是举一种我所学到的比较简单易于学习的实现方式而已. 假设我们有一个XX保险微信商城(WechatShop,简称WS)系统,根据服务的划分,针对下订单的这个场景,我们划分了四

终于到了今天了,终于要讲RocketMQ最牛X的功能了,那就是事务消息.为什么事务消息被吹的比较热呢?近几年微服务大行其道,整个系统被切成了多个服务,每个服务掌管着一个数据库.那么多个数据库之间的数据一致性就成了问题,虽然有像XA这种强一致性事务的支持,但是这种强一致性在互联网的应用中并不适合,人们还是更倾向于使用最终一致性的解决方案,在最终一致性的解决方案中,使用MQ保证各个系统之间的数据一致性又是首选. RocketMQ为我们提供了事务消息的功能,它使得我们投放消息和其他的一些操作保持一个整

阿里技术专家甘盘:浅谈双十一背后的支付宝LDC架构和其CAP分析 https://mp.weixin.qq.com/s/Cnzz5riMc9RH19zdjToyDg 汤波(甘盘) 技术琐话 2020-12-28 背景 自 2008 年双 11 以来,在每年双 11 超大规模流量的冲击上,蚂蚁金服都会不断突破现有技术的极限.2010 年双 11 的支付峰值为 2 万笔/分钟,到 2017 年双 11 时这个数字变为了 25.6 万笔/秒. 2018 年双 11 的支付峰值为 48 万笔/秒,201

[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

CAP,BASE和最终一致性是NoSQL数据库存在的三大基石.而五分钟法则是内存数据存储了理论依据.这个是一切的源头. CAP C: Consistency 一致性 A: Availability 可用性(指的是快速获取数据) P: Tolerance of network Partition 分区容忍性(分布式) 10年前,Eric Brewer教授指出了著名的CAP理论,后来Seth Gilbert 和 Nancy lynch两人证明了CAP理论的正确性.CAP理论告诉我们,一个分布式系统不

相比关系型数据库,NoSQL解决方案提供了shared-nothing.容错和可扩展的分布式架构等特性,同时也放弃了关系型数据库的强数据一致性和隔离性,美其名曰:"最终一致性". 最终一致性将读取不一致和不可靠的写带来的麻烦推给了软件开发人员.以如此弱的数据保证能力构建一个如今互联网需求的复杂.可扩展的系统是异常困难的,我们需要停止接受最终一致性,去探索能提供数据强一致性的可扩展的.分布式数据库设计. 最终一致性的概念频繁出现在分布式数据库的讨论中,主要的NoSQL数据库像Riak.C

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

应该说搞分布式系统必读的文章了,转过来,这是2008年12月Werner revise过的版本,先贴上内容简介:分布式系统的CAP理论 CAP理论(data consistency, system availability, and tolerance),也就是数据一致性,系统可用性和网络分区容错性,在一个分布式系统中CAP是不能同时保证的,最多只能同时满足两个.如果一个系统不必考虑网络分区容错性,那么它可以同时取得数据一致性和可用性,这通常可以通过处理协议来保证.    然而不考虑网络分区容错

[原创]分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析(三)   正文 博主本来觉得,<分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析>,一文已经十分清晰.然而这一两天,有人在微信上私聊我,觉得应该要采用 先删缓存,再更新数据库,再删缓存 这一方案作为缓存更新策略,而不是先更新数据库,再删缓存.并且搬出了两篇大佬的文章,<Cache Aside Pattern>,<缓存与数据库不一致,咋办?>,希望博主能加以说明.因为问的人太多了,所以才有了这篇文章的诞生. 正文 在开始这篇文章之前,

一 前言 首先,缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用.在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作 但是在更新缓存方面,对于更新完数据库,是更新缓存呢,还是删除缓存.又或者是先删除缓存,再更新数据库,其实大家存在很大的争议 本文由以下三个部分组成 1.讲解缓存更新策略 2.对每种策略进行缺点分析 3.针对缺点给出改进方案 二 一致性方案 先做一个说明,从理论上来说,给缓存设置过期时间,是保证最终一致性的解决方案.这种方案下,我们可以对存入缓存的数据设置过期时间

一 前言 首先,缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用.在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作 但是在更新缓存方面,对于更新完数据库,是更新缓存呢,还是删除缓存.又或者是先删除缓存,再更新数据库,其实大家存在很大的争议 本文由以下三个部分组成 1.讲解缓存更新策略 2.对每种策略进行缺点分析 3.针对缺点给出改进方案 回到目录 二 一致性方案 先做一个说明,从理论上来说,给缓存设置过期时间,是保证最终一致性的解决方案.这种方案下,我们可以对存入缓存的数据设

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