读TiDB原理部分,知道其分布式事务是参考的Google percolator.而percolator是一种2PC的优化. 分布式事务解决的是什么问题呢? 假设一个场景,一个电商网站,用户在购买商品时,需要两步操作1)创建订单,2)扣减库存.我们通常希望这两步是事务的,要么同时成功,要么同时失败.如果订单创建成功,库存扣减失败,会导致超卖.如果订单创建失败但扣减了库存呢,会导致少卖. 怎么解决这个问题呢? 如果订单表和商品表在MySQL同一个逻辑DB里面,可以使用MySQL的单机事务来保证. 如

Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport)1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法.Paxos算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值(决议)达成一致.在工程实践意义上来说,就是可以通过Paxos实现多副本一致性,分布式锁,名字管理,序列号分配等.比如,在一个分布式数据库系统中,如果各节点的初始状态一致,每个节点执行相同的操作序列,那么他们最后能得到一个一致的状态.为保证每个节点执行相同的命令序列,需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致.本

分布式一致性算法--Paxos Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport)1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法.Paxos算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值(决议)达成一致.在工程实践意义上来说,就是可以通过Paxos实现多副本一致性,分布式锁,名字管理,序列号分配等.比如,在一个分布式数据库系统中,如果各节点的初始状态一致,每个节点执行相同的操作序列,那么他们最后能得到一个一致的状态.为保证每个节点执行相同的命令序列,需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”

比较通俗易懂,可以入门,转载地址是http://www.cnblogs.com/linbingdong/p/6253479.html Paxos算法在分布式领域具有非常重要的地位.但是Paxos算法有两个比较明显的缺点:1.难以理解 2.工程实现更难. 网上有很多讲解Paxos算法的文章,但是质量参差不齐.看了很多关于Paxos的资料后发现,学习Paxos最好的资料是论文<Paxos Made Simple>,其次是中.英文版维基百科对Paxos的介绍.本文试图带大家一步步揭开Paxos神秘的

一:分布式一致性协议--->对于一个分布式系统进行架构设计的过程中,往往会在系统的可用性和数据一致性之间进行反复的权衡,于是就产生了一系列的一致性协议.--->长期探索涌现出一大批经典的一致性协议和算法.其中最著名的就是二阶段提交协议,三阶段提交协议和paxos算法. 二:2PC与3PC--->在分布式系统中,每一个机器节点虽然都能够明确知道自己在进行事务操作过程中的结果是成功或失败,但却无法直接获取到其他分布式节点的操作结果.因此,当一个事务操作需要跨越多个分布式节点的时候,为了保持事

在分布式系统中,一个事务可能涉及到集群中的多个节点.单个节点很容易知道自己执行的事务成功还是失败,但因为网络不可靠难以了解其它节点的执行状态(可能事务执行成功但网络访问超时). 若部分节点事务执行失败进行回滚,而其它节点完成事务提交,则事务会处于部分完成的不一致状态.为了避免错误,分布式系统需要使用分布式一致性协议来保证分布式事务的执行. 2PC 两阶段提交(2-Phase Commit, 2PC)是一种比较简单的分布式一致性协议. 2PC协议中,每个事务需要一个协调者来协调各个参与者.每个事务

为了解决分布式一致性问题,产生了不少经典的分布式一致性算法,本文将介绍其中的2PC和3PC.2PC即Two-Phase Commit,译为二阶段提交协议.3PC即Three-Phase Commit,译为三阶段提交协议. 分布式系统和分布式一致性问题 分布式系统,即运行在多台不同的网络计算机上的软硬件系统,并且仅通过消息传递来进行通信和协调. 分布式一致性问题,即相互独立的节点之间如何就一项决议达成一致的问题. 2PC 2PC,二阶段提交协议,即将事务的提交过程分为两个阶段来进行处理:准备阶段

在分布式系统中,一个事务可能涉及到集群中的多个节点.单个节点很容易知道自己执行的事务成功还是失败,但因为网络不可靠难以了解其它节点的执行状态(可能事务执行成功但网络访问超时). 若部分节点事务执行失败进行回滚,而其它节点完成事务提交,则事务会处于部分完成的不一致状态.为了避免错误,分布式系统需要使用分布式一致性协议来保证分布式事务的执行. 2PC 两阶段提交(2-Phase Commit, 2PC)是一种比较简单的分布式一致性协议. 2PC协议中,每个事务需要一个协调者来协调各个参与者.每个事务

分布式事务(1)---2PC和3PC理论 分布式事物基本理论:基本遵循CPA理论,采用柔性事物特征,软状态或者最终一致性特点保证分布式事物一致性问题. 分布式事物常见解决方案: 2PC两段提交协议 3PC三段提交协议(弥补两端提交协议缺点) TCC或者GTS(阿里) 消息中间件最终一致性 使用LCN解决分布式事物,理念"LCN并不生产事务,LCN只是本地事务的搬运工". 一.两阶段提交(2PC) 两阶段提交又称2PC,2PC是一个非常经典的强一致.中心化的原子提交协议. 这里所说的中心

参考地址: https://www.cnblogs.com/bangerlee/p/5268485.html, 感谢原作者 http://blog.51cto.com/11821908/2058651 2PC 2PC(tow phase commit)两阶段提交[5]顾名思义它分成两个阶段,先由一方进行提议(propose)并收集其他节点的反馈(vote),再根据反馈决定提交(commit)或中止(abort)事务.我们将提议的节点称为协调者(coordinator),其他参与决议节点称为参与者

分布式一致性算法的目的是为了解决分布式系统 一致性算法可以通过共享内存(需要锁)或者消息传递实现,本文讨论后者实现的一致性算法,不仅仅是分布式系统中,凡是多个过程需要达成某种一致的场合都可以使用. 本文讨论无论2PC.3PC和Paxos,均无法彻底解决分布式一致性问题.解决一致性问题,唯有Paxos. Paxos算法是保证在分布式系统中写操作能够顺利进行,保证系统中大多数状态是一致的,没有机会看到不一致,因此,Paxos算法的特点是一致性>可用性. vector clock向量时钟是另外一种保证

XA分布式事务协议,包含二阶段提交(2PC),三阶段提交(3PC)两种实现. 1.二阶段提交方案:强一致性 事务的发起者称协调者,事务的执行者称参与者. 处理流程: 1.准备阶段 事务协调者,向所有事务参与者发送事务内容,询问是否可以提交事务,并等待参与者回复. 事务参与者收到事务内容,开始执行事务操作,讲 undo 和 redo  信息记入事务日志中(但此时并不提交事务). 如果参与者执行成功,给协调者回复yes,表示可以进行事务提交.如果执行失败,给协调者回复no,表示不可提交. 2.提交阶

分布式事务是什么? 分布式事务就是保证各个微服务之间数据一致,本质上就是保证不同数据库的数据一致性.一致性状态包含 强一致性,任何时刻,所有节点中数据都是一样的 弱一致性,数据更新后,只能访问到部分节点数据或者是全部访问不到 最终一致性,不保证任何时刻一样,但随着时间推移最终会达到一致性状态 因此,存在如下几种方案: 2PC ,二阶段提交是一种尽量强一致性设计,引入一个事务协调者来协调和管理各参与者的提交和回滚,包含准备和提交两个阶段,阶段之间同步阻塞,准备阶段协调者有超时机制. 大致流程: 准

在分布式系统中,分布式事务基本上是绕不开的, 分布式事务是指事务的参与者.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 .其实就可以简单理解成在分布式系统中实现事务. 一个简单的例子,电商系统中,下单接口,一般会有扣库存,扣积分,然后生成订单.而一般来说,这三个系统都是不同的服务,我们本地不能控制其他服务的事务,此时如果订单服务发生了错误进行了混滚,但远程的服务,如扣库存已经调用完成,不能进行回滚了. 也就是说下单接口的成功与否,不仅取决于本地的 db 操作,

本地事务 事务特性:ACID,其中C一致性是目的,AID是手段. 实现隔离性 写锁:数据加了写锁,其他事务不能写也不能读. 读锁:数据加了读锁,其他事务不能加写锁可以加读锁,可以允许自己升级为写锁. 范围锁:对某个范围加写锁,范围内数据不能写入. 隔离级别 以锁为手段来实现隔离性才是数据库表现出不同隔离级别的根本原因. 可串行化:对事务所有读.写数据加上三种锁. 可重复读:不加范围锁,会有幻读问题. 幻读是指在事务执行过程中,两个完全相同的范围查询得到了不同的结果集.譬如现在准备统计一下 Fen

前言 这是<Spring Cloud 进阶>专栏的第六篇文章,往期文章如下: 五十五张图告诉你微服务的灵魂摆渡者Nacos究竟有多强? openFeign夺命连环9问,这谁受得了? 阿里面试这样问:Nacos.Apollo.Config配置中心如何选型?这10个维度告诉你! 阿里面试败北:5种微服务注册中心如何选型?这几个维度告诉你! 阿里限流神器Sentinel夺命连环 17 问? 这篇文章主要介绍一些目前主流的几种分布式解决方案以及阿里开源的一站式分布式解决方案Seata. 文章有点长,耐

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

前言 在前面的文章中,我们说了很多一致性协议,比如 Paxos,Raft,2PC,3PC等等,今天我们再讲一种协议,ZAB 协议,该协议应该是所有一致性协议中生产环境中应用最多的了.为什么呢?因为他是为 Zookeeper 设计的分布式一致性协议! 1. 什么是 ZAB 协议? ZAB 协议介绍 ZAB 协议全称:Zookeeper Atomic Broadcast(Zookeeper 原子广播协议). Zookeeper 是一个为分布式应用提供高效且可靠的分布式协调服务.在解决分布式一致性方面

一致性协议有很多种,比如 Paxos,Raft,2PC,3PC等等,今天我们讲一种协议,ZAB 协议,该协议应该是所有一致性协议中生产环境中应用最多的了.为什么呢?因为他是为 Zookeeper 设计的分布式一致性协议! 1. 什么是 ZAB 协议? ZAB 协议介绍 1.ZAB 协议全称:Zookeeper Atomic Broadcast(Zookeeper 原子广播协议). 2.Zookeeper 是一个为分布式应用提供高效且可靠的分布式协调服务.在解决分布式一致性方面,Zookeeper

介绍 Zookeeper没有使用Paxos实现,而是使用ZAB(Zookeeper原子消息广播协议)作为数据一致性的核心算法. ZAB是一种专为Zookeeper设计的支持崩溃恢复的原子广播协议. ZAB分为原子广播和崩溃恢复两种模式. 原子广播 原子广播类似于前面说过的2pc协议,过程如下: Leader将客户端请求封装成Proposal,同时分配一个事务ID(ZXID) Leader会为每一个Follower分配一个队列,然后将Proposal放入队列中,根据FIFO策略发送消息 Follo