MongoDB 4.2已经发布,我们来看看它增加了哪些新特性?分布式事务?数据库加密?通配符索引? 在2019年MongoDB World大会上,CTO Eliot Horowitz介绍了MongoDB 4.2中的一些功能,这些功能扩展了其在数据库技术方面的领先地位:分布式事务(Distributed Transactions),字段级加密(Client Side Field Level Encryption),通配符索引(Wildcard Indexing).按需物化视图(Materializ

背景 相信前面几篇关于微服务的文章也介绍了那么多了,在构建微服务的过程中确实需要这么一个东西,即便不是在构建微服务,那么在构建分布式应用的过程中也会遇到分布式事务的问题,那么 CAP 就是在这样的背景下诞生的. 最初打算做这个东西是在去年(2016)年底,最初是为了解决分布式系统中的分布式事务的问题,然后当时有了一个大概的概念轮廓,当时我对于前面两篇文章中关于异步消息和微服务之间通讯还不是太了解,只是觉得这样能够解决这一系列的问题,然后就着手做了,最后发现和这些概念竟然不谋而合. 经过大半年的不

Hmily框架特性 无缝集成Spring,Spring boot start. 无缝集成Dubbo,SpringCloud,Motan等rpc框架. 多种事务日志的存储方式(redis,mongdb,mysql等). 多种不同日志序列化方式(Kryo,protostuff,hession). 事务自动恢复. 支持内嵌事务的依赖传递. 代码零侵入,配置简单灵活. Hmily为什么这么高性能? 1.采用disruptor进行事务日志的异步读写(disruptor是一个无锁,无GC的并发编程框架) p

  Sharding (转)大型互联网站解决海量数据的常见策略 - - ITeye技术网站 阿里巴巴Cobar架构设计与实践 - 机械机电 - 道客巴巴 阿里分布式数据库服务原理与实践:沈询_文档下载_IT168文库 阿里分布式数据库实践.pdf_微盘下载 阿里开源Mysql分布式中间件:Cobar - 沙漠绿树 - ITeye技术网站 阿里云产品博客 » SQL解析过程详解 阿里云分布式RDS平台——柳彦召:阿里云RDS高级开发工程师_文档下载_IT168文库 笔者带你剖析淘宝TDDL——Ma

一.前言 关于2PC的理论知识请见:分布式_理论_03_2PC 这一节我们来看下github上一个优秀的2PC分布式事务开源框架的快速体验. 二.源码 源码请见: https://github.com/yu199195/Raincat 相关视频 http://www.iqiyi.com/u/1243078745/v 三.接入步骤 1.启动 TxManagerApplication 此工程为分布式事务的协调者 配置txManaager, 修改application.properties中你自己的r

一.什么是Cap    CAP 是一个基于 .NET Standard 的 C# 库,它是一种处理分布式事务的解决方案,同样具有 EventBus 的功能,它具有轻量级.易使用.高性能等特点. 在我们构建 SOA 或者 微服务系统的过程中,我们通常需要使用事件来对各个服务进行集成,在这过程中简单的使用消息队列并不能保证数据的最终一致性, CAP 采用的是和当前数据库集成的本地消息表的方案来解决在分布式系统互相调用的各个环节可能出现的异常,它能够保证任何情况下事件消息都是不会丢失的. 你同样可以把

4. 分布式事务解决方案之TCC 4.1. 什么是TCC事务 TCC是Try.Confirm.Cancel三个词语的缩写,TCC要求每个分支事务实现三个操作 :预处理Try.确认Confirm.撤销Cancel.Try操作做业务检查及资源预留,Confirm做业务确认操作,Cancel实现一个与Try相反的操作既回滚操作.TM首先发起所有的分支事务的try操作,任何一个分支事务的try操作执行失败,TM将会发起所有分支事务的Cancel操作,若try操作全部成功,TM将会发起所有分支事务的Con

Java生鲜电商平台-SpringCloud微服务架构中分布式事务解决方案 说明:Java生鲜电商平台中由于采用了微服务架构进行业务的处理,买家,卖家,配送,销售,供应商等进行服务化,但是不可避免存在分布式事务的问题 业界有很多的解决方案,对此我相信大家都百度一下子就有很多,但是我巨人大哥想说的是:微服务架构中应当尽量避免分布式事务. 下面就是来讨论下,分布式事务中主要聚焦于强一致性和最终一致性的解决方案. 微服务的发展 微服务倡导将复杂的单体应用拆分为若干个功能简单.松耦合的服务,这样可以降低

分布式事务解决方案之TCC 4.1.什么是TCC事务 TCC是Try.Confirm.Cancel三个词语的缩写,TCC要求每个分支事务实现三个操作:预处理Try.确认Confirm.撤销Cancel.Try操作做业务检查及资源预留,Confirm做业务确认操作,Cancel实现一个与Try相反的操作即回滚操作.TM首先发起所有的分支事务的try操作,任何一个分支事务的try操作执行失败,TM将会发起所有分支事务的Cancel操作,若try操作全部成功,TM将会发起所有分支事务的Confirm操

分布式事务 分布式事务是指会涉及到操作多个数据库的事务.其实就是将对同一库事务的概念扩大到了对多个库的事务. 分布式事务中需要注意的是分布式系统中存在的一致性问题: CAP原则:在一个分布式系统中,Consistency(一致性). Availability(可用性).Partition tolerance(分区容错性),三者不可得兼: 主要的典型的协议和算法: 二阶提交协议(Two Phase Commitment Protocol): 三阶提交协议(Three Phase Commitmen

个人博客网:https://wushaopei.github.io/    (你想要这里多有) 1.什么是TCC事务 TCC是Try.Confifirm.Cancel三个词语的缩写,TCC要求每个分支事务实现三个操作:预处理Try.确认Confifirm.撤销Cancel.Try操作做业务检查及资源预留,Confifirm做业务确认操作,Cancel实现一个与Try相反的操作即回滚操作.TM首先发起所有的分支事务的try操作,任何一个分支事务的try操作执行失败,TM将会发起所有分支事务的Can

来自CAP原作者yang-xiaodong的原理图: 本文撰写者:cmliu,部分内容引用自官方文档,部分内容待更新# .NetCore CAP # 1,简介 CAP 是一个遵循 .NET Standard 标准库的C#库,用来处理分布式事务以及提供EventBus的功能,她具有轻量级,高性能,易使用等特点. 目前 CAP 使用的是 .NET Standard 1.6 的标准进行开发,目前最新预览版本已经支持 .NET Standard 2.0 ## CAP 的应用场景主要有以下两个: ###

需要注意的是标题中的CAP不是指的CAP理论,而是园区大神杨晓东实现的框架,CAP框架基于本地消息表用最终一致性实现分布式事务. 本地消息表 首先我们考虑一个场景,在将用户信息更改后,需要发送一条消息到消息队列.缓存或是写入到其他库中.这个过程涉及到一个本地库与MQ.本地库与Cache或是本地库与其他库两者之间的事务问题,不能用简单的数据库事务控制了. 这种分布式事务下,常用的解决方案有2PC.3PC等强一致性保证的,也有TCC.Sagas模型.本地消息表.内嵌本地消息表的MQ等最终一致性保证的

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

[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

这里是参考B站上的大佬做的面试题笔记.大家也可以去看视频讲解!!! 文章目录 1.分布式架构下,Session共享有什么方案 2.简述你对RPC.RMI的理解 3.分布式id生成方案 4.分布式锁解决方案 5.分布式事务解决方案 1.分布式架构下,Session共享有什么方案 1.采用无服务状态,抛弃session 2.存入cookie(有安全风险) 3.服务器之间进行session同步,这样可以保证每个服务器上都有全部的session信息,不过当服务器数量比较多的时候,同步是会有延迟甚至同步失

什么是状态机 状态机作为一种程序开发范例,在实际的应用开发中有很多的应用场景,其中.NET 中的async/await 的核心底层实现就是基于状态机机制.状态机分为两种:有限状态机和无限状态机,本文介绍的就是有限状态机,有限状态机在任何时候都可以准确地处于有限状态中的一种,其可以根据一些输入从一个状态转换到另一个状态.一个有限状态机是由其状态列表.初始状态和触发每个转换的输入来定义的.如下图展示的就是一个闸机的状态机示意图: 从上图可以看出,状态机主要有以下核心概念: State:状态,闸机有已

本地消息表模式 本地消息表模式,其作为柔性事务的一种,核心是将一个分布式事务拆分为多个本地事务,事务之间通过事件消息衔接,事件消息和上个事务共用一个本地事务存储到本地消息表,再通过定时任务轮询本地消息表进行消息投递,下游业务订阅消息进行消费,本质上是依靠消息的重试机制达到最终一致性.其示意图如下所示,主要分为以下三步: 本地业务数据和发布的事件消息共享同一个本地事务,进行数据落库,其中事件消息持久化到单独的事件发件箱表中. 单独的进程或线程不断查询发件箱表中未发布的事件消息. 将未发布的事件消息

MS DTC在大多数SQL 服务器下都需要安装,若只是安装数据库引擎或Analysis 服务可不安装DTC.如果后需要使用分布式事务,则可在SQL Server群集安装完成后再安装DTC. 一.群集MS DTC安装 与正常添加群集服务类似在故障转移管理器,右击服务和应用程序à配置服务和应用程序. 需要为DTC分配IP.如下图所示,此为跨子网群集,因此要在配置两个虚拟IP. 在安装DTC的时候最好的做法是使用独立的共享磁盘,以免DTC数据影响数据库存储磁盘数据的使用.如下图所示 二.MS DTC故

1:本地事务DbTransaction和分布式事务TransactionScope的区别: 1.1:System.Data.Common.DbTransaction: 本地事务:这个没什么好说了,就是单个事务,每种数据库都有自己的实现,事务的深度内涵可以搜索查看相关的文章,不是本文介绍的重点. 1.2:System.Transactions.TransactionScope: 分布式事务,需要添加引用System.Transactions,同时启用MSDTC分布式事务服务:通常使用方式为:  u