1.保证消息传递与一致性 1.1生产者确保消息自主性 当生产者发送一条消息时,它必须完成他的所有业务操作. 如下图: 这保证消费者接受到消息时,生产者已处理完毕相关业务,也就是1PC的基础. 1.2 MQ保存并转发消息 消息标记为持久化,MQ将会利用保存并转发机制,来履行它与发送者之间的契约. 至于activemq高可用部分,详见另外一篇blog:https://my.oschina.net/floor/blog/1574213 一般MQ保存并转发的流程如下: 1.3消费者确认模式的选择 JMS

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

一直说写有关最新技术的文章,但前面似乎都有点偏了,只能说算主流技术,今天这个主题,我觉得应该名副其实.分布式微服务的深水区并不是单个微服务的设计,而是服务间的数据一致性问题!解决了这个问题,才算是把分布式正式收编了!但分布式事务解决方案并没有统一的标准,只能说根据业务特点来适配,有实时的,非实时的,同步或异步的,之前已经实现了异步MQ的分布式事务方案,今天来看看Seata方案,自19年初才推出,还几易其名,目前还不算特别完善,但其光环太耀眼,作为一名IT人,还是有必要来瞧一瞧的.单说Seata,

自从小王玩起了微服务,发现微服务果然很强大,好处真是太多,心中暗喜,然而,却也遇到了分布式中最棘手的问题:分布式事务.小王遍访各路神仙,也无个完美开源解决方案,当然,也有些实际可行的手法,虽不算完美,但也可拿来研究一番,那今天我们也来说说分布式事务. 分布式事务的起源,即因各服务是独立的,各自使用独立的DB,那本地事务可以保证事务式执行,但其他服务上关联的事务呢?之前Dubbo学习系列之六(微服务架构实战)项目中铺垫的最大bug在于:如果订单付款中异常,本地订单数据将会自动回滚,然而库存服务和物

1.背景 友情链接:https://www.cnblogs.com/Agui520/p/11187972.html https://blog.csdn.net/fd2025/article/details/79863390 以支付.电商下单为例子.一个电商系统包含了好几大类模块,就比如有用户模块.商品模块.库存模块.订单模块.支付模块.物流模块,活动模块等,以下就先列举几个最基础常见的模块(用户模块.商品模块.库存模块.订单模块.支付模块). 用户流程如下: 2.问题 如果系统规模较小,数据表都

参考文档: 如何用消息系统避免分布式事务:http://blog.jobbole.com/89140/ https://www.cnblogs.com/savorboard/p/distributed-system-transaction-consistency.html 消息系统避免分布式事务 什么是用消息系统避免分布式事务 如果仔细观察生活的话,生活的很多场景已经给了我们提示    比如在北京很有名的姚记炒肝点了炒肝并付了钱后,他们并不会直接把你点的炒肝给你,而是给你一张小票,然后让你拿着小

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

转自:https://www.jianshu.com/p/bafb09954f18 假设:消息服务不丢消息 场景 服务A 服务B 服务C 消息服务Q 伪代码 服务A中 transaction{ A本地事务 B.callB(); C.callC(); A本地事务 } 利用消息服务来实现分布式事务 原理 当服务A执行事务时,所有指定远程调用会被转换为发送一条调用消息到消息服务,当B和C接收到消息时,立即执行消息指定的方法,并在提交前发送回复消息给A(携带有返回值)并且等待接收提交或者回滚消息,服务A

RocketMQ4.2.0 和 spring boot的结合使用,实现分布式事务 参考地址:https://www.jianshu.com/p/f57de40621a0

原文地址:http://原文地址:https://github.com/1991wangliang/transaction 基于Dubbo的分布式事务框架(LCN) 该框架依赖Redis/dubbo/txManager服务.依赖第三方框架lorne_core 原理与功能 基于对spring tx PlatformTransactionManager的本地模块事务控制从而达到全局控制事务的目的.该框架兼容任何依赖PlatformTransactionManager的DB框架.利用三阶段提交的方式来

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

前言 很多同学想对CAP的机制以及用法等想有一个详细的了解,所以花了将近两周时间写了这份中文的CAP文档,对 CAP 还不知道的同学可以先看一下这篇文章. 本文档为 CAP 文献(Wiki),本文献同时提供中文和英文版本,英文版本目前还在翻译中,会放到Github Wiki 中. 目录 前言 1.Getting Started 1.1 介绍 1.2 应用场景 1.3 Quick Start 2.API接口 2.1 发布/发送 2.1.1 事务 2.2 订阅/消费 2.2.1 例外情况 3.配置

2018阿里云全部产品优惠券(好东东,强烈推荐)领取地址:https://promotion.aliyun.com/ntms/act/ambassador/sharetouser.html?userCode=gh9qh5ki&utm_source=gh9qh5ki 一 小小推广 讲座 本话题已收入视频讲座<Spring Cloud分布式事务解决方案>大家不妨围观下 开源项目 我们利用消息队列实现了分布式事务的最终一致性解决方案,请大家围观.可以参考Github CoolMQ源码,项目支

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,这样可以降低开发难度.增强扩展性.便于敏捷开发.当前被越来越多的开发者推崇,系统微服务化后,一个看似简单的功能,内部可能需要调用多个服务并操作多个数据库实现,服务调用的分布式事务问题变的非常突出.分布式事务已经成为微服务落地最大的阻碍,也是最具挑战性的一个技术难题.   1. 什么是微服务化带来的分布式事务问题? 首先,设想一个传统的单体应用(Monolithic App),通过 3 个 Module,在同一个数据源上更新数据来完成一

项目地址:FESCAR 以下是官网的文档.简介2019年,Fescar 是 阿里巴巴 开源的 分布式事务中间件,以 高效 并且对业务 0 侵入 的方式,解决 微服务 场景下面临的分布式事务问题. 1. 什么是微服务化带来的分布式事务问题?首先,设想一个传统的单体应用(Monolithic App),通过 3 个 Module,在同一个数据源上更新数据来完成一项业务. 很自然的,整个业务过程的数据一致性由本地事务来保证. 随着业务需求和架构的变化,单体应用被拆分为微服务:原来的 3 个 Modul

我觉得事务的管理不应该属于Dubbo框架, Dubbo只需实现可被事务管理即可, 像JDBC和JMS都是可被事务管理的分布式资源, Dubbo只要实现相同的可被事务管理的行为,比如可以回滚, 其它事务的调度,都应该由专门的事务管理器实现. 在Java中,分布式事务主要的规范是JTA/XA, 其中:JTA是Java的事务管理器规范, XA是工业标准的X/Open CAE规范,可被两阶段提交及回滚的事务资源定义, 比如某数据库实现了XA规范,则不管是JTA,还是MSDTC,都可以基于同样的行为对该数

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

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

数据库与缓存双写问题 计算机领域任何一个问题都可以通过增加一个抽象"层"来解决. 业务中为了减少热点数据不必要的db查询,往往会增加一层缓存来解决I/O性能.可是I/O多了一层也就多了一层的更新维护与容错保障,当修改db中某些数据时,往往会面临缓存更新的问题,在这里简单介绍 数据库与缓存双写问题以及在业务场景如何使用双写策略. 缓存更新时机 缓存在以下情况下需要更新: 不存在缓存,回源至db后添加缓存 缓存超时,重复上个步骤 修改db,更新缓存 缓存更新策略 若不存在缓存或者缓存超时:

一.引子 既然出现了分布式场景(DTP模型), 大java也及时制定出一套规范来给各大应用服务器.数据库/mq等厂商使用,以方便管理互通--->JTA闪亮登场.JTA(Java Transaction API),即Java事务API规范.JTA规范指定了事务管理器(TM)与分布式事务系统中涉及的各方(应用程序AP.资源管理器RM.应用服务器AS)之间的高级接口.JTA规范包含第一节讲的XA规范,包含的那部分就是XA规范的java版本的实现. oracle官方JTA规范:http://downlo