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

最近研究paxos算法,看了许多相关的文章,概念还是很模糊,觉得还是没有掌握paxos算法的精髓,所以花了3天时间分析了libpaxos3的所有代码,此代码可以从https://bitbucket.org/sciascid/libpaxos 下载.对paxos算法有初步了解之后,再看此文的效果会更好:如果你也想分析libpaxos3的话,此文应该会对你有不小帮助:关于paxos的历史这里不多做介绍,关于描述paxos算法写的最好的一篇文章应该就是维基百科了,地址戳这里:http://zh.wik

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

前言:关于分布式事务话题一直是颇有争议的话题,在本文中通过ActiveMq 实现分布式事务做一个简单的demo;同时也让自己能在实践中可以获取经验和对分布式事务自己的一些思考. 1.本地事务 我们通常只需借助开发平台中特有数据访问技术和框架(例如Spring.JDBC.ADO.NET),结合关系型数据库自带的事务管理机制来实现事务性的需求.例如A给B转账100元并发送100代金券,不管是服务器挂掉还是转账失败抛出异常,我们最终都要保证这个流程要么都成功要么都失败,否则会出现数据异常.  2.分布

1.应用场景 (1)分布式中的一致性 Paxos算法主要是解决一致性问题,关于“一致性”,在不同的场景有不同的解释: NoSQL领域:一致性更强调“能读到新写入的”,就是读写一致性数据库领域:一致性强调“所有的数据状态一致”,经过一个事务后,如果事务成功,所有的表数据都按照事务中的SQL进行了操作,该修改的修改,该增加的增加,该删除的删除,不能该修改的修改了,该删除的没删掉:如果事务失败,所有的数据还是在初始状态:状态机:在状态机中的一致性更强调在每个初始状态一致的状态机上执行一串命令后状态都必

转载地址:http://www.lxway.com/4618606.htm 维基的简介:Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport,就是 LaTeX 中的"La",此人现在在微软研究院)于1990年提出的一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法. Paxos算法目前在Google的Chubby.MegaStore. Spanner等系统中得到了应用,Hadoop中的ZooKeeper也使用了Paxos算法,在上面的各个系统中,使用的算法与Lamport提出的 原

请问分布式事务一致性与raft或paxos协议解决的一致性问题是同一回事吗? - 知乎 https://www.zhihu.com/question/275845393 分布式事务11_TCC 两阶段型.补偿型 - 架构师的成长之路的博客 - CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_27384769/article/details/79349847 分布式事务业界主流方案 - 余正忠 - 博客园https://www.cnblogs.com/yuzhengzhong/p/9

在电商领域等互联网场景下,传统的事务在数据库性能和处理能力上都暴露出了瓶颈.在分布式领域基于CAP理论以及BASE理论,有人就提出了柔性事务的概念.在业内,关于柔性事务,最主要的有以下四种类型:两阶段型.补偿型.异步确保型.最大努力通知型几种.我们前边讲过的2PC和3PC都属于两阶段型,两阶段型事务存在长期锁定资源的情况,导致可用性差.接下来我们来介绍的TCC则是补偿型分布式事务. TCC TCC 事务介绍 TCC方案是可能是目前最火的一种柔性事务方案了.关于TCC(Try-Confirm-Ca

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

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

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

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

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

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

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

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