基于支付系统真实场景的分布式事务解决方案效果演示:http://www.iqiyi.com/w_19rsveqlhh.html

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

原文:http://blog.csdn.net/heyewu4107/article/details/71009712 高并发场景系列(一) 利用redis实现分布式事务锁,解决高并发环境下减库存 问题描述:某电商平台,首发一款新品手机,每人限购2台,预计会有10W的并发,在该情况下,如果扣减库存,保证不会超卖 方案一 利用数据库锁机制,对记录进行锁定,再进行操作 SELECT * from goods where ID =1 for update; UPDATE goods set stock

一.概述 在微服务架构下,虽然我们会尽量避免分布式事务,但是只要业务复杂的情况下这是一个绕不开的问题,如何保证业务数据一致性呢?本文主要介绍同步场景下使用Seata的AT模式来解决一致性问题. Seata是 阿里巴巴 开源的 一站式分布式事务解决方案 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   二.Seata介绍 整体事务逻辑是基于 两阶段提交 的模型,核心概念包括以下3个角色: TM:事务的发起者.用来告诉 TC,全局事务的开始,提交,回滚.

一.背景 在微服务架构中,我们常常使用异步化的手段来提升系统的 吞吐量 和 解耦 上下游,而构建异步架构最常用的手段就是使用 消息队列(MQ),那异步架构怎样才能实现数据一致性呢?本文主要介绍如何使用RocketMQ的事务消息来解决一致性问题. RocketMQ 是阿里巴巴开源的分布式消息中间件,目前已成为 Apache 的顶级项目.历经多次天猫双十一海量消息考验,具有高性能.低延时和高可靠等特性 PS:同步场景怎样保证一致性?请看文章<Spring Cloud同步场景分布式事务怎样做?试试Se

使用分布式事务时 就锁死了,而且是只锁编辑的行 使用.netSQL事务一定要执行了一个CUD的SQL才会锁死,而且也是锁行,但是也锁读的行 .netSQL事务要在这里才锁死 结论,对于产品要求细粒度的操作一定要使用分布式事务或存储过程,其他的可以使用.netSQL事务 PS:分布式事务(MSDTC)在网上有很多差评,希望大家可以在这里讨论一下,如有不对,请批评指正,谢谢

1,示例解决方案介绍 在上一篇 <消息服务框架(MSF)应用实例之分布式事务三阶段提交协议的实现>中,我们分析了分布式事务的三阶段提交协议的原理,现在我们来看看如何使用消息服务框架(MSF)来具体实现并且看用它来实现的一些优势. 首先,从Github克隆项目源码,地址:https://github.com/bluedoctor/MSF-DistTransExample 解决方案如下图: 我们看到解决方案有4个项目: DistTransClient:分布式事务示例的客户端,它调用“订单服务”,创

1 java事务类型 Java事务的类型有三种:JDBC事务.JTA(Java Transaction API)事务.容器事务. 常见的容器事务如Spring事务,容器事务主要是J2EE应用服务器提供的,容器事务大多是基于JTA完成,这是一个基于JNDI的,相当复杂的API实现.本人非常厌恶使用JNDI来访问容器组件,所以不推荐使用容器事务.不知道JNDI是什么的,可以访问jndi通俗理解以及它的指令缺陷.本文主要介绍J2EE开发中两个比较基本的事务:JDBC事务和JTA事务,重点是介绍JTA事

虽然微服务现在如火如荼,但对其实践其实仍处于初级阶段.即使互联网巨头的实践也大多是试验层面,鲜有核心业务系统微服务化的案例.GTS是目前业界第一款,也是唯一的一款通用的解决微服务分布式事务问题的中间件,而且可以保证数据的强一致性.本文将对GTS做出深入解读. 微服务倡导将复杂的单体应用拆分为若干个功能简单的.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.概念2012年提出迅速火遍全球,被越来越多的开发者推崇,很多互联网行业巨头.开源社区等都开始了微服务的讨论和实践.根据Netfl

前言碎语 楼主之前推荐过2pc的分布式事务框架LCN.今天来详细聊聊TCC事务协议. 2pc实现:https://github.com/codingapi/tx-lcn tcc实现:https://github.com/yu199195/hmily 首先我们了解下什么是tcc,如下图 tcc分布式事务协议控制整体业务事务分为三个阶段. try:执行业务逻辑 confirm:确定业务逻辑执行无误后,确定业务逻辑执行完成 cancel:假如try阶段有问题,执行cancel阶段逻辑,取消try阶段的

摘要: 本文将深入和大家探讨微服务架构下,分布式事务的各种解决方案,并重点为大家解读阿里巴巴提出的分布式事务解决方案----GTS.该方案中提到的GTS是全新一代解决微服务问题的分布式事务互联网中间件. 1 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,很多互联网行业巨头.开源社区等都开始了微服务的讨论和实践.Hailo有160个不同服务构成,NetFlix有大约600个服务.国内方面,阿里

引言 在上篇文章<老生常谈--利用消息队列处理分布式事务>一文中留了一个坑,今天来填坑.如下图所示 如果服务A和服务B之间是同步调用,比如服务C需要按流程调服务A和服务B,服务A和服务B要么一起成功,要么一起失败. 针对这种情况,目前业内普遍推荐使用TCC事务来解决的! 正文 ok,老规矩,我们先套一个业务场景进去,如下图所示 那页面点了支付按钮,调用支付服务,那我们后台要实现下面三个步骤 [1] 订单服务-修改订单状态 [2] 账户服务-扣减金钱 [3] 库存服务-扣减库存 达到事务的效果,

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

导读 在上一篇文章<[分布式事务]基于RocketMQ搭建生产级消息集群?>中给大家介绍了基于RocketMQ如何搭建生产级消息集群.因为本系列文章最终的目的是介绍基于RocketMQ的事物消息来解决分布式系统中的数据一致性问题,所以先给大家率先介绍了RocketMQ消息集群的搭建. 原本是想着在这篇文章中直接介绍RocketMQ的事务消息特性,但是在梳理的过程中作者发现对于分布式事务的概念,可能还会有很多同学不理解或者理解得不是很深刻的地方,而跳过这些基本概念直接去学习上层的实践可能并不是一

导读 目前很多互联网公司的系统都在朝着微服务化.分布式化系统的方向在演进,这带来了很多好处,也带来了一些棘手的问题,其中最棘手的莫过于数据一致性问题了.早期我们的软件功能都在一个进程中,数据的一致性可以通过数据库本地事务来加以控制.而在分布式架构下,原本比较完整的本地功能可能被拆分成了多个独立的服务进程.与之前相比,同样一笔业务订单此时可能会经历很多服务模块的处理,调用链路会变得很长,例如某电商平台,一笔购物订单可能会经过:商品中心.订单.支付.物流等多个服务的调用,而这可能还只是比较粗粒度的划

1 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,很多互联网行业巨头.开源社区等都开始了微服务的讨论和实践.Hailo有160个不同服务构成,NetFlix有大约600个服务.国内方面,阿里巴巴.腾讯.360.京东.58同城等很多互联网公司都进行了微服务化实践.当前微服务的开发框架也非常多,比较著名的有Dubbo.SpringCloud.thrift .grpc等. 2 微服务落地存在的问题

数据一致性是构建业务系统需要考虑的重要问题 , 以往我们是依靠数据库来保证数据的一致性.但是在微服务架构以及分布式环境下实现数据一致性是一个很有挑战的的问题.最近在研究分布式事物,分布式的解决方案有很多解决方案,也让我在研究的同时也引发了很多思考.今天我想讲的是分布式事物解决方案是和saga有关. 原文地址:微服务场景下的数据一致性解决方案 PPT地址:Saga分布式事务解决方案与实践 incubator-servicecomb-saga地址:incubator-servicecomb-saga

1.什么是分布式事务 分布式事务就是指事务的参与者.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.以上是百度百科的解释,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,且属于不同的应用,分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功,要么全部失败.本质上来说,分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性. 2.分布式事务的产生的原因 2.1.数据库分库分表 当数据库单表一年产生的数据超过1000W,那么就要考虑分库分表,具体分库分表的

分布式事务,一直是实现分布式系统过程中最大的挑战.在只有单个数据源的单服务系统当中,只要这个数据源支持事务,例如大部分关系型数据库,和一些MQ服务,如activeMQ等,我们就可以很容易的实现事务. 本地事物 大家可能都知道什么是事务,但是我们还是再来看一下它的定义.事务的概念来自于数据库事务,在数据库事务定义中,事务是一个执行的逻辑单元,它需要提供一个一致.可靠的数据操作.它主要包括下面两个目标: 当出现任何错误,包括系统宕机.部分失败等,都能保证左右的数据修改都恢复到未修改的状态. 不同的事

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/73731363 一.背景 有一定分布式开发经验的朋友都知道,产品/项目/系统最初为了能够快速迭代上线,往往不太注重产品/项目/系统的高可靠性.高性能与高扩展性,采用单体应用和单实例数据库的架构方式快速迭代开发:当产品/项目/系统做到一定规模的时候,原有的系统架构则不足以支撑义务发展需要,往往相同的业务则需要重复写很多次,导致代码大量冗余,难以维护和扩展,这时不得不对原有产品/项目/