1 关于分布式系统 1.1 介绍 我们常见的单体结构的集中式系统,一般整个项目就是一个独立的应用,所有的模块都聚合在一起.明显的弊端就是不易扩展.发布冗重.服务治理不好做. 所以我们把整个系统拆分成若干个具备独立运行能力的计算服务的集合,而从用户的角度看,是一个完整的系统,但实际上,它是一个分布式服务的集合. 分布式系统主要从以下几个方面进行裂变: 应用可以从业务领域拆分成多个module,每个module还可以再按项目结构分成接口层.业务层.数据访问层:当然也可以按访问入口进行拆分,如移动.桌

1.XA XA是由X/Open组织提出的分布式事务的规范.XA规范主要定义了(全局)事务管理器(Transaction Manager)和(局部)资源管理器(Resource Manager)之间的接口.XA接口是双向的系统接口,在事务管理器(Transaction Manager)以及一个或多个资源管理器(Resource Manager)之间形成通信桥梁.XA之所以需要引入事务管理器是因为,在分布式系统中,从理论上讲(参考Fischer等的论文),两台机器理论上无法达到一致的状态,需要引入一

本文原文连接:http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7612811 ,转载请注明出处! 1.XA XA是由X/Open组织提出的分布式事务的规范.XA规范主要定义了(全局)事务管理器(Transaction Manager)和(局部)资源管理器(Resource Manager)之间的接口.XA接口是双向的系统接口,在事务管理器(Transaction Manager)以及一个或多个资源管理器(Resource Manager)之间形成通信

本文原文连接:http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7612811 ,转载请注明出处! 1.XA XA是由X/Open组织提出的两阶段提交协议,分布式事务的规范.XA规范主要定义了(全局)事务管理器(Transaction Manager)和(局部)资源管理器(Resource Manager)之间的接口.XA接口是双向的系统接口,在事务管理器(Transaction Manager)以及一个或多个资源管理器(Resource Manage

参数介绍 innodb_flush_log_at_trx_commit 0: 每隔1s,系统后台线程刷log buffer,也就是把redo日志刷盘,这里会调用fsync,所以可能丢失最后1s的事务. 1: 每次commit时,刷redo日志,确定fsync刷盘 2: 每次提交时,刷redo日志到文件系统,不调用fsync刷盘,5.6.6之前是每隔1s刷盘,之后的版本是通过参数innodb_flush_log_at_timeout设置,默认也是1s.所以也可能丢最后一秒的事务.如果有掉电保护组件

MySQL 数据库中的两阶段提交,不知道您知道不?这篇文章就简单的聊一聊 MySQL 数据库中的两阶段提交,两阶段提交发生在数据变更期间(更新.删除.新增等),两阶段提交过程中涉及到了 MySQL 数据库中的两个日志系统:redo 日志和 binlog 文件. redo 日志前面已经介绍过了,就不再介绍了,简单的聊一聊 binlog 文件,binlog 是 MySQL server 层提供的二进制文件,因此所有的存储引擎都可以使用 binlog 功能,binlog 是追加写的逻辑日志,记录了执行

1. XA-2PC (two phase commit, 两阶段提交 ) XA是由X/Open组织提出的分布式事务的规范(X代表transaction; A代表accordant?).XA规范主要定义了(全局)事务管理器(TM: Transaction Manager)和(局部)资源管理器(RM: Resource Manager)之间的接口.XA为了实现分布式事务,将事务的提交分成了两个阶段:也就是2PC (tow phase commit),XA协议就是通过将事务的提交分为两个阶段来实现分布

概念: XA(分布式事务)规范主要定义了(全局)事务管理器(TM: Transaction Manager)和(局部)资源管理器(RM: Resource Manager)之间的接口.XA为了实现分布式事务,将事务的提交分成了两个阶段:也就是2PC (tow phase commit),XA协议就是通过将事务的提交分为两个阶段来实现分布式事务. 两阶段: 1)prepare 阶段 事务管理器向所有涉及到的数据库服务器发出prepare"准备提交"请求,数据库收到请求后执行数据修改和日志

参考了网上几篇比较靠谱的文章 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-11/124942.htm http://blog.csdn.net/woqutechteam/article/details/51178803 http://blog.itpub.net/15480802/viewspace-1411356/ http://blog.csdn.net/sofia1217/article/details/53968214 http://dinglin.iteye.

背景 字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务.其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive .Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive(下面均称之为 MQ dump,具体介绍可见 字节跳动基于Flink的MQ-Hive实时数据集成 ) 在数仓建设第一层,对数据的准确性和实时性要求比较高.​ 目前字节跳动中国区 M

眼下OceanBase中还存在updaeserver单点,下一步的开发任务是使得OB支持多点写入,支持多个UPS(及updateserver). 当中难点是怎样设计两阶段提交的失败恢复以及多机的快照读写,和同事讨论后,形成一个能够work的简单设计版本号,记录在此. 为分布式事务的两阶段提交细化详细流程,拟採用primary record方式实现失败恢复,即在进入commit阶段之前.先写入primary record 记录当前事务的状态(commit/rollback).Primary rec

count(*)实现原理 不同引擎的实现: MyISAM引擎把表的总行数存在了磁盘上,执行COUNT(*)就会直接返回,效率很高: InnoDB在count(*)时,需要把数据一行一行的从引擎里面取出来然后累计记数. 注意如果有where过滤条件MYISAM速度就不是很快了. 为什么Innodb不和MYISAM一样? 根本原因:即使在同一时刻的多个查询,由于MVCC的原因,Innodb对于应该返回多少行也是不确定的,比如以下场景例子(设计了三个用户并行会话): 会话A先启动事物并查询一次表的总行

个人博客网:https://wushaopei.github.io/    (你想要这里多有) 前面已经了解了分布式事务的基础理论,以理论为基础,针对不同的分布式场景业界常见的解决方案有2PC.TCC.可靠消息最终一致性.最大努力通知这几种. 1.什么是2PC 2PC即两阶段提交协议,是将整个事务流程分为两个阶段,准备阶段(Prepare phase).提交阶段(commit  phase),2是指两个阶段,P是指准备阶段,C是指提交阶段. 举例:张三和李四好久不见,老友约起聚餐,饭店老板要求先

目录 一.吹个牛 二.事务及它的特性 三.简单看下两阶段提交的流程 四.两阶段写日志用意? 五.加餐:sync_binlog = 1 问题 六.如何判断binlog和redolog是否达成了一致 七.两阶段提交设计的初衷 - 分布式事务 八.再看MySQL两阶段写日志 九.留一个彩蛋 十.推荐阅读(公众号首发,欢迎关注白日梦) 一.吹个牛 面试官的一句:"了解MySQL的两阶段提交吗?" 不知道问凉了多少人! 这篇文章白日梦就和大家分享什么是MySQL的两阶提交到底是怎么回事!不管你原

原创文章,同步发自作者个人博客 http://www.jasongj.com/big_data/two_phase_commit/ 分布式事务 分布式事务简介 分布式事务是指会涉及到操作多个数据库(或者提供事务语义的系统,如JMS)的事务.其实就是将对同一数据库事务的概念扩大到了对多个数据库的事务.目的是为了保证分布式系统中事务操作的原子性.分布式事务处理的关键是必须有一种方法可以知道事务在任何地方所做的所有动作,提交或回滚事务的决定必须产生统一的结果(全部提交或全部回滚). 分布式事务实现机制

Atitit ACID解决方案2PC(两阶段提交)  跨越多个数据库实例的ACID保证 1.1. ACID解决方案1 1.2. 数据库厂商在很久以前就认识到数据库分区的必要性,并引入了一种称为2PC(两阶段提交)的技术来提供跨越多个数据库实例的ACID保证.这个协议分为以下两个阶段:1 1.3. 基本上,数据库实现 ACID 最关键的技术是日志和锁.2 1.4. I- 实现事务隔离的主要手段是锁.另外一个关键技术是  MVCC (Multi-version Concurrency Control

在双1的情况下,两阶段提交的过程 环境准备:mysql 5.5.18, innodb 1.1 version配置: sync_binlog=1 innodb_flush_log_at_trx_commit=1 autocommit=0 设置断点: sql_parse.cc::dispatch_command --命令跳转入口 sql_parse.cc::mysql_parse sql_parse.cc::mysql_execute_command sql_parse.cc::trans_comm

两阶段提交及JTA 分布式事务 分布式事务简介 分布式事务是指会涉及到操作多个数据库(或者提供事务语义的系统,如JMS)的事务.其实就是将对同一数据库事务的概念扩大到了对多个数据库的事务.目的是为了保证分布式系统中事务操作的原子性.分布式事务处理的关键是必须有一种方法可以知道事务在任何地方所做的所有动作,提交或回滚事务的决定必须产生统一的结果(全部提交或全部回滚). 分布式事务实现机制 如同作者在<SQL优化(六) MVCC PostgreSQL实现事务和多版本并发控制的精华>一文中所讲,事务

可以参考这篇文章: http://blog.csdn.net/whycold/article/details/47702133 两阶段提交保证了分布式事务的原子性,这些子事务要么都做,要么都不做. 而数据库的一致性是由数据库的完整性约束实现的,持久性则是通过commit日志来实现的,不是由两阶段提交来保证的. 两阶段提交的过程涉及到协调者和参与者.协调者可以看做成事务的发起者,同时也是事务的一个参与者. 第一阶段: prepare 第二阶段: 如果有人不prepare,或者无响应,就取消:如果全

项目中用到了mongodb(3.x版本),业务上需要操作mongodb的多个collections,希望要么同时操作成功,要么回滚操作保持数据的一致性,这个实际上要求在mongodb上实现事务功能,在网上查了下资料,发现了两阶段提交的方案,不过网上基本上都是翻译,很少有人具体分析原理的,今天花了些时间仔细思考了下这个方案,记录在这里以备忘. MongoDB两阶段提交原理 下面的内容摘自官方说明的翻译,完整的英文版说明. MongoDB数据库中操作单个文档总是原子性的,然而,涉及多个文档的操作,通

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