序言 我们通过一个系列文章跟大家详细展示一个 go-zero 微服务示例,整个系列分十篇文章,目录结构如下: 环境搭建 服务拆分 用户服务 产品服务 订单服务 支付服务 RPC 服务 Auth 验证 服务监控 链路追踪 分布式事务(本文) 期望通过本系列带你在本机利用 Docker 环境利用 go-zero 快速开发一个商城系统,让你快速上手微服务. 完整示例代码:https://github.com/nivin-studio/go-zero-mall 首先,我们来看一下整体的服务拆分图: 10

Spring Cloud Alibaba | 微服务分布式事务之Seata 本篇实战所使用Spring有关版本: SpringBoot:2.1.7.RELEASE Spring Cloud:Greenwich.SR2 Spring CLoud Alibaba:2.1.0.RELEASE 1. 概述 在构建微服务的过程中,不管是使用什么框架.组件来构建,都绕不开一个问题,跨服务的业务操作如何保持数据一致性. 2. 什么是分布式事务? 首先,设想一个传统的单体应用,无论多少内部调用,最后终归是在同一

上一次我们讲解了分布式事务的 2PC.3PC .那么这次我们来理一下 TCC 事务.本次还是讲解 TCC 的原理跟 .NET 其实没有关系. TCC Try 准备阶段,尝试执行业务 Confirm 完成业务 Cancel 回滚准备阶段的业务 TCC 事务其实是 2PC 的一个扩展.上一次我们说了 2PC ,在二阶段进行事务提交.因为 2PC 基本上是利用数据库的 事务能力进行 commit ,其实这里还有可能出现一种 rollback 情况. TCC 就是把 2PC 的二阶段细化了,拆分成了 C

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

在亿级流量架构之分布式事务解决方案对比中, 已经简单阐明了从本机事务到分布式事务的演变过程, 文章的最后简单说明了TCC事务, 这儿将会深入了解TCC事务是原理, 以及理论支持, 最后会用Demo举例实现. XA协议 在上面提到的文章中, 分布式事务直接讲二阶段提交, 思维逻辑有些断层, 但是那毕竟是比较解决方案, 在这儿从理论上推导分布式事务的根基, 也就是为什么要二阶段提交. 在单体应用中, 往往由自己来保证事务的一致性, 但是分布式中, 涉及到跨网络调用就难以保证, 从理论上讲两台机器理论

最近比较忙,好久没更新了.这次我们来聊一聊分布式事务. 在微服务体系下,我们的应用被分割成多个服务,每个服务都配置一个数据库.如果我们的服务划分的不够完美,那么为了完成业务会出现非常多的跨库事务.即使按照 DDD 的原则来切分服务还是免不了有的业务场景需要多个业务同时提交成功或者同时回滚的场景.比如会员使用积分下订单这个场景,那么会员服务的积分扣减需要跟订单下单成功同时完成.如果下单成功,但是扣减积分接口失败,那么就会造成数据的不一致性.这个时候我们就需要使用分布式事务来保证数据的一致性. 由于

最近一段时间不论互联网还是传统行业,凡是涉及信息技术范畴的圈子几乎都在讨论微服务架构.近期也看到各大技术社区开始组织一些沙龙和论坛来分享Spring Cloud的相关实施经验,这对于最近正在整理Spring Cloud相关套件内容与实例应用的我而言,还是有不少激励的. 目前,Spring Cloud在国内的知名度并不高,在前阵子的求职过程中,与一些互联网公司的架构师.技术VP或者CTO在交流时,有些甚至还不知道该项目的存在.可能这也与国内阿里巴巴开源服务治理框架Dubbo有一定的关系,除了Dub

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

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

1.代码生成器: [正反双向](单表.主表.明细表.树形表,快速开发利器)freemaker模版技术 ,0个代码不用写,生成完整的一个模块,带页面.建表sql脚本.处理类.service等完整模块2.多数据源:(支持同时连接无数个数据库,可以不同的模块连接不同数的据库)支持N个数据源3.阿里数据库连接池druid,安全权限框架 shiro(菜单权限和按钮权限), 缓存框架 ehcache4.代码编辑器,在线模版编辑,仿开发工具编辑器5.调用摄像头拍照 自定义裁剪编辑头像,头像图片色度调节6.we

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大型企业分布式微服务云架构服务组件 实现模块化.微服务化.原子化.灰度发布.持续集成 commonservice zipkinSpring 日志收集工具包,封装了Dapper和log-based追踪以及Zipkin和HTrace操作,为SpringCloud应用实现了一种分布式追踪解决方案. commonservice turbineNetflix 聚合服务器发送事件流数据的一个工具,用来监控集群下hystrix的metrics情况.. commonservice cachecache 独立分布

随着业务的发展,系统规模也会越来越大,各微服务间的调用关系也越来越错综复杂. 通常一个客户端发起的请求在后端系统中会经过多个不同的微服务调用来协同产生最后的请求结果, 在复杂的微服务架构系统中,几乎每一个前端请求都会形成一条复杂的分布式服务调用链路,在每条链路中任何一个依赖服务出现延迟过高或错误的时候都会引起请求最后的失败. 这时候,对于每一个请求,全链路调用的跟踪就变得越来越重要,通过实现对请求调用的跟踪可以帮助我们快速发现错误根烟以及监控分析每条链路上的性能瓶颈. 现今业界分布式服务跟踪的理

本文转自:http://mt.sohu.com/20160803/n462486707.shtml 最近一段时间不论互联网还是传统行业,凡是涉及信息技术范畴的圈子几乎都在讨论 微服务架构 .近期也看到各大技术社区开始组织一些沙龙和论坛来分享Spring Cloud的相关实施经验,这对于最近正在整理Spring Cloud相关套件内容与实例应用的我而言,还是有不少激励的. 目前,Spring Cloud在国内的知名度并不高,在前阵子的求职过程中,与一些互联网公司的架构师.技术VP或者CTO在交流时

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