Google关于Spanner的论文中分布式事务的实现 Google在Spanner相关的论文中详细的解释了Percolator分布式事务的实现方式, 而且用简洁的伪代码示例怎么实现分布式事务; Percolator算法在分布式数据库中运用广泛, 国内著名的开源分布式数据库TiDB的事务实现来源于Percolator, 腾讯TBase的分布式事务实现也来自于Percolator; 在讲Percolator之前, 我们先看几个问题: 1, 假设一个事务开始的时间戳是 T2 , 这个事务读取数据的原

近日,Apache RocketMQ 社区正式发布4.3版本.此次发布不仅包括提升性能,减少内存使用等原有特性增强,还修复了部分社区提出的若干问题,更重要的是该版本开源了社区最为关心的分布式事务消息,而且实现了对外部组件的零依赖.接下来,本文将详细探秘RocketMQ事务消息的设计原理以及实现机制. 一.需求缘起 在微服务架构中,随着服务的逐步拆分,数据库私有已经成为共识,这也导致所面临的分布式事务问题成为微服务落地过程中一个非常难以逾越的障碍,但是目前尚没有一个完整通用的解决方案. 其实不仅仅

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

一,分布式事务简介 在当前互联网,大数据和人工智能的热潮中,传统企业也受到这一潮流的冲击,纷纷响应国家“互联网+”的战略号召,企业开始将越来越多的应用从公司内网迁移到云端和移动端,或者将之前孤立的IT系统联网整合,或者将原来厚重的企业应用拆分重组,独立成一个个轻量级的应用对外提供服务,这对传统的业务处理的数据一致性,带来了严重的挑战,我们已经身处一个分布式的计算环境,分布式事务的需求越来越普遍. 举一个例子,某行业电商网站经过几年的发展,业务数据累积越来越多,查询越来越慢.经过内部评审分析,认为

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

导读 在之前的文章中我们介绍了如何基于RocketMQ搭建生产级消息集群,以及2PC.3PC和TCC等与分布式事务相关的基本概念(没有读过的读者详见

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

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

一,分布式事务简介 在当前互联网,大数据和人工智能的热潮中,传统企业也受到这一潮流的冲击,纷纷响应国家“互联网+”的战略号召,企业开始将越来越多的应用从公司内网迁移到云端和移动端,或者将之前孤立的IT系统联网整合,或者将原来厚重的企业应用拆分重组,独立成一个个轻量级的应用对外提供服务,这对传统的业务处理的数据一致性,带来了严重的挑战,我们已经身处一个分布式的计算环境,分布式事务的需求越来越普遍. 举一个例子,某行业电商网站经过几年的发展,业务数据累积越来越多,查询越来越慢.经过内部评审分析,认为

说到分布式事务,就会谈到那个经典的”账号转账”问题:2个账号,分布处于2个不同的DB,或者说2个不同的子系统里面,A要扣钱,B要加钱,如何保证原子性? 一般的思路都是通过消息中间件来实现“最终一致性”:A系统扣钱,然后发条消息给中间件,B系统接收此消息,进行加钱. 但这里面有个问题:A是先update DB,后发送消息呢? 还是先发送消息,后update DB? 假设先update DB成功,发送消息网络失败,重发又失败,怎么办? 假设先发送消息成功,update DB失败.消息已经发出去了,又

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

搞懂分布式技术19:使用RocketMQ事务消息解决分布式事务 初步认识RocketMQ的核心模块 rocketmq模块 rocketmq-broker:接受生产者发来的消息并存储(通过调用rocketmq-store),消费者从这里取得消息. rocketmq-client:提供发送.接受消息的客户端API. rocketmq-namesrv:NameServer,类似于Zookeeper,这里保存着消息的TopicName,队列等运行时的元信息.(有点NameNode的味道) rocketm

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多次等待. 有一种方法同样可以解决分布式事务问题, 并且性能较好, 这就是我这篇文章要介绍的使用事

前言 项目中有场景 需要用到 分布式事务业务,经过查下资料把学习相关笔记做记录方便他人或者自己后面查看. 场景 在网站A业务中有个操作 是 要在网站B中新建一台服务器跑业务.A中执行B中的接口创建服务器 中间需要的时间很长.A如果一直等着B放回结果会超时.B 执行命令 很耗资源,而且不能执行太多的并发. 这这种需求下 我们想到的就是 传说中的 "消息列队" 来解决这种分布式事务. 解决办法 我们在A中 创建 消息列队机制. 当有新建机器任务时 在列队中新增加任务 任务执行完成后回掉相关

C# .Net 多进程同步 通信 共享内存 内存映射文件 Memory Mapped 转 节点通信存在两种模型:共享内存(Shared memory)和消息传递(Messages passing). 内存映射文件对于托管世界的开发人员来说似乎很陌生,但它确实已经是很远古的技术了,而且在操作系统中地位相当.实际上,任何想要共享数据的通信模型都会在幕后使用它. 内存映射文件究竟是个什么?内存映射文件允许你保留一块地址空间,然后将该物理存储映射到这块内存空间中进行操作.物理存储是文件管理,而内存映射文

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 http://skaka.me/blog/2016/04/21/springcloud1/ APR 21ST, 2016 11:21 AM | COMMENTS 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

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

前面对于分布式事务也讲了好几篇了(可靠消息最终一致性 分布式事务 - TCC 分布式事务 - 2PC.3PC),但是还没有实战过.那么本篇我们就来演示下如何在 .NET 环境下实现一个基于可靠消息的分布式事务.基于可靠消息的分布式事务流程上还是比较清晰明了的,但是要用代码去一个个实现还是比较费事的.通过分析可以发现这个事务的关键点就是要在真正的业务逻辑的前面.后面插入对应的流程.很明显这种流程是可以通过 AOP 技术来简化操作的.于是就有了 AgileDT .AgileDT 使用 Natasha

本地消息表模式 本地消息表模式,其作为柔性事务的一种,核心是将一个分布式事务拆分为多个本地事务,事务之间通过事件消息衔接,事件消息和上个事务共用一个本地事务存储到本地消息表,再通过定时任务轮询本地消息表进行消息投递,下游业务订阅消息进行消费,本质上是依靠消息的重试机制达到最终一致性.其示意图如下所示,主要分为以下三步: 本地业务数据和发布的事件消息共享同一个本地事务,进行数据落库,其中事件消息持久化到单独的事件发件箱表中. 单独的进程或线程不断查询发件箱表中未发布的事件消息. 将未发布的事件消息