1 前言 之前整理了一个spring+jotm实现的分布式事务实现,但是听说spring3.X后不再支持jotm了,jotm也有好几年没更新了,所以今天整理springboot+Atomikos+jpa+mysql的JTA分布式事务实现. Atomikos网上的资料确实比jotm多,另外我发现STS工具里集成了Atomikos,那spring对Atomikos的支持毋庸置疑肯定会在相当长的时间内会是友好的. 2 开发环境 Springboot 1.0.1 + Atomikos 3.9.3 + J

分布式框架下,如何保证事物一致性一直是一个热门话题.当然事物一致性解决方案有很多种(请参考:分布式事物一致性设计思路),我们今天主要介绍TCC方案解决的思路.以下是参与设计讨论的一种解决思路,大家有问题请留言. 1.基本概念 TI:Transaction Interceptor,事务拦截器,位于dapeng容器的filterChain链中. 由于TI的逻辑会比较复杂, 不太适合在IO线程中操作 TM:Transaction Manager, 事务管理器,作为一个独立的服务存在. 事务发起方: 服

有时一个系统的数据 放在不同的库之中.如果用普通的事物 一个分支库提交成功了,另外一个分支库提交失败了, 这候 两个库没有同步的成功或者失败.会导致系统数据的不完整. 对于处理这种情况 MySQL有了处理分布式(XA)事物的语法 XA START xid 用于启动一个带给定xid的XA事物. xid包含3个部分 gtrid,bqual,formatID gtrid 是一个分布式事物的标识符,一个分布式事物的每个XA事物的gtrid必须相同,这样可以明确知道每个XA事物属于哪个分布式事物. bqu

seata代码控制回滚和临时挂起分布式事物 一.说明 二.功能实现 1.手动回滚分布式事物 2.临时挂起分布式事物 三.完整代码 四 参考链接 一.说明 此处只是简单的记录一下,使用了 Seata后,如何手动 回滚分布式事物和临时挂起分布式事务,Seata的整合不做详细的说明. 二.功能实现 1.手动回滚分布式事物 举例: 比如我们通过feign去调用第三方服务,feign服务出现了降级. 调用第三方api,第三方api调用失败,是通过 错误吗 来告知是成功还是失败的. class 手动回滚分布

什么是分布式事物 分布式系统中保证不同节点之间的数据一致性的事物,叫做分布式事物. 为什么要用分布式事物 微服务,SOA等服务架构模式,一个是service产生多个节点,另一个是resource产生多个节点. service多个节点 resource多个节点 系统故障.网络错误等情况下,都会导致数据存储不一致的情况,这种情况就需要分布式事物来处理. 如何用分布式事物 分布式事物解决方案 XA二阶段提交 1.性能问题 XA协议遵循强一致性.在事务执行过程中,各个节点占用着数据库资源,只有当所有节点

网上找了一大堆的例子,没一个跑通的,都是copy转发,哎,整理得好辛苦..做个笔记,方便正遇到此问题的猿们能够得到帮助....废话不多说,贴代码..... 项目结构说明: 1.dao层的admin.website包中包含的Mapper.xml文件分别操作不同的数据库 2.举例:192.168.1.1下有个mysql数据库叫 odao_admin 192.168.1.2下有个sqlserver数据库叫 odao_mobile 详情见下方的jdbc.properties文件 1:Pom.xml <p

Springboot与ActiveMQ.Solr.Redis中分布式事物的初步探索 解决的场景:事物中的异步问题,当要求数据库与solr服务器的最终一致时. 程序条件: 利用消息队列,当数据库添加成功时,将更新solr的请求发进消息队列中. 考虑到拿消息的服务做了集群的问题,利用redis做幂等性:将消息的JMSMessageID作为redis的key. 如果取消息的服务最终失败,就产生了需要补偿的问题. 解决方案: 将消息的参数存入redis中的Hash列表(结构:补偿的队列名 补偿的JMSM

英文名:Two Phase Commit(2PC) 算法目的:实现分布式事物 算法概述: 有两类节点: -----协调者 -----事务参与者 流程阶段: -----请求阶段 -----提交阶段 算法成立的前提条件: 1.存在一个协调者,其他节点为参与者,节点间使用网络通信 2.所有节点都采用预写式日志,且日志被写入后放在可靠性高的存储设备上,计时设备损坏,日志不丢失. 3.所有节点不会永久性损坏,即使损坏后仍可以恢复. 注:"预写式日志":预写式日志(Write-ahead logg

1.事务的定义:事务是指多个操作单元组成的合集,多个单元操作是整体不可分割的,要么都操作不成功,要么都成功.其必须遵循四个原则(ACID). 原子性(Atomicity):即事务是不可分割的最小工作单元,事务内的操作要么全做,要么全不做: 一致性(Consistency):在事务执行前数据库的数据处于正确的状态,而事务执行完成后数据库的数据还是应该处于正确的状态,即数据完整性约束没有被破坏:如银行转帐,A转帐给B,必须保证A的钱一定转给B,一定不会出现A的钱转了但B没收到,否则数据库的数据就处于

原创说明:本文为本人原创作品,绝非他处转载,转账请注明出处 1.事务的定义:事务是指多个操作单元组成的合集,多个单元操作是整体不可分割的,要么都操作不成功,要么都成功.其必须遵循四个原则(ACID). 原子性(Atomicity):即事务是不可分割的最小工作单元,事务内的操作要么全做,要么全不做: 一致性(Consistency):在事务执行前数据库的数据处于正确的状态,而事务执行完成后数据库的数据还是应该处于正确的状态,即数据完整性约束没有被破坏:如银行转帐,A转帐给B,必须保证A的钱一定转给

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

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

先大概介绍一下主从数据库是什么?其实就是两个或N个数据库,一个或几个主负责写(当然也可以读),另一个或几个从只负责读.从数据库要记录主数据库的具体url以及BigLOG(二进制日志文件)的参数.原理就是在定时的从主数据库的BigLOG文件中获取相应的日志记录,并转换成相应的sql语句进行同步. SpringBoot整合Mybatis怎么自动化的区分主从数据库进行读写,并且保证其线程安全性;创建一个DataBaseContextHolder类,在类里定义一个成员变量ThreadLocal(一个可以

上节课简单说了一下mq是怎么保证数据一致性的.下面直接上代码了. 所需环境:1.zookeepor注册中心   2.kafka的服务端和工具客户端(工具客户端也可以不要只是为了更方便的查看消息而已)  3.springcloud的消息生产者  4.springcloud的消息消费者. 1.zk的安装和启动.百度有很多,kafka是依赖于zk的,所以zk必须要有. 2.kafka的服务端安装和启动.安装选择2进制的,不要选源码安装[我就遇到过坑,切记],启动命令:进入kafka的安装目录后按住Sh

首先,我们知道在MySQL中,二进制日志是server层的,主要用来做主从复制和即时点恢复时使用的.而事务日志(redo log)是InnoDB存储引擎层的,用来保证事务安全的.现在我们来讨论一下MySQL主从复制过程中的一些细节问题,有关于主从复制可以看具体的章节. 在了解了以上基础的内容后,我们可以带着以下的几个问题去学习复制到底是怎样工作的. 为什么MySQL有binlog,还有redo log? 事务是如何提交的?事务提交先写binlog还是redo log?如何保证这两部分的日志做到顺

文章目录 @Transactional的实现 @Transactional的使用 Transaction的传播级别 REQUIRED SUPPORTS MANDATORY NEVER NOT_SUPPORTED REQUIRES_NEW NESTED Transaction的隔离级别 READ_UNCOMMITTED READ_COMMITTED REPEATABLE_READ SERIALIZABLE Spring Boot JPA 中transaction的使用 transaction是我们

用 table 来生成主键详解 它是在不影响性能情况下,通用性最强的 JPA 主键生成器.这种方法生成主键的策略可以适用于任何数据库,不必担心不同数据库不兼容造成的问题. initialValue不起作用? Hibernate 从 3.2.3 之后引入了两个新的主键生成器 TableGenerator 和 SequenceStyleGenerator.为了保持与旧版本的兼容,这两个新主键生成器在默认情况下不会被启用,而不启用新 TableGenerator 的 Hibernate 在提供 JPA

在Hibernate3 JPA里配置了一下非分布式环境的二级缓存,效果不错.具体过程如下: 1, 需要引入的jar包 http://ehcache.org/downloads/catalog 下载的包里已经包含了简单的例子和javadoc ehcache-core-2.4.6.jar (必需) ehcache-terracotta-2.4.6.jar (必需) slf4j-api-1.6.1.jar slf4j-jdk14-1.6.1.jar 2, 在JPA的persistence.xml中加入

今天阅读了一下大型网络技术架构这本苏中的分布式缓存一致性hash算法这一节,针对大型分布式系统来说,缓存在该系统中必不可少,分布式集群环境中,会出现添加缓存节点的需求,这样需要保障缓存服务器中对缓存的命中率,就有很大的要求了: 采用普通方法,将key值进行取hash后对分布式缓存机器数目进行取余,以集群3台分布式缓存为例子: 对于数据进行取hash值然后对3其进行取余,余数为0则进入node 0,余数位1则进入node1,余数位2则进入node2. 如果增加一个节点则对4进行取余,则会将node

本文描述spring boot基于Atomikos+DruidXADataSource分布式事务配置(100%纯动态),也就是增加.减少数据源只需要修改application.properties文件,无需动态增加或减少Bean. 有时候我们一个应用会有N份部署,每个需要访问多个数据源,A环境可能只需要2个数据源,B环境需要5个数据源(因为我们是行业软件,所以会有这个情况,对于纯项目的系统,通常没有这个问题),所以我们希望代码只有一份,配置按需调整就确定了具体的数据源. MapperConfig