需要注意的是标题中的CAP不是指的CAP理论,而是园区大神杨晓东实现的框架,CAP框架基于本地消息表用最终一致性实现分布式事务. 本地消息表 首先我们考虑一个场景,在将用户信息更改后,需要发送一条消息到消息队列.缓存或是写入到其他库中.这个过程涉及到一个本地库与MQ.本地库与Cache或是本地库与其他库两者之间的事务问题,不能用简单的数据库事务控制了. 这种分布式事务下,常用的解决方案有2PC.3PC等强一致性保证的,也有TCC.Sagas模型.本地消息表.内嵌本地消息表的MQ等最终一致性保证的

背景 相信前面几篇关于微服务的文章也介绍了那么多了,在构建微服务的过程中确实需要这么一个东西,即便不是在构建微服务,那么在构建分布式应用的过程中也会遇到分布式事务的问题,那么 CAP 就是在这样的背景下诞生的. 最初打算做这个东西是在去年(2016)年底,最初是为了解决分布式系统中的分布式事务的问题,然后当时有了一个大概的概念轮廓,当时我对于前面两篇文章中关于异步消息和微服务之间通讯还不是太了解,只是觉得这样能够解决这一系列的问题,然后就着手做了,最后发现和这些概念竟然不谋而合. 经过大半年的不

背景 相信前面几篇关于微服务的文章也介绍了那么多了,在构建微服务的过程中确实需要这么一个东西,即便不是在构建微服务,那么在构建分布式应用的过程中也会遇到分布式事务的问题,那么 CAP 就是在这样的背景下诞生的. 最初打算做这个东西是在去年(2016)年底,最初是为了解决分布式系统中的分布式事务的问题,然后当时有了一个大概的概念轮廓,当时我对于前面两篇文章中关于异步消息和微服务之间通讯还不是太了解,只是觉得这样能够解决这一系列的问题,然后就着手做了,最后发现和这些概念竟然不谋而合. 经过大半年的不

一.前言 感谢杨晓东大佬为社区贡献的CAP开源项目,传送门在此:.NET Core 事件总线,分布式事务解决方案:CAP 以及 如何在你的项目中集成 CAP[手把手视频教程],之前也在工作中遇到分布式数据一致性的问题,也一直都是基于CAP理论和Base. 之前一直有关注杨老板的博客,直到今天才尝试一下CAP,发现好用,非常的棒,特此把CAP以组件化的方式引入到我的框架中. 二.CAP介绍 针对CAP介绍可以参考上面给出的两个链接.在此我只简单的说明一下: CAP 是一个在分布式系统中(SOA,M

原文:.net core 下的分布式事务锁 目录 系统分布式锁的用法 锁的实现 锁的使用 API内的范例: 引用链接 系统分布式锁的用法 公司框架新增功能分布式锁: 锁的性能之王: 缓存 > Zookeeper >= 数据库 锁的实现 实现原理:核心采用StackExchange.Redis的LockTake方法实现. 支持同步获取锁,或者等待直到超时获取锁. /// <summary> /// 分布式锁,提供全局分布式锁支持,以resource redis为基础 /// 这个锁只

[转].NET Core 事件总线,分布式事务解决方案:CAP 背景 相信前面几篇关于微服务的文章也介绍了那么多了,在构建微服务的过程中确实需要这么一个东西,即便不是在构建微服务,那么在构建分布式应用的过程中也会遇到分布式事务的问题,那么 CAP 就是在这样的背景下诞生的. 最初打算做这个东西是在去年(2016)年底,最初是为了解决分布式系统中的分布式事务的问题,然后当时有了一个大概的概念轮廓,当时我对于前面两篇文章中关于异步消息和微服务之间通讯还不是太了解,只是觉得这样能够解决这一系列的问题,

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

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

2022 年 5 月 24 日,我们发布了 DBPack v0.1.0 版本,该版本主要 release 了分布式事务功能.在我们的规划里,DBPack 是要支持所有微服务开发语言协调分布式事务的,但经过社区反馈,dotnet core 并不支持.于是,我们在 v0.1.1 对 dotnet core 进行了支持.下面就如何支持 dotnet core 做一个说明. MySql 协议 先请允许我对 MySql 的通信协议做一个简单的介绍.MySql 支持两种协议,一种是文本(Text)协议,一种

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

事务的统一性是微服务的一个重点问题,简洁有效的控制事务,更是程序员所需要的.JMS的诞生,就是为了更简单.更有效的控制事务. 先看一段调用微服务的代码: using (var ms = new JMSClient()) { //调用用户信息微服务,创建新用户 var uis = ms.GetMicroService<UserInfoService>(); var userid = uis.CreateUser(); //调用银行微服务,创建用户的银行账号 var bks = tran.GetM

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

什么是分布式事务?在网上找了一段比较容易理解的"定义". 分布式事务是指事务的参与者.支持事务的服务器.资源管理器以及事务管理器分别位于分布系统的不同节点之上,在两个或多个网络计算机资源上访问并且更新数据,将两个或多个网络计算机的数据进行的多次操作作为一个整体进行处理.如不同银行账户之间的转账. 对于在项目中接触到JTA,大部分的原因是因为在项目中需要操作多个数据库,同时,可以保证操作的原子性,保证对多个数据库的操作一致性. 在正式的项目中应该用springMVC(struts)+sp

1.现有方案 a.atomikos b.jotm 说明:spring3.0已将jotm的支持踢掉 2.使用atomikos时的pom.xml内容 <!-- 分布式事务支持-atomikos-begin --> <dependency> <groupId>javax.transaction</groupId> <artifactId>jta</artifactId> <version>1.1</version>

回到目录 对于transactionscope不了解的同学,可以看我的相关文章 第二十六回   将不确定变为确定~transactionscope何时提升为分布式事务? 第二十七回   将不确定变为确定~transactionscope何时提升为分布式事务~续 第二十八回   将不确定变为确定~transactionscope何时提升为分布式事务~再续(避免引起不必要的MSDTC) 第二十九回   将不确定变为确定~transactionscope何时提升为分布式事务~大结局 第三十七回   将

在本系列先前的文章中,我们主要讲解了JDBC对本地事务的处理,本篇文章将讲到一个分布式事务的例子. 请通过以下方式下载github源代码: git clone https://github.com/davenkin/jta-atomikos-hibernate-activemq.git 本地事务和分布式事务的区别在于:本地事务只用于处理单一数据源事务(比如单个数据库),分布式事务可以处理多种异构的数据源,比如某个业务操作中同时包含了JDBC和JMS或者某个操作需要访问多个不同的数据库. Java

摘自: http://gongjiayun.iteye.com/blog/1570111 spring3.0+Atomikos 构建jta的分布式事务 spring3.0已经不再支持jtom了,不过我们可以用第三方开源软件atomikos(http://www.atomikos.com/)来实现． Atomikos是目前在分布式事务管理中做得相当不错的开源软件.有10年以上的经验,Atomikos保障您的关键事务和 防止昂贵的数据丢失在发生系统故障或事故中．Atomikos支持XA(全局事务)和

分布式事务是指操作多个数据库之间的事务,spring的org.springframework.transaction.jta.JtaTransactionManager,提供了分布式事务支持.如果使用WAS的JTA支持,把它的属性改为WebSphere对应的TransactionManager.     在tomcat下,是没有分布式事务的,不过可以借助于第三方软件jotm(Java Open Transaction Manager )和AtomikosTransactionsEssential

http://log-cd.iteye.com/blog/807607 分布式事务是指操作多个数据库之间的事务,spring的org.springframework.transaction.jta.JtaTransactionManager,提供了分布式事务支持.如果使用WAS的JTA支持,把它的属性改为WebSphere对应的TransactionManager.      在tomcat下,是没有分布式事务的,不过可以借助于第三方软件jotm(Java Open Transaction Ma