demo如下,一个订单处理的小例子: 首先看看结果很简单: 核心代码如下: using MassTransit; using Microsoft.Extensions.DependencyInjection; using Microsoft.Extensions.Logging; using OrderProcessor.Event; using ServiceModel; using ServiceModel.Command; using ServiceModel.DTO; using Ser

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

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

1 Saga相关概念 1987年普林斯顿大学的Hector Garcia-Molina和Kenneth Salem发表了一篇Paper Sagas,讲述的是如何处理long lived transaction(长活事务).Saga是一个长活事务可被分解成可以交错运行的子事务集合.其中每个子事务都是一个保持数据库一致性的真实事务. 论文地址:sagas 1.1 Saga的组成 每个Saga由一系列sub-transaction Ti 组成 每个Ti 都有对应的补偿动作Ci,补偿动作用于撤销Ti造成

背景 银行跨行转账业务是一个典型分布式事务场景,假设 A 需要跨行转账给 B,那么就涉及两个银行的数据,无法通过一个数据库的本地事务保证转账的 ACID ,只能够通过分布式事务来解决. 市面上使用比较多的分布式事务框架,支持 SAGA 的,大部分都是 JAVA 为主的,没有提供 C# 的对接方式,或者是对接难度大,一定程度上让人望而却步. 这里推荐一下叶东富大佬的分布式事务框架 dtm,一款跨语言的开源分布式事务管理器,优雅的解决了幂等.空补偿.悬挂等分布式事务难题.提供了简单易用.高性能.易水

在之前的系列文章中聊过分布式事务的一种实现方案,即通过在集群中暴露actor服务来实现分布式事务的本地原子化.但是actor服务本身有其特殊性,场景上并不通用.所以今天来讲讲分布式事务实现方案之saga模式,并在文后附上代码供各位读者参考,评论. 目录:一.通过Dapr实现一个简单的基于.net的微服务电商系统 二.通过Dapr实现一个简单的基于.net的微服务电商系统(二)--通讯框架讲解 三.通过Dapr实现一个简单的基于.net的微服务电商系统(三)--一步一步教你如何撸Dapr 四.通过

前言 FreeSql 支持 MySql/SqlServer/PostgreSQL/Oracle/Sqlite/Firebird/达梦/Gbase/神通/人大金仓/翰高/Clickhouse/MsAccess Ado.net 数据库,以及 Odbc 的专门实现包. FreeSql.Cloud 为 FreeSql 提供跨数据库访问,分布式事务TCC.SAGA解决方案,支持 .NET Core 2.1+, .NET Framework 4.0+. 本文主要讲解从跨数据库访问,到分布式事务落地,再升级到

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

1. 柔性事务和刚性事务 柔性事务满足BASE理论(基本可用,最终一致)刚性事务满足ACID理论 本文主要围绕分布式事务当中的柔性事务的处理方式进行讨论. 柔性事务分为 两阶段型 补偿型 异步确保型 最大努力通知型几种. 由于支付宝整个架构是SOA架构,因此传统单机环境下数据库的ACID事务满足了分布式环境下的业务需要,以上几种事务类似就是针对分布式环境下业务需要设定的. 2. 两阶段提交(2PC)型 两阶段型:就是分布式事务两阶段提交,对应技术上的XA.JTA/JTS.这是分布式环境下事务处理

XA分布式事务协议,包含二阶段提交(2PC),三阶段提交(3PC)两种实现. 1.二阶段提交方案:强一致性 事务的发起者称协调者,事务的执行者称参与者. 处理流程: 1.准备阶段 事务协调者,向所有事务参与者发送事务内容,询问是否可以提交事务,并等待参与者回复. 事务参与者收到事务内容,开始执行事务操作,讲 undo 和 redo  信息记入事务日志中(但此时并不提交事务). 如果参与者执行成功,给协调者回复yes,表示可以进行事务提交.如果执行失败,给协调者回复no,表示不可提交. 2.提交阶

本文将会对比Seata与EasyTransaction两个分布式事务的一些高层设计,相信大家会有收获. Seata的概述 Seata(曾用名Fescar,开源版本GTS)是阿里的开源分布式事务框架,其RoadMap中指出了其希望与社区合作重新构建出一个全面的分布式事务框架. 关于Seata的相关介绍可以看这里,本文不再赘述.虽然其后续路线有所调整,但整体适用. https://github.com/seata/seata/wiki/%E6%A6%82%E8%A7%88 学习了解Seata后我们可

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

Java分布式:分布式事务 分布式事务 分布式事务就是指事务的参与者.支持事务的服务器.资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上.简单的说,就是一次大的操作由不同的小操作组成,这些小的操作分布在不同的服务器上,且属于不同的应用,分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功,要么全部失败.本质上来说,分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性. 二阶段提交协议 事务管理器分两个阶段来协调资源管理器,第一阶段准备资源,也就是预留事务所需的资源,如果每个资源管理器都资源预留成功,则

前言 图中那个红衣服的就是本人 什么是分布式事务 分布式事务就是指事务的参与者.支持事务的服务器.资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上. 简单的说,就是一次大的操作由不同的小操作组成,这些小的操作分布在不同的服务器上,且属于不同的应用,分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功,要么全部失败. 本质上来说,分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性. 分布式事务的基础 数据库的 ACID 满足了数据库本地事务的基础,但是它无法满足分布式事务,这个时候衍生了 CAP 和

开源的来了,懒人程序员的福音,.NET 生态闭环太缺开源精神了, 拥抱开源! 前言: 本人不是不喜欢现有ORM的轮子,而是发现现有的ORM 的都不太符合开发人员的一些习惯.现有的ORM 要么功能太冗余,要么不符合开发人员偷懒的性格.我认为,什么是促使开发工具的进步,就是人的惰性.我们追求的开发配套工具,需要高效,简单,易用.别跟我扯里面的深奥的道理.我只希望好用,性能高,给我开发带来乐趣. 如果网上开源不符合要求,那么就自己造轮子. 在进入正式主题之前,我还是来说下我不太喜欢EF 的原因,EF

在之前的一篇博文中,CAP框架可以方便我们实现非实时.异步场景下的最终一致性,而有些用例总是无法避免的需要在实时.同步场景下进行,可以借助Saga事务来解决这一困扰.在一些博文和仓库中也搜寻到了.Net下实现Saga模式的解决方案MassTransit,这就省得自己再造轮子了. 分布式事务 分布式系统中,分布式事务是一个不能避免的问题,如何保证不同节点间的数据一致性.举个常见的例子,下订单.减库存.扣余额,三者在单个节点时,可以借助本地事务,实现要么成功要么失败.而当三者处于不同节点时,又参杂了

前言 这是<Spring Cloud 进阶>专栏的第六篇文章,往期文章如下: 五十五张图告诉你微服务的灵魂摆渡者Nacos究竟有多强? openFeign夺命连环9问,这谁受得了? 阿里面试这样问:Nacos.Apollo.Config配置中心如何选型?这10个维度告诉你! 阿里面试败北:5种微服务注册中心如何选型?这几个维度告诉你! 阿里限流神器Sentinel夺命连环 17 问? 这篇文章主要介绍一些目前主流的几种分布式解决方案以及阿里开源的一站式分布式解决方案Seata. 文章有点长,耐

背景 银行跨行转账业务是一个典型分布式事务场景,假设 A 需要跨行转账给 B,那么就涉及两个银行的数据,无法通过一个数据库的本地事务保证转账的 ACID ,只能够通过分布式事务来解决. 在 聊一聊如何用C#轻松完成一个SAGA分布式事务 中介绍了借助 DTM 用 SAGA 事务模式解决了上面的银行跨行转账业务. 这一篇我们就来看看如何用 TCC 的事务模式来处理这个问题. 什么是 TCC TCC是Try.Confirm.Cancel三个词语的缩写,最早是由 Pat Helland 于 2007

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

上一节我们讲解了常用的事务,也提及了Saga,这是在分布式环境下被经常使用的一种处理复杂业务和分布式事务的设计模式.本章我们的主要目标是编写一个简单版本的Saga处理器,不同于Seata框架中那种可独立部署的事务服务,我们所编写的Saga和业务集成在一起也不支持通过手画流程的方式实现,因为我们的目标是将Saga作为一种设计模式(不是框架)来使用,类似于您经常使用的"工厂"."策略"等,重点学习它的思想,在真实项目中使用肯定是需要根据需求做二次加工的.而且,简单版本的

作者:朱晗 中国电子云 什么是分布式事务 事务处理几乎在每一个信息系统中都会涉及,它存在的意义是为了保证系统数据符合期望的,且相互关联的数据之间不会产生矛盾,即数据状态的一致性. 按照数据库的经典理论,原子性.隔离性.持久性.原子性要求数据要么修改要么回滚,隔离性要求事务之间相互独立不影响,持久性要求事务的执行能正确的持久化,不丢失数据.mysql 类的行式数据库通过 mvcc 多版本视图和 wal 预写日志等技术的协作,实现了单个服务使用单个数据源或者单个服务使用多个数据源场景的多事务的原子性