不久之前团队有个新人问我一个很重要的web服务接口如何保证事务的问题.因为涉及到跨库事务,当时我只是回答目前我们的SOA框架都不支持跨库事务.然后就问到了数据库跨库事务是如何实现的,我只能凭印象含糊回答多数是基于数据库日志(后来知道就是所谓的预写日志Write-Ahead Logging),具体数据库内部如何控制数据一致性则真的说不清楚.后来一起查了一下事务的资料,原来DB的事务控制除了基于预写日志还要实现两阶段提交协议(2PC),参考MSDN摘抄两段加深印象. 一.2PC的两个阶段 1.准备阶

原创文章,同步发自作者个人博客 http://www.jasongj.com/big_data/two_phase_commit/ 分布式事务 分布式事务简介 分布式事务是指会涉及到操作多个数据库(或者提供事务语义的系统,如JMS)的事务.其实就是将对同一数据库事务的概念扩大到了对多个数据库的事务.目的是为了保证分布式系统中事务操作的原子性.分布式事务处理的关键是必须有一种方法可以知道事务在任何地方所做的所有动作,提交或回滚事务的决定必须产生统一的结果(全部提交或全部回滚). 分布式事务实现机制

1. XA-2PC (two phase commit, 两阶段提交 ) XA是由X/Open组织提出的分布式事务的规范(X代表transaction; A代表accordant?).XA规范主要定义了(全局)事务管理器(TM: Transaction Manager)和(局部)资源管理器(RM: Resource Manager)之间的接口.XA为了实现分布式事务,将事务的提交分成了两个阶段:也就是2PC (tow phase commit),XA协议就是通过将事务的提交分为两个阶段来实现分布

概念: XA(分布式事务)规范主要定义了(全局)事务管理器(TM: Transaction Manager)和(局部)资源管理器(RM: Resource Manager)之间的接口.XA为了实现分布式事务,将事务的提交分成了两个阶段:也就是2PC (tow phase commit),XA协议就是通过将事务的提交分为两个阶段来实现分布式事务. 两阶段: 1)prepare 阶段 事务管理器向所有涉及到的数据库服务器发出prepare"准备提交"请求,数据库收到请求后执行数据修改和日志

1.XA XA是由X/Open组织提出的分布式事务的规范.XA规范主要定义了(全局)事务管理器(Transaction Manager)和(局部)资源管理器(Resource Manager)之间的接口.XA接口是双向的系统接口,在事务管理器(Transaction Manager)以及一个或多个资源管理器(Resource Manager)之间形成通信桥梁.XA之所以需要引入事务管理器是因为,在分布式系统中,从理论上讲(参考Fischer等的论文),两台机器理论上无法达到一致的状态,需要引入一

Simon Cooke,美国 (原作者) 北京理工大学 20981 陈罡(翻译) 写在前面的话: 循环缓冲区是一个非常常用的数据存储结构,已经被广泛地用于连续.流数据的存储和通信应用中.对于循环缓冲区,传统的操作方法是开辟一块连续的存储区,不 断地写入数据,当写入到存储区的末尾的时候,再从存储区的首部再开始写入数据,由此不断地重复下去构成了循环缓冲区.偶曾经写过很多循环缓冲区,也看过很 多人编写的循环缓冲区,但是拜读Simon Cooke先生的文章────“两段式”循环缓冲区(原文名称是:The

两阶段提交及JTA 分布式事务 分布式事务简介 分布式事务是指会涉及到操作多个数据库(或者提供事务语义的系统,如JMS)的事务.其实就是将对同一数据库事务的概念扩大到了对多个数据库的事务.目的是为了保证分布式系统中事务操作的原子性.分布式事务处理的关键是必须有一种方法可以知道事务在任何地方所做的所有动作,提交或回滚事务的决定必须产生统一的结果(全部提交或全部回滚). 分布式事务实现机制 如同作者在<SQL优化(六) MVCC PostgreSQL实现事务和多版本并发控制的精华>一文中所讲,事务

本文原文连接:http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7612811 ,转载请注明出处! 1.XA XA是由X/Open组织提出的分布式事务的规范.XA规范主要定义了(全局)事务管理器(Transaction Manager)和(局部)资源管理器(Resource Manager)之间的接口.XA接口是双向的系统接口,在事务管理器(Transaction Manager)以及一个或多个资源管理器(Resource Manager)之间形成通信

项目中用到了mongodb(3.x版本),业务上需要操作mongodb的多个collections,希望要么同时操作成功,要么回滚操作保持数据的一致性,这个实际上要求在mongodb上实现事务功能,在网上查了下资料,发现了两阶段提交的方案,不过网上基本上都是翻译,很少有人具体分析原理的,今天花了些时间仔细思考了下这个方案,记录在这里以备忘. MongoDB两阶段提交原理 下面的内容摘自官方说明的翻译,完整的英文版说明. MongoDB数据库中操作单个文档总是原子性的,然而,涉及多个文档的操作,通

参考了网上几篇比较靠谱的文章 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-11/124942.htm http://blog.csdn.net/woqutechteam/article/details/51178803 http://blog.itpub.net/15480802/viewspace-1411356/ http://blog.csdn.net/sofia1217/article/details/53968214 http://dinglin.iteye.

本文原文连接:http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7612811 ,转载请注明出处! 1.XA XA是由X/Open组织提出的两阶段提交协议,分布式事务的规范.XA规范主要定义了(全局)事务管理器(Transaction Manager)和(局部)资源管理器(Resource Manager)之间的接口.XA接口是双向的系统接口,在事务管理器(Transaction Manager)以及一个或多个资源管理器(Resource Manage

引言:分布式事务是分布式数据库的基础性功能,在2017年上海MySQL嘉年华(IMG)和中国数据库大会(DTCC2018)中作者都对银联UPSQL Proxy的分布式事务做了简要介绍,受限于交流形式难以做全面细致的探讨,借由本文进一步展开. UP-2PC是面向分布式数据库的由中国银联自主研发的针对MySQL的2PC分布式事务实现,以UPSQL Proxy(分布式式数据库代理)作为事务管理器,UPSQL(MySQL银联定制版本)为资源管理器. 由于MySQL在5.7中彻底解决了xa prepare

眼下OceanBase中还存在updaeserver单点,下一步的开发任务是使得OB支持多点写入,支持多个UPS(及updateserver). 当中难点是怎样设计两阶段提交的失败恢复以及多机的快照读写,和同事讨论后,形成一个能够work的简单设计版本号,记录在此. 为分布式事务的两阶段提交细化详细流程,拟採用primary record方式实现失败恢复,即在进入commit阶段之前.先写入primary record 记录当前事务的状态(commit/rollback).Primary rec

运行两步提交 概述 这部分提供了多记录更新或者多记录事务.使用两步提交来完毕多记录写入的模板. 另外.能够扩展此方法来提供rollback-like功能. 背景 MongoDB对于单条记录的操作是原子性的.可是涉及多条记录的操作却不是原子性的. 因为记录可能是相当复杂.而且有内嵌记录,单记录原子性操作提供了实际中经常使用的必要支持. 除了单记录的原子性操作,还有很多情况须要多记录操作事务.当运行一个包括一些列操作的事务时,就有下面要求: 原子性:假设一个操作失败,事务中之前的操作须要回滚到之前的

分布式事务: 分布式事务是处理多节点上 的数据保持 类似传统 ACID 事物特性的 一种事物. XA:是一种协议,一种分布式事务的协议,核心思想是2段式提交. 1 准备阶段  2 提交阶段.XA协议是 Tuxedo 首先提出的 XA 的 原理 ,XA分了 几个角色,RM ,TM ,AP 等 RM:资源管理器.他记录着XA的 事物的全部 状态(在事物结算之前不会丢失). XA事物成功的流程: 1准备阶段 RM 告诉 相关的 几个 TM(事物管理器), 最一些事情,但是别提交.这时候修改数据还不可见

MySQL 数据库中的两阶段提交,不知道您知道不?这篇文章就简单的聊一聊 MySQL 数据库中的两阶段提交,两阶段提交发生在数据变更期间(更新.删除.新增等),两阶段提交过程中涉及到了 MySQL 数据库中的两个日志系统:redo 日志和 binlog 文件. redo 日志前面已经介绍过了,就不再介绍了,简单的聊一聊 binlog 文件,binlog 是 MySQL server 层提供的二进制文件,因此所有的存储引擎都可以使用 binlog 功能,binlog 是追加写的逻辑日志,记录了执行

个人博客网:https://wushaopei.github.io/    (你想要这里多有) 前面已经了解了分布式事务的基础理论,以理论为基础,针对不同的分布式场景业界常见的解决方案有2PC.TCC.可靠消息最终一致性.最大努力通知这几种. 1.什么是2PC 2PC即两阶段提交协议,是将整个事务流程分为两个阶段,准备阶段(Prepare phase).提交阶段(commit  phase),2是指两个阶段,P是指准备阶段,C是指提交阶段. 举例:张三和李四好久不见,老友约起聚餐,饭店老板要求先

目录 一.吹个牛 二.事务及它的特性 三.简单看下两阶段提交的流程 四.两阶段写日志用意? 五.加餐:sync_binlog = 1 问题 六.如何判断binlog和redolog是否达成了一致 七.两阶段提交设计的初衷 - 分布式事务 八.再看MySQL两阶段写日志 九.留一个彩蛋 十.推荐阅读(公众号首发,欢迎关注白日梦) 一.吹个牛 面试官的一句:"了解MySQL的两阶段提交吗?" 不知道问凉了多少人! 这篇文章白日梦就和大家分享什么是MySQL的两阶提交到底是怎么回事!不管你原

1.Flink中exactly once实现原理分析 生产者从kafka拉取数据以及消费者往kafka写数据都需要保证exactly once.目前flink中支持exactly once的source不多,有kafka source:能实现exactly once的sink也不多,如kafka sink.streamingFileSink,其都要开启checkpoint才能实现exactly once.接下来以FlinkKafkaProducer为例,深入研究其源代码,从而理解flink中的e

1 关于分布式系统 1.1 介绍 我们常见的单体结构的集中式系统,一般整个项目就是一个独立的应用,所有的模块都聚合在一起.明显的弊端就是不易扩展.发布冗重.服务治理不好做. 所以我们把整个系统拆分成若干个具备独立运行能力的计算服务的集合,而从用户的角度看,是一个完整的系统,但实际上,它是一个分布式服务的集合. 分布式系统主要从以下几个方面进行裂变: 应用可以从业务领域拆分成多个module,每个module还可以再按项目结构分成接口层.业务层.数据访问层:当然也可以按访问入口进行拆分,如移动.桌

背景 字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务.其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive .Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive(下面均称之为 MQ dump,具体介绍可见 字节跳动基于Flink的MQ-Hive实时数据集成 ) 在数仓建设第一层,对数据的准确性和实时性要求比较高.​ 目前字节跳动中国区 M