通常我们使用SpringBoot都会进行统一异常处理,例如写一个BaseController,在BaseController里进行统一异常处理,然后其他的Controller都继承BaseController. 当使用tx-lcn做分布式事务时,如果某个服务抛出了异常,然后该异常又被统一异常处理处理掉了,那么分布式事务将不会回滚.方法一: 将服务中会被远程RPC调用的接口不进行统一异常处理,那么tx-lcn将会捕获到异常从而进行回滚. 方法二: 在AOP中拦截异常,如果出现异常了则进行手动回滚.

前言 好久没写东西了,9月份换了份工作,一上来就忙的要死.根本没时间学东西,好在新公司的新项目里面遇到了之前没遇到过的难题.那遇到难题就要想办法解决咯,一个请求,调用两个服务,同时操作更新两个数据库.这就带来事务不一致的问题了,分布式事务管理被强行拉出来了.导致原本两个springboot的单体项目,必须要协同管理起来.刚好微服务也接触过,小试牛刀咯. 框架介绍 LCN分布式事务框架其本身并不创建事务,而是基于对本地事务的协调从而达到事务一致性的效果 核心步骤 创建事务组是指在事务发起方开始执行

lcn集群原理图: 1.实现原理: 1.1 LCN获取tm协调者注册地址 1. LCN客户端项目启动的时候,首先会注册到事务协调者中去,然后读取配置文件tm事务协调者的注册地址. 2. 向该事务协调者注册地址发送一个请求,获取对应的lcn底层协议ip和端口号(底层是netty协议通讯). 3. 会向该lcn底层协议ip和端口号建立长连接 ,保持会话信息. lcn 协调者访问地址,及页面如下图所示. 客户端配置文件 tm:  manager:    url: http://127.0.0.1:88

基于LCN框架解决分布式事务 LCN官网 https://www.txlcn.org/ "LCN并不生产事务,LCN只是本地事务的搬运工" 兼容 dubbo.springcloud.motan 框架,支持各种关系型数据库 LCN框架底层实现原理 详细参考: https://github.com/codingapi/tx-lcn/wiki/LCN%E5%8E%9F%E7%90%86 1.LCN客户端(发起方和参与方都必须要注册到事务协调者中), 建立一个长连接.(长连接 减宽带 但是消耗

原文地址:http://原文地址:https://github.com/1991wangliang/transaction 基于Dubbo的分布式事务框架(LCN) 该框架依赖Redis/dubbo/txManager服务.依赖第三方框架lorne_core 原理与功能 基于对spring tx PlatformTransactionManager的本地模块事务控制从而达到全局控制事务的目的.该框架兼容任何依赖PlatformTransactionManager的DB框架.利用三阶段提交的方式来

写在前面: 原创不易,如果觉得不错推荐一下,谢谢! 由于工作需要,公司的微服务项目需解决分布式事务的问题,且由我进行分布式事务框架搭建和整合工作. 那么借此机会好好的将解决分布式事务的内容进行整理一下.这边公司分布式事务框架选型是LCN框架(以后肯定会升级成seata). 我整理的大纲如下: 1 CAP定律和BASE理论 有人问,为什么需要了解这个,这个其实是分布式事务基于的理论依据,所以需要了解一下. 1.1 CAP定律 这个定理的内容是指的是在一个分布式系统中.Consistency(一致性

第十章 TX-LCN 分布式事务框架 (Spring Cloud 高级) 一. 什么是分布式事务 分布式事务是指事务的参与者.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. 举个栗子: 电商系统中的订单系统与库存系统 图中包含了库存和订单两个独立的微服务,每个微服务维护了自己的数据库.在交易系 统的业务逻辑中,一个商品在下单之前需要先调用库存服务,进行扣除库存,再调用订单服 务,创建订单记录.   正常情况下,两个数据库各自更新成功,两边数据维持着一致性.

Spring Cloud 分布式事务管理 在微服务如火如荼的情况下,越来越多的项目开始尝试改造成微服务架构,微服务即带来了项目开发的方便性,又提高了运维难度以及网络不可靠的概率. Spring Cloud 分布式事务管理 单体式架构 微服务架构 优点: 缺点: 分布式事务的引入 分布式事务解决方案 基于XA协议的两阶段提交 消息事务+最终一致性 TCC编程模式 具体实现 LCN ByteTCC 在说微服务的优缺点时,有对比才会更加明显,首先说一下单体式结构 单体式架构 在单体式架构中,系统通常采

1. TX-LCN分布式事务Demo实战 1.1. 原理介绍 1.1.1. 事务控制原理 TX-LCN由两大模块组成, TxClient.TxManager,TxClient作为模块的依赖框架,提供TX-LCN的标准支持,TxManager作为分布式事务的控制放.事务发起方或者参与反都由TxClient端来控制.(简单来说就是单独部署一套TxManager模块来实现事务管理,TxClient就是我们自己的服务系统) 原理图如下: 1.1.2. LCN事务模式 1.1.2.1. 原理介绍 LCN模

目录 创建项目 分表 导包 表结构 Yml 分库 Yml Java 分库分表 数据库 Yml 读写分离 数据库 Yml 其他 只请求主库 读写分离判断逻辑代码 一主多从+分表 Yml 一主多从+分库分表 Yml 公共表&数据脱敏 公共表 数据库 Java代码 Yml 数据脱敏 分布式事务 Yml pom Java 异常 代码下载 创建项目 一顿下一步,勾选web.lombok等插件 分表 导包 ShardingJdbc 官方最新稳定版4.1.1 <!-- https://mvnreposit

最近研究了一下分布式事务框架,ttc,总体感觉还可以,当然前提条件下是你要会使用这个框架.下面分层次讲,尽量让想学习的同学读了这篇文章能加以操作运用.我不想废话,直接上干货. 一.什么是tcc?干什么用的?       ttc是分布式事务框架,用于分布式事务的.分布式事务就是针对两个以上的库操作数据事务管理的,比如操作A库B库,当B库失败,也要把A库哪一步操作也要回滚. ttc其实是一个模板框架,是英文字母try,confirm,cnacel三个单词的缩写.我们要操作的业务处理部分在try里面执

参考地址:https://blog.csdn.net/u010882691/article/details/82256587 参考地址:https://blog.csdn.net/oyh1203/article/details/82189445 参考地址:https://blog.csdn.net/small_to_large/article/details/77836672 Spring Cloud Ribbon和Spring Cloud Feign 参考地址:https://blog.csd

这个是昨天上班的时候,写一个后台程序的调试程序时碰到的问题,和项目经理纠结了一天,最后搞定了.于是今天上班正好闲着,花了几乎一天的时间去网上找各种相关的资料.目前了解的内容如此: 根据使用的weblogic数据库驱动不同,可能会有两种报错: ①     Cannot call commit/rollback when using distributed transactions. ②     Cannot call Connection.commit/rollback in distribute

什么是LCN模式 LCN模式是TX-LCN分布式事务模式的一种,L-lock-锁定事务单元.C-confirm-确认事务模块状态. notify-通知事务单元 原理 LCN模式是通过Spring AOP的方式代理Connection的方式实现对本地事务的操作,然后在由TxManager统一协调控制事务. 当本地事务提交回滚或者关闭连接时将会执行假操作,该代理的连接将由LCN连接池管理. 模式特点 该模式对代码的嵌入性为低. 该模式仅限于本地存在连接对象且可通过连接对象控制事务的模块. 该模式下的

项目依赖 SpringBoot 2.5.5 SpringCloud 2020.0.4 Alibaba Spring Cloud 2021.1 Mybatis Plus 3.4.0 Seata 1.4.1(需要与服务器部署的Seata版本保持一致) .... Seata介绍 什么是Seata 一个开源分布式事务框架,由阿里中间件团队发起的开源项目Fescar,后更名为Seata 中文文档地址:http://seata.io/zh-cn/docs/user/quickstart.html Seata

一.创建eureka注册中心 a.pom文件 <properties> <java.version>1.8</java.version> <spring-cloud.version>Greenwich.SR2</spring-cloud.version> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.bo

在亿级流量架构之分布式事务解决方案对比中, 已经简单阐明了从本机事务到分布式事务的演变过程, 文章的最后简单说明了TCC事务, 这儿将会深入了解TCC事务是原理, 以及理论支持, 最后会用Demo举例实现. XA协议 在上面提到的文章中, 分布式事务直接讲二阶段提交, 思维逻辑有些断层, 但是那毕竟是比较解决方案, 在这儿从理论上推导分布式事务的根基, 也就是为什么要二阶段提交. 在单体应用中, 往往由自己来保证事务的一致性, 但是分布式中, 涉及到跨网络调用就难以保证, 从理论上讲两台机器理论

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

一.概念 分布式事务分布式事务是指事务的参与者.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.简言之,同时操作多个数据库保持事务的统一,达到跨库事务的效果. JTAJTA,即Java Transaction API,JTA允许应用程序执行分布式事务处理———在两个或多个网络计算机资源上访问并且更新数据.JDBC驱动程序的JTA支持极大地增强了数据访问能力. JTA和JTS Java事务API(JTA:Java Transaction API)和它的同胞Java

4. 分布式事务解决方案之TCC 4.1. 什么是TCC事务 TCC是Try.Confirm.Cancel三个词语的缩写,TCC要求每个分支事务实现三个操作 :预处理Try.确认Confirm.撤销Cancel.Try操作做业务检查及资源预留,Confirm做业务确认操作,Cancel实现一个与Try相反的操作既回滚操作.TM首先发起所有的分支事务的try操作,任何一个分支事务的try操作执行失败,TM将会发起所有分支事务的Cancel操作,若try操作全部成功,TM将会发起所有分支事务的Con