随着业务的快速发展、业务复杂度越来越高，几乎每个公司的系统都会从单体走向分布式，特别是转向微服务架构。随之而来就必然遇到分布式事务这个难题，这篇文章总结了分布式事务最经典的解决方案，分享给大家。
在之前的文章中已经介绍过Seata的总体介绍，如何使用以及Seata-Server的原理分析，有兴趣的可以阅读下面的文章：
同TM类似，RM侧也是有一个GlobalTransactionScanner类，来进行初始化的动作，GlobalTransactionScanner实现了InitializingBean，其afterPropertiesSet方法中会执行netty客户端初始化工作，逻辑如下：
随着业务的快速发展、业务复杂度越来越高，几乎每个公司的系统都会从单体走向分布式，特别是转向微服务架构。随之而来就必然遇到分布式事务这个难题。
Seata AT 模式是一种非侵入式的分布式事务解决方案，Seata 在内部做了对数据库操作的代理层，我们使用 Seata AT 模式时，实际上用的是 Seata 自带的数据源代理 DataSourceProxy，Seata 在这层代理中加入了很多逻辑，比如插入回滚 undo_log 日志，检查全局锁等。
route Route::get('search', 'ShowstaffController@search'); 接收变量
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
在SOA、微服务架构流行的年代，许多复杂业务上需要支持多资源占用场景，而在分布式系统中因为某个资源不足而导致其它资源占用回滚的系统设计一直是个难点。我所在的团队也遇到了这个问题，为解决这个问题上，团队采用的是阿里开源的分布式中间件Fescar的解决方案，并详细了解了Fescar内部的工作原理，解决在使用Fescar中间件过程中的一些疑虑的地方，也为后续团队在继续使用该中间件奠定了理论基础。
原文链接：https://blog.csdn.net/f4761/article/details/89077400
<param name=“option”>false</param> –是否可以为空，不写就默认为false
上一篇文章，我们看了Seata AT模式一阶段提交流程，本文我们来看看AT模式的二阶段流程和全局事务提交回滚逻辑的实现。
在分布式系统中，分布式事务是一个必须要解决的问题，目前使用较多的是最终一致性方案。自年初阿里开源了Fescar（四月初更名为Seata）后，该项目受到了极大的关注，目前已接近 8000 Star。Seata 以高性能和零侵入的特性为目标解决微服务领域的分布式事务难题，目前正处于快速迭代中，近期小目标是生产可用的 Mysql 版本。
mongodb的curd（增删改查）操作比较简单，但是开发者在开发过程中肯定是不够用的，如果遇到很复杂的查询操作，只查询单个表（mongodb中的集合，本人习惯称为表，以下不在赘述）是不能满足业务需求的，所以可能会连接外部表，或者查询本表之后经过分组，转化之后的临时表。或者连接外部表格链接后产生的临时表。以上这些case（时候）将会使用到本教程。
分布式事务最经典的八种解决方案 随着业务的快速发展、业务复杂度越来越高，几乎每个公司的系统都会从单体走向分布式，特别是转向微服务架构。随之而来就必然遇到分布式事务这个难题。
在前面一篇文章，我们介绍了阿里开源的分布式事务组件 Seata 的相关概念，重点介绍了 Seata 的 AT 模式。并通过一个 Spring-Cloud-JPA 的案例，演示了 AT 模式的使用入门。本文将会结合 Spring-Cloud-JPA 的案例，深入了解 Seata AT 模式的工作流程。本文基于 v0.8.1。
[技术标准] https://pubs.opengroup.org/onlinepubs/009680699/toc.pdf
分布式事务不是在现在微服务分布式架构上才产生的问题，在单体应用同样存在分布式事务问题，典型的场景就是单体应用使用了多个数据源。所以分布式事务的场景就是分布式的多进程环境，或者多数据源的情况。然后为什么需要有分布式事务这些组件框架？Spring 框架的@Transactional是我们使用比较多的，但是这个注解只能支持单数据源，而且不能支持分布式的场景，所以就需要一些分布式事务的框架或者解决方案出来。
表单是前端开发常用的数据采集工具，随着技术发展，一个完善应用系统包含的功能越来越复杂，所需要的表单也越来越多。这些表单大同小异，使用的都是常用的输入框、下拉选择框等表单控件，各个表单之间的差异无非是使用控件的种类数目和与控件相对应的字段名称，对于表单的渲染和数据收集逻辑，都有极强的逻辑可以寻找，因此动态表单应运而生。
1、Oracle synonym 同义词是数据库当前用户通过给另外一个用户的对象创建一个别名，然后可以通过对别名进行查询和操作，等价于直接操作该数据库对象。
在oracle中没有其他数据库系统中的数据库的概念，对象都是创建在用户下。当前用户具有当前用户下所有对象的所有权限无论该对象是否是当前用户所创建。举个简单例子创建一个用户授予该用户连接权限，然后用管理员用户在该用户下创建一张表，该用户可以删除管理员在该用户下创建的表。
fescar发布已有时日，分布式事务一直是业界备受关注的领域，fescar发布一个月左右便受到了近5000个star足以说明其热度。当然，在fescar出来之前，已经有比较成熟的分布式事务的解决方案开源了，比较典型的方案如LCN（https://github.com/codingapi/tx-lcn）的2pc型无侵入事务，目前lcn已发展到5.0，已支持和fescar事务模型类似的TCX型事务。还有如TCC型事务实现hmily（https://github.com/yu199195/hmily）、tcc-transaction(https://github.com/changmingxie/tcc-transaction)等。在微服务架构流行的当下、阿里这种开源大户背景下，fescar的发布无疑又掀起了研究分布式事务的热潮。fescar脱胎于阿里云商业分布式事务服务GTS，在线上环境提供这种公共服务其模式肯定经受了非常严苛的考验。其分布式事务模型TXC又仿于传统事务模型XA方案，主要区别在于资源管理器的定位一个在应用层一个在数据库层。博主觉得fescar的txc模型实现非常有研究的价值，所以今天我们来好好翻一翻fescar项目的代码。本文篇幅较长，浏览并理解本文大概耗时30~60分钟左右。
分布式事务中的tcc模式理论介绍的文章非常多，但是网上找到一个代码实现的demo很难，包括阿里的seata官方示例都没有TCC模式的具体实现。今天我们来看一下微服务环境下使用seata TCC模式解决分布式事务的场景，同时提供一个详细的实现。
当我们的数据源被代理后，代理数据源方法调用会走AOP拦截逻辑，也就是被SeataAutoDataSourceProxyAdvice的invoke方法拦截。invoke方法内部会将原本调用DataSource的方法转发给SeataDataSourceProxy执行：
oracle的数据字典就是oracle存放有关数据库信息的地方。用途就是用来描述数据的。
系统信息函数是用来查询MySQL数据库的系统信息。 系统信息函数包括查询数据库版本、数据库当前用户等信息。 MySQL系统信息函数如下表所示： version() 返回数据库的版本号 connection_id() 返回服务器的连接数 database() 返回当前数据库名 schema() 返回当前数据库名 user() 返回当前用户名称 system_user() 返回当前用户名称 session_user() 返回当前用户名称 current_user 返回当前用户名称 current_user()
--查询当前系统中的所有用户 select * from all_users --查当前用户下所有的表： select * from tab where tname not like '%$%' --查看当前用户下所有的表(详细信息) select * from user_tables --查数据库中所有的表 select * from all_tables --创建一个用户(进行这项操作的当前用户必须拥有DBA权限) create user 用户名 identified by 密码 --
判断是否存在注入 sqlmap -u url 当注入点后面的参数大于等于两个时，url需要加双引号 查询当前用户下的所有数据库 sqlmap -u url –-dbs 用于查询当前用户下的所有数据库，前提是当前用户有权限读取包含所有数据库列表信息的表 获取数据库中的表名 sqlmap -u url -D 数据库名 –-tables -D是指定某一个具体的数据库，如果没有指定，则会列出数据库中所有的库的表 获取表中的字段名 sqlmap -u URL -D 数据库名 -T 表名 –-columns 获取字段内
数据字典是oracle存放有关数据库信息的地方，几乎所有的系统信息和对象信息都可在数据字典中进行查询。数据字典是oracle数据库系统的信息核心，它是一组提供有关数据库信息的表和视图的集合，这些表和视图是只读的。它是随着数据库的建立而建立的，当数据库执行特定动作时数据字典也会自动更新。数据一览与数据字典来记录、校验和管理正在进行的操作。
AT 模式是 Seata 主推的分布式事务解决方案，最早来源于阿里中间件团队发布的 TXC服务，后来成功上云改名 GTS。相较于TCC而言，Seata的AT模式业务侵入性更低，易于接入。
2021 年 12 月 3 日，Zoho在其 ManageEngine Desktop Central 和 Desktop Central MSP 产品中发布了CVE-2021-44515下的安全公告，以绕过身份验证。2021 年 12 月 17 日，FBI 发布了紧急警报，其中包括威胁参与者使用的技术细节和妥协指标 (IOC)。不久之后，William Vu在做了一些静态分析后发布了一个Attackerkb条目。与此同时，整个十二月，我都在度假！
Seata 目前支持 AT 模式、XA 模式、TCC 模式和 SAGA 模式，之前文章更多谈及的是非侵入式的 AT 模式，今天带大家认识一下同样是二阶段提交的 TCC 模式。
USER 不接受任何参数并返回当前用户的用户名（也称为授权 ID）。通用函数不允许括号； ODBC 标量函数可以指定或省略空括号。
https://github.com/dtm-labs/dtm和seata类似是一个分布式事务管理器，不过是golang实现的，它有丰富的例子可以供我们学习https://github.com/dtm-labs/dtm-examples。常见的事务模式，支持对比如下：
高产似母猪，废话少说，今天刚好读到一篇关于 MySQL 语句底层如何执行的文章，以下是我的理解，分享给你们。
SQLMap是一个自动化的SQL注入工具，其主要功能是扫描，发现并利用给定URL的SQL注入漏洞，内置了很多绕过插件，支持的数据库有： MySQL，Oracle，PostgreSQL，Microsoft SQL Server，Microsoft Access，IBM DB2，SQLite，Firebird，Sybase和SAP MaxDB。 SQLMap采用了一下5种独特的SQL注入技术：
SQLMap是一个自动化的SQL注入工具，其主要功能是扫描、发现并利用给定URL的SQL注入漏洞。SQLMap内置了很多绕过插件，支持的数据库是MySQL、Oracle、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、IBM DB2、SQLite、Firebird、Sybase和SAP MaxDB。SQLMap采用了以下五种独特的SQL注入技术。
chown -R oracle:oinstall /soft/database/oracle/ chown -R 755 /soft/database/oracle/
将不同权限赋予角色，再将角色赋予用户，起到管理权限的作用 SQL> create role myrole; 角色已创建。 SQL> grant create session to myrole; 授权成功。 SQL> grant create table to myrole; 授权成功。 SQL> create user zs identified by zs; 用户已创建。 SQL> grant myrole to zs; 授权成功。 SQL> drop role myrole; 角色已删除。 SQL>
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/157403.html原文链接：https://javaforall.cn
显示每个输入的用户名所在的全部组，如果没有指定用户名则默认为当前进程用户（当用户组数据库发生变更时可能导致差异）。
很多固定资产密集型企业往往在固定资产管理上花费了大量的人力和成本。在日常的经营管理中，许多企业依旧采用传统方式管理企业的固定资产，由于实物资产数量大、存放地点分散、职权不清以及粗放式管理，经常会出现权责不明确，固定资产分配不合理，闲置率高，重复购买，维护成本高等问题，从而导致大量固定资产的状态不明，丢失严重，固定资产的实际利用率低下，给企业的发展带来阻碍。
管理分支事务处理的资源，与TC交谈以注册分支事务和报告分支事务的状态，并驱动分支事务提交或回滚，在分支事务执行的客户端。
当表中的数据量不断增大，查询数据的速度就会变慢，应用程序的性能就会下降，这时就应该考虑对表进行分区。表进行分区后，逻辑上仍然是一张完整的表，只是将表中的数据在物理上存放到多个表空间（物理文件上），这样查询数据时，不至于每次都扫描整张表。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
需求：pandas处理多列相减，实际某些元素本身为空值，如何碰到一个单元格元素为空就忽略了不计算，一般怎么解决！
简介:数据字典记录了数据库系统的信息,他是只读表和视图的集合,数据字典的所有者是sys用户。注:用户只能在数据字典上执行查询操作,而维护和修改是由系统自己完成的。 1、数据字典的组成:数据字典包括数据字典基表和数据字典视图 数据字典基表:基表存储数据库的基本信息,普通用户不能直接访问数据字典的基表 数据字典视图:数据字典视图是基于数据字典基表所建立的视图,普通用户可以通过访问该视图,来获取系统的信息 数据字典视图主要包括下面三种类型: user_XXX,all_XXX,dba_XXX三种类型 2、数据字典对
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
