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分布式事务的 6 种解决方案，写得非常好！

在不同的业务场景下，解决方案会有所差异，常见的方式有： 阻塞式重试； 2PC、3PC 传统事务； 使用队列，后台异步处理； TCC 补偿事务； 本地消息表（异步确保）； MQ 事务。...本文侧重于其他几项，关于 2PC、3PC 传统事务，网上资料已经非常多了，这里不多做重复。 阻塞式重试 在微服务架构中，阻塞式重试是比较常见的一种方式。...本地消息表 本地消息表最初是 ebay 提出的，它让本地消息表与业务数据表处于同一个数据库中，这样就能利用本地事务来满足事务特性。 具体做法是在本地事务中插入业务数据时，也插入一条消息数据。...这种使用异步重试，并用本地消息表保障消息的可靠性，解决了阻塞式重试带来的问题，在日常开发中比较常见。...这会和正常业务逻辑的执行重复，意味着成功的调用，也会被重试；为尽量避免这种情况，可以检测消息的创建时间是否很短，短的话可以跳过。

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分布式事务的 6 种解决方案，写得非常好！

在不同的业务场景下，解决方案会有所差异，常见的方式有： 阻塞式重试； 2PC、3PC 传统事务； 使用队列，后台异步处理； TCC 补偿事务； 本地消息表（异步确保）； MQ 事务。...本文侧重于其他几项，关于 2PC、3PC 传统事务，网上资料已经非常多了，这里不多做重复。 阻塞式重试 在微服务架构中，阻塞式重试是比较常见的一种方式。...本地消息表 本地消息表最初是 ebay 提出的，它让本地消息表与业务数据表处于同一个数据库中，这样就能利用本地事务来满足事务特性。 具体做法是在本地事务中插入业务数据时，也插入一条消息数据。...这种使用异步重试，并用本地消息表保障消息的可靠性，解决了阻塞式重试带来的问题，在日常开发中比较常见。...这会和正常业务逻辑的执行重复，意味着成功的调用，也会被重试；为尽量避免这种情况，可以检测消息的创建时间是否很短，短的话可以跳过。

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分布式系统中的事务问题

在不同的业务场景下，解决方案会有所差异，常见的方式有： 阻塞式重试； 2PC、3PC 传统事务； 使用队列，后台异步处理； TCC 补偿事务； 本地消息表（异步确保）； MQ 事务。...本文侧重于其他几项，关于 2PC、3PC 传统事务，网上资料已经非常多了，这里不多做重复。 阻塞式重试 在微服务架构中，阻塞式重试是比较常见的一种方式。...本地消息表 本地消息表最初是 ebay 提出的，它让本地消息表与业务数据表处于同一个数据库中，这样就能利用本地事务来满足事务特性。 具体做法是在本地事务中插入业务数据时，也插入一条消息数据。...这种使用异步重试，并用本地消息表保障消息的可靠性，解决了阻塞式重试带来的问题，在日常开发中比较常见。...这会和正常业务逻辑的执行重复，意味着成功的调用，也会被重试；为尽量避免这种情况，可以检测消息的创建时间是否很短，短的话可以跳过。

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6种分布式事务最终一致性解决方案，一次性说清

在不同的业务场景下，解决方案会有所差异，常见的方式有： 阻塞式重试； 2PC、3PC 传统事务； 使用队列，后台异步处理； TCC 补偿事务； 本地消息表（异步确保）； MQ 事务。...本文侧重于其他几项，关于 2PC、3PC 传统事务，网上资料已经非常多了，这里不多做重复。 2 阻塞式重试 在微服务架构中，阻塞式重试是比较常见的一种方式。...5 本地消息表 本地消息表最初是 ebay 提出的，它让本地消息表与业务数据表处于同一个数据库中，这样就能利用本地事务来满足事务特性。 具体做法是在本地事务中插入业务数据时，也插入一条消息数据。...它和业务 SQL 在同一个事务中去执行，要么成功，要么失败。 成功则推送到队列，推送成功，则调用 messageTx.Cancel() 删除本地消息；推送失败则标记消息为 confirm。...这会和正常业务逻辑的执行重复，意味着成功的调用，也会被重试；为尽量避免这种情况，可以检测消息的创建时间是否很短，短的话可以跳过。

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一文理解分布式事务的解决方案

比如：一个扣款服务使用TCC的话，需要写Try方法，用来扣款资金；还需要一个Confirm方法来执行真正的扣款；最后还需要提供Cancel方法用于进行扣款操作的回滚。...可以看到原本的一个方法，需要膨胀成三个方法，所以说TCC对业务有很大的侵入。...过度积极的重试策略（例如间隔太短或重试次数过多）会对下游服务造成不利影响，所以需要使用一个比较合理的重试机制。 向后恢复(backward recovery) ?...容易测试，测试工作集中在集中在控制类上，其他服务单独测试功能即可。 基于协调的Saga的缺点如下： 控制类集中太多逻辑的风险，导致难以维护。 控制类存在单点故障风险。...技术选型 2PC&3PC 2PC&3PC强依赖数据库，能够很好的提供强一致性和强事务性，但相对来说延迟比较高，比较适合传统的单体应用，在同一个方法中存在跨库操作的情况，不适合大型分布式、高并发和高性能要求的场景

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分布式事务的 6 种解决方案，写得非常好！

在不同的业务场景下，解决方案会有所差异，常见的方式有： 阻塞式重试； 2PC、3PC 传统事务； 使用队列，后台异步处理； TCC 补偿事务； 本地消息表（异步确保）； MQ 事务。...本文侧重于其他几项，关于 2PC、3PC 传统事务，网上资料已经非常多了，这里不多做重复。 阻塞式重试 在微服务架构中，阻塞式重试是比较常见的一种方式。...本地消息表 本地消息表最初是 ebay 提出的，它让本地消息表与业务数据表处于同一个数据库中，这样就能利用本地事务来满足事务特性。 具体做法是在本地事务中插入业务数据时，也插入一条消息数据。...这种使用异步重试，并用本地消息表保障消息的可靠性，解决了阻塞式重试带来的问题，在日常开发中比较常见。...这会和正常业务逻辑的执行重复，意味着成功的调用，也会被重试；为尽量避免这种情况，可以检测消息的创建时间是否很短，短的话可以跳过。

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分布式事务的 6 种解决方案

在不同的业务场景下，解决方案会有所差异，常见的方式有： 阻塞式重试； 2PC、3PC 传统事务； 使用队列，后台异步处理； TCC 补偿事务； 本地消息表（异步确保）； MQ 事务。...本文侧重于其他几项，关于 2PC、3PC 传统事务，网上资料已经非常多了，这里不多做重复。 2阻塞式重试 在微服务架构中，阻塞式重试是比较常见的一种方式。...5本地消息表 本地消息表最初是 ebay 提出的，它让本地消息表与业务数据表处于同一个数据库中，这样就能利用本地事务来满足事务特性。 具体做法是在本地事务中插入业务数据时，也插入一条消息数据。...它和业务 SQL 在同一个事务中去执行，要么成功，要么失败。 成功则推送到队列，推送成功，则调用 messageTx.Cancel() 删除本地消息；推送失败则标记消息为 confirm。...这会和正常业务逻辑的执行重复，意味着成功的调用，也会被重试；为尽量避免这种情况，可以检测消息的创建时间是否很短，短的话可以跳过。

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分布式事务 TCC-Transaction 源码分析 —— 事务恢复

在《TCC-Transaction 源码分析 —— 事务存储器》中，事务信息被持久化到外部的存储器中。事务存储是事务恢复的基础。...通过读取外部存储器中的异常事务，定时任务会按照一定频率对事务进行重试，直到事务完成或超过最大重试次数。 ?...等待时长，发生 SocketTimeoutException，如果立刻执行事务回滚，远程参与者 try 的方法未执行完成，可能导致 cancel 的方法实际未执行( try 的方法未执行完成，数据库事务...在事务恢复时，会对这种情况的事务进行取消回滚，如果此时远程参与者的 try 的方法还未结束，还是可能发生数据不一致。...答案是不会，事务在重试时会乐观锁更新，同时只有一个应用节点能更新成功。 官方解释：多机部署下，所有机器都宕机，从异常中恢复时，所有的机器岂不是都可以查询到所有的需要恢复的服务？

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谈谈对分布式事务的一点理解和解决方案

消息事务：这里只谈RocketMQ的实现，一个事务的执行流程包括：发送预消息、执行本地事务、确认消息发送成功。...如果使用spring-tx的声明式事务@Transactional或者编程式事务TransactionTemplate，可以使用事务同步器实现嵌入于业务操作事务代码块中的RPC操作延后到事务提交后执行，...、加锁代码中执行业务逻辑(包括去重判断、事务操作和非事务操作等) 4、finally代码块中释放分布式锁 } 补偿方案 补偿方案主要是HTTP同步调用的补偿和异步消息消费失败的补偿。...在最近的一些项目实践中，确定在使用异步消息交互的时候，补偿统一由消息消费方实现。...先引出一个经常用来讨论分布式事务强一致性的转账场景。 解决这个问题如果使用同步调用(其实像TCC、2PC或者3PC等本质都是同步调用)，在允许性能损失的情况下是能够达到比较高的一致性。

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事务管理机制+并行处理+实例应用讲解

可以配置事务边界，使每个步骤或任务块在单独的事务中执行，保证了作业的可靠性。 监控和错误处理：Spring Batch提供了全面的监控和错误处理机制。...最后，在job方法中，使用jobBuilderFactory创建一个作业，并将step1作为作业的起始步骤。 3....可以通过分块（Chunk）处理和分页读取的方式来控制数据量。 事务管理：在批处理作业中，对于需要保证数据一致性和完整性的操作，应使用适当的事务管理机制。...可以配置事务边界，确保每个步骤或任务块在独立的事务中执行。 错误处理和日志记录：合理处理错误和异常情况是批处理作业的重要部分。...我们通过taskExecutor()方法定义了一个线程池任务执行器，并将其配置到步骤中的taskExecutor()方法中。

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如何能在实战中完成分布式事务

背景 在一年前我写过一篇关于分布式事务的文章： 再有人问你分布式事务，把这篇扔给他，在这篇文章中我详细介绍了分布式事务是什么，实现分布式事务有哪些常用的方案，但是其中的东西很多是偏于理论，很多读者对其真正在实战上的使用可能还是有点差距...维护成本高，Seata需要一个单独的集群去维护，一般在公司都需要分配一定的资源（人员资源，机器资源）去管理维护Seata，很多时候不可能为了几个分布式事务去花费这么大的成本，当然这一块的话未来可以上云解决...问题 为了更好的讲解如何在实战中完成分布式事务，这里直接举一个大家都熟悉的例子：用户下单的时候，可以选择三种资产，分别是储值余额，积分，券，这个场景几乎在每个应用都能看见，而这个场景在我们的后端可以映射为...所以我们这里一步一步的教大家如何逐渐的把这段业务逻辑优化成能保证我们数据一致的。 方法 一般来说任何一个分布式事务框架都离不开三个关键字：重做记录，重试机制，幂等。...接下来可以通过我们的重试机制进行回滚，这里有两个常见重试机制： 定时任务：定时任务是我们最常见的重试机制，基本所有的分布式事务框架中也都是通过定时任务去做的，这里我们需要使用分布式的定时任务，分布式的定时任务可以使用单机任务

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SQL事务隔离实用指南

现代数据库提供了在事务中自动和有选择性地延迟或重试命令的方法，以防止干扰。该数据库提供了几种增强这种预防的方法，称为隔离级别。“更高”级别采用了更有效但更昂贵的措施来检测或解决冲突。...乐观控制不需要费心去获取锁，它只是将每个事务放入数据库状态的单独快照中，并监视发生的任何争用。如果一个事务与另一个事务发生冲突，数据库就会中止该罪犯的工作，并消除其工作。...在这样的事务中，应用程序不应该执行不可逆转的实际操作。应用程序必须使用悲观锁来保护这种行为，或者在成功交付结束时执行该动作。...也可以想象捕获序列化异常并在pl/pgsql函数中重试它们，但是重试不可能发生在那里。整个函数在一个事务中运行，在调用提交之前失去对执行的控制。...这个选择更新技巧在可串行化的事务中甚至是有用的，以避免串行化错误，这需要重试，特别是当您想要执行non-idempotent应用程序时。 最后，你可以在较低的水平上承担计算风险。

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saga分布式事务_分布式事务原理

对于一个SAGA事务，如果执行过程中遭遇失败，那么接下来有两种选择，一种是进行回滚，另一种是重试继续。...往前重试的支持，需要把全局事务的所有子事务事先编排好并保存，然后在失败时，重新读取未完成的进度，并重试继续执行。...能够把子事务执行的结果保存到状态机，并在后续的子事务中作为输入 允许没有依赖的子事务之间并发执行 这种方式的优点是： 功能强大，事务可以灵活自定义 缺点是： 状态机的使用门槛非常高...订票的子事务可以在自己的逻辑中，如果未下订单，则下订单；如果已下订单，那么此时就是重试的请求，可以去第三方查询结果，最后返回成功/失败/进行中。...最后以一个现实中的问题案例，详细讲解dtm的saga事务使用 dtm是一个一站式的分布式事务解决方案，支持事务消息、SAGA、TCC、XA等多种事务模式，支持Go、Java、Python、PHP、C#、

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如何解决分布式事务

如果中间某一步操作因数据问题无法成功，只能重试若干次后报警人工介入。•无论全局重试、还是片段重试，都要单独处理，复杂度高 2、基于事务消息 ?...在淘宝平台中，广泛使用分布式事务场景的方案是基于消息分布式事务，通过MQ事务消息功能特性达到分布式事务的最终一致性。...当然，此阶段可能会部分调用失败，需要多次重试 如果一个业务逻辑内部涉及多次RPC调用以及本地数据库事务，如何保证数据的全局统一性？还有一种解决方案！ •表结构增加一个字段，引入目标状态。...并且在执行的过程中，会使用到Try阶段预留的业务资源。 Cancel：取消执行的业务 若业务执行失败，则进入Cancel阶段，它会释放所有占用的业务资源，并回滚Confirm阶段执行的操作。...执行过程： •TM 向 TC 申请开启一个全局事务，全局事务创建成功并生成一个全局唯一的 XID。•XID 在微服务调用链路的上下文中传播。

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TiDB 6.0 实战分享丨内存悲观锁原理浅析与实践

乐观事务 乐观事务在提交时，可能因为并发写造成写写冲突，不同设置会出现以下两种不同的现象： 关闭乐观事务重试，事务提交失败：也就是执行 DML 成功（不会被阻塞），但是在执行 commit 时候失败，表现出与...，自动重试后返回成功，但是因为重试 DML 使用的事务 id(start_ts) 是重新获取的，不是事务开始的事务 id(start_ts)，也就是说实际执行结果相当于同一个事务中读和写是使用不同的事务...破坏可重复读的隔离级别，参考下重试的局限性的说明，在使用重试时，要判断好是否会影响业务的正确性。...锁丢失的影响（参考Pipelined 加锁流程）： 事务在 region leader 变更前上的锁，无法阻塞修改相同数据的其他事务。如果业务逻辑依赖加锁或等锁机制，业务逻辑的正确性将受到影响。...在内存悲观锁的使用中，要注意锁丢失问题，如果影响业务的正确性逻辑，应关闭 in-memory lock 与 pipelined 写入这两个悲观事务特性。

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Dubbo+Nacos项目二次改造之分布式事务解决方案

详细到，一个请求走过哪些服务调用过哪些接口，调用过每个服务的哪些类的哪些方法，调用参数是什么，方法的执行耗时以及执行状态等。 真的好巧，第一次将分布式技术应用到实际项目中就遇到分布式事务的问题。...在广告系统中，也需要对广告投放的量做控制，与电商系统的库存一样，假设广告主投放一个广告规定每日只有一千的预算，那超出的部分广告主不会给你钱，渠道又找你要钱。...有时候支付成功后，1分钟内话费就到帐了，但有时候等了一个多小时才到帐，我都怀疑过是不是系统出了bug，需不需要打人工客服电话处理。 本例中，除用到消息中间件外，还有一个问题，库存使用的redis。...我所理解的重试，不是在服务消费方，也不是图中的事务协调器，而是在服务提供方，由服务提供方定时检测是否存在未完成写的已提交事务重试完成写。...，第二个事务失败，则由协调器重试提交；如果已提交的事务真正写失败，则由业务接口提供方定时重试；对于数据库有事务的支持，而对于redis除非能保证只使用一条原子性命令完成一个本地事务。

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分布式事务从入门到放弃(二)--详述DT引擎一致性原理及设计

（该图片来自网络） 图中绿色的部分是正向执行逻辑，发起方逐个调用，参与者不分阶段，直接执行并提交本地事务. 当链路中某个参与者执行逻辑发生异常时，则依据实际配置，执行补偿--回滚或重试。...引擎通过config类拿到业务配置的DTactionService实例执行链，执行 action方法以触发业务逻辑。...一般在TCC模式下，绝大部分情况都以本地数据库事务为依托，会把主事务的创建、参与者的调用包在本地事务内部，这样，使用同一个数据库创建主事务和分支事务表，天然保证和本地业务数据的一致性。...具体方法：使用拦截器的方式，在事务开启前后、节点执行前后，进行事务信息维护和更新，保证流程和数据相互匹配 服务匹配和调起 执行到每个节点，都需要获取参与者的对应服务实例。...DT中，我们用了一种比较简单的方法，那就是「ServiceLoader」，非常有用的一个获取同一接口下所有实现类服务的方法。 只需三步: 创建接口。

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工作流Activiti框架的事务和并发！流程引擎中异步和排他操作详细解析

,就是定时器(2),然后它会返回给调用者(3),并提交事务(如果事务是由Activiti开启的) 有时需要自定义控制流程中事务的边界,把业务逻辑包裹在一起.这就需要使用异步执行: 完成了用户任务...对于userTask,receiveTask和其他等待状态,异步执行的作用是让开始流程监听器运行在一个单独的线程或者事务中 排他任务 从Activiti 5.9开始 ,JobExecutor能保证同一个流程实例中的...,可能相关的job都在同一时间被获取,被JobExecutor分配给不同的工作线程执行 结果是,三个单独的服务执行使用的事务在到达并发汇聚时可能重叠: 如果出现了这个问题,这些事务是互相不可见的,其他事务同时到达了相同的并发汇聚...: Activiti只会对同一个job重试估计次数(默认配置为3).之后,job还会在数据库里,但是不会再重试了.意味着这个操作必须手工执行job的触发 如果job有非事务方面的效果,不会因为失败的事务回滚...:如果“预定演唱会门票”服务没有与Activiti共享事务,重试job可能导致我们预定了过多门票 针对这些问题,在Activiti中推出了新的概念:排他job 排他Job 对于一个流程实例,排他任务不能同时执行两个

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分布式事务？No, 最终一致性

这也就要求下游接口必须实现幂等（关于幂等的实现下面我们单独再讨论下）。 一般，下游出现故障，不是短时重试能解决的。所以，我们一般也需要有定时去处理中间状态的逻辑。...这个地方，其实如果有个支持重试的MQ，可以扔到MQ。在实践中，我们曾经也尝试自己实现了一个基于MySQL的重试队列。下面还会聊到这一点。 另外，我们也利用了一些外部重试机制。...不过因为消息表跟业务需要在一个事务里，所以存储耦合在所难免。 消息消费方，需要处理这个消息，并完成自己的业务逻辑。...如果有靠谱的自动对账补账逻辑，其实这一步也可以省略。 在实践中，丢消息或者下游处理失败这种场景还是非常少的。 这里要看业务上能不能容忍不一致到一个对账补账周期。...RMQ会要求你实现一个check的接口。生产方需要实现该接口，并告知RMQ自己本地事务是否执行成功（第4步）。

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