传统事务是使用数据库自身的事务属性（ACID），而数据库自身的事务属性是局限于当前实例，不能实现跨库。而对于大型分布式/微服务集群系统中，不仅存在着跨库的事务，还存在很多不同系统/服务之间的RPC调用，这种调用往往也需要保证业务以及数据的一致性。因此，有必要使用一种分布式事务框架来协调整个端到端业务调用链路的应用和数据库来保证业务最终的数据一致性，而目前在分布式事务中用的比较多的即为基于所有服务参与者投票的二阶段协议（2PC）。
学习分布式事务（一）
上一篇：《分布式之Zookeeper核心原理详解》我们对于zookeeper的一致性协议Zab与原子广播，以及根据其原理的一些运用场景有了一个清晰的认知。这一篇还是围绕着分布式一致性这个话题来讨论，那就是分布式事务问题。
在年前写一个几篇关于分布式事务的文章，实际上这些都是为了系统介绍WCF事务处理体系而提供的相关的背景和基础知识。今天发最后一篇，介绍分布式事务采用的两种协议，即OleTx和WS-AT，内容比较枯燥，但对于后续对WCF事务处理框架进行深入剖析的系列文章来说，确是不可以缺少的。总的来说，基于WCF的分布式事务采用的是两阶段提交（2PC：Two Phase Commit）协议。具体来说，我们可以选择如下两种事务处理协议实现WCF的分布式式事务，它们按照各自的方式提供了对两阶段提交的实现。 OleTx：OleTx
随着微服务的普及，分布式事务成为了系统设计中不得不面对的一个问题，而分布式事务的实现则十分复杂。本文汇总整理了分布式事务现有的七种实现方案，分别对每种方案的核心原理、对事务ACID特性的支持及其适用场景等进行了对比分析和总结，个人愚见，不吝赐教。阅读本文之前，需要你对数据库事务的ACID、CAP理论、Base理论以及两阶段提交有一定的认知，不熟悉者请自行百度或者阅读参考博客1、2、3和4。除此之外，在阅读本文过程中，如果对某种方案不理解，强烈建议先阅读对应方案中的参考博客后再阅读本文中对应的介绍。
随着微服务的普及，分布式事务成为了系统设计中不得不面对的一个问题，而分布式事务的实现则十分复杂。阅读本文之前，需要你对数据库事务的ACID、CAP理论、Base理论以及两阶段提交有一定的认知，不熟悉者请自行百度或者阅读参考博客1、2、3和4。除此之外，在阅读本文过程中，如果对某种方案不理解，强烈建议先阅读对应方案中的参考博客后再阅读本文中对应的介绍。
[第1篇] SOA需要怎样的事务控制方式 在一个基于SOA架构的分布式系统体系中，服务（Service）成为了基本的功能提供单元，无论与业务流程无关的基础功能，还是具体的业务逻辑，均实现在相应的服务之中。服务对外提供统一的接口，服务之间采用标准的通信方式进行交互，各个单一的服务精又有效的组合、编排成为一个有机的整体。在这样一个分布式系统中某个活动（Activity）的实现往往需要跨越单个服务的边界，如何协调多个服务之间的关系使之为活动功能的实现服务，涉及到SOA一个重要的课题：服务协作（Service Co
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假设现在有一个电商系统，里面有一个支付订单的场景，那对一个订单支付之后，我们需要做下面的步骤
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对于一个分布式系统，分布式事务总是不得不涉及的一个技术，尤其是在当前流行的微服务架构中，分布式事务完全是无法避免的。 那么，究竟有哪些手段可以保证分布式事务的执行呢？本文就来详细讲解一下。
当需要在多个Oracle数据库之间进行数据一致性操作时，就会用到分布式事务。 例如：
数据库事务（简称：事务），是数据库管理系统执行过程中的一个逻辑单位，由一个有限的数据库操作序列构成，这些操作要么全部执行,要么全部不执行，是一个不可分割的工作单位。
在一个基于SOA架构的分布式系统体系中，服务（Service）成为了基本的功能提供单元，无论与业务流程无关的基础功能，还是具体的业务逻辑，均实现在相应的服务之中。服务对外提供统一的接口，服务之间采用标准的通信方式进行交互，各个单一的服务精又有效的组合、编排成为一个有机的整体。在这样一个分布式系统中某个活动（Activity）的实现往往需要跨越单个服务的边界，如何协调多个服务之间的关系使之为活动功能的实现服务，涉及到SOA一个重要的课题：服务协作（Service Coordination）。而具体来讲，一个分
考虑支付重构的时候，自然想到原本属于一个本地事务中的处理，现在要跨应用了要怎么处理。拿充值订单举个栗子吧，假设：原本订单模块和账户模块是放在一起的，现在需要做服务拆分，拆分成订单服务，账户服务。原本收到充值回调后，可以将修改订单状态和增加金币放在一个mysql事务中完成的，但是呢，因为服务拆分了，就面临着需要协调2个服务才能完成这个事务
数据库里的事务大家都不陌生，而在微服务架构中由于一个任务执行可能涉及多个微服务，要想在分布式系统实现事务 就要用到分布式事务了。
不知道你是否遇到过这样的情况，去小卖铺买东西，付了钱，但是店主因为处理了一些其他事，居然忘记你付了钱，又叫你重新付。又或者在网上购物明明已经扣款，但是却告诉我没有发生交易。这一系列情况都是因为没有事务导致的。这说明了事务在生活中的一些重要性。有了事务，你去小卖铺买东西，那就是一手交钱一手交货。有了事务，你去网上购物，扣款即产生订单交易。
在电商等业务中，系统一般由多个独立的服务组成，如何解决分布式调用时候数据的一致性？ 具体业务场景如下，比如一个业务操作，如果同时调用服务 A、B、C，需要满足要么同时成功；要么同时失败。A、B、C 可能是多个不同部门开发、部署在不同服务器上的远程服务。 在分布式系统来说，如果不想牺牲一致性，CAP 理论告诉我们只能放弃可用性，这显然不能接受。为了便于讨论问题，先简单介绍下数据一致性的基础理论。 强一致 当更新操作完成之后，任何多个后续进程或者线程的访问都会返回最新的更新过的值。这种是对用户最友好的，就是用户
来源：juejin.im/post/5baa54e1f265da0ac2566fb2
事务是数据库从一个稳定状态变迁到另一个稳定状态的保证，具备 ACID 这 4 个特性：
针对一些特定的场景、核心的流程 数据的准确性和可靠性尤其的重要如:订单、支付、入账 etc.
随着行业IT应用的业务复杂度提升、数据级日渐庞大、应用面越来越广、并发压力也越来越高。为了应对这样的情况，分布式系统的解决方案随之而出，成为目前主流架构模式。当然，是否采用分布式方案取决于实际业务系统要求。
现今互联网界，分布式系统和微服务架构盛行。业界著名的CAP理论也告诉我们，在设计和实现一个分布式系统时，需要将数据一致性、系统可用性和分区容忍性放在一起考虑。
saga这个名词通常被用在CQRS的讨论中，它是指一段在限定上下文（bounded contexts ）和聚合（aggregates）之间起协作和路由（coordinates and routes ）消息作用的代码。然而，在这个指南中我们更喜欢用Process manager这个词语去表示saga。有两个原因： 之前已经有了一个广泛被熟知的名词saga，这个saga和CQRS中的saga有着不同的含义。 process manager 是一个更合适用来描述saga在这里扮演角色的名词。 虽然saga经常在C
Innodb采用MVCC多版本并发控制实现读写并发执行，并且以此来支持读已提交和可重复读两个隔离级别，核心在于快照创建时间点不同，前者是每次select时创建快照版本，后者是在事务开始时创建快照版本。
雍正大人下旨：每个月数次，爱可生开源社区以抽奖或者其他活动方式送出精心挑选的图书，以此来回馈一直支持我们的小伙伴们；
引言 在互联网系统中，理想的情况下，肯定是希望系统能够同时满足“一致性”、“可用性”和“分区容忍性”。 但是基于熟悉的CAP定律也好，还是BASE理论， 我们知道，在实际情况中是不可能实现的。而在金融领域，一致性是最为关注的特性，任何情况下都必须满足一致性。关于CAP定律和BASE理论，本文不再介绍，有兴趣的同学可以自行百度一下。本文重点来阐述下关于一致性的方案，包括强一致性和最终一致性。 而在互联网领域， 很多情况下都是牺牲强一致性，来达到高可用性，系统往往只需要保证“最终一致性”，只要这个最终时间是在用
在《关于分布式事务的理解》，介绍了可靠消息队列的实现原理，虽然它也能保证最终的结果是相对可靠的，过程也足够简单（相对于 TCC 来说），但现在你已经知道，可靠消息队列的整个实现过程完全没有任何隔离性可言。虽然在有些业务中，有没有隔离性不是很重要，比如说搜索系统。但在有些业务中，一旦缺乏了隔离性，就会带来许多麻烦。Fenix's Bookstore 在线书店的场景事例中，如果缺乏了隔离性，就会带来一个显而易见的问题：超售。
前面我们讲了分布式事务的基本概念，CAP理论等，也讲了2pc协议，3pc协议，我们可以暂时认为2pc协议，3pc协议他们是传统的事务处理机制，这一篇，我们讲一讲TCC（Try-Confirm-Cancel） 事务机制，相对于传统事务机制（X/Open XA Two-Phase-Commit），TCC的特别之处在于它不依赖资源管理器(RM)对XA的支持，而是通过对业务逻辑（由业务系统提供的）的调度来实现分布式事务。
背景 这是一个开撕的话题，我经历过太多的关于分布式事务的需求：“有没有简便的方案，像使用数据库事务那样，解决分布式数据一致性的问题”。特别是微服务架构流行的今天，一次交易需要跨越多个“服务”、多个数据库来实现，传统的技术手段，已经无法应对和满足微服务情况下这些复杂的场景了。针对微服务下的交易业务如何保障数据一致性，本文尽量做到理论结合实际，将我们在实际产品中用到的分布式事务实现机制，和大家扒一扒，希望能帮助到读者。 谈到分布式事务，必须先把”CAP"拿出来说说事......，当然还有”BASE"......
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
有个订单服务生成订单的时候，会调用库存服务,积分服务,仓储服务的接口,库存服务会进行扣减库存，积分服务进行增加积分，仓储服务更新出仓状态
如果我们的SQL Server要保证高可用性，那么可以采用故障转移群集。最简单的故障转移群集是两台服务器，一台做活动的服务器，另一台做备用服务器，这就是AP模式的Cluster。另外一个模式就是AA模式，也就是两台服务器都是运行SQL Server实例。
了解过TCC分布式事务的都知道它有三个阶段：try，confirm，cancel，但很多文章就只有原理图，和对原理图的解释，看一遍也留不下印象，这里用实际场景举个例子，说明TCC分布式事务原理
消息队列在互联网技术存储方面使用如此广泛，几乎所有的后端技术面试官都要在消息队列的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。
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」。
CAP理论又称为布鲁尔定理， 它指出对于一个分布式计算系统来说，不可能同时满足以下三点：
什么意思呢？也就是说，[1] 订单服务-修改订单状态，[2] 库存服务-扣减库存，[3] 积分服务-增加积分，[4] 仓储服务-创建销售出库单。
现在很多项目基本都是采用采用微服务分布式架构了，但是在分布式系统中，组件之间的通信通常面临诸多挑战，如网络延迟、故障恢复、负载均衡等。消息中间件作为一种关键的分布式组件，在解决这些问题方面具有重要价值。本文将介绍消息中间件在分布式系统中的作用，以及它在解耦、异步调用、流量削锋和柔性事务方面的应用。
http://icyfenix.cn/architect-perspective/general-architecture/transaction/distributed.html
接触分布式相关的开发已经有一段时间了，自然绕不开分布式事务。从本文开始，我将带领大家了解常见的分布式事务的解决方案，深入原理，浅出实践，让我们在今后的开发中对分布式事务不再畏惧。
大家好，今天我给大家分享的题目是微服务架构下的数据一致性保证。 今天分享第一篇，主要内容包括： 1.传统使用本地事务和分布式事务保证一致性。 2.传统分布式事务不是微服务中一致性的最佳选择。 3.微
事务提供一种机制将活动中涉及所有操作纳入到一个不可分割的执行单元。整个单独单元作为一个不可分割的整体，如果单元中某条sql语句一旦执行失败或者产生错误，整个单元将会回滚，也就是所有受到影响的数据将会返回到事务开始以前的状态；如果单元中的所有sql语句均执行成功，则事务被顺利执行。
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