展开

关键词

也可以说是沿着这个思路,尝试建立可以让应用忽略内部各种问题的抽象机制。 1. 一致性(Consistency) 表在任何时刻,任何节点中我们所看到的数据都是没有矛盾的。 区容错性(Partition Tolerance) 环境中,当部节点因网络原因而彼此失联时,系统仍能正确地提供服的能力。 管理器相当于协调者,负责各个本地资源的提交和回滚;而资源管理器就是的参与者,通常为数据库。 一部是把大为若干个小,将整个T解为n个子,我们命名T1,T2,...,Ti,...,Tn。每个子都应该、或者能被看做是原子行为。

16520

对数据在不同节点的数据来说,如果某个节点更新了数据,其他节点都能读取到这个最新的数据,那就是强一致,如果有节点没有去取到,就是不一致。 基本可用:系统出现故障时,允许损失部可用功能,保证核心功能可用。 2PC: XA协议中为两阶段: (1)管理器要求每个涉及到的数据库预提交此操作,并反映是否可以提交 (2)协调器要求每个数据库提交数据或者回滚数据。 缺点: 单点问题,管理器在整个流程中扮演关键的角色。 比如在第二阶段中,假如协调者发出了commit的通知,但是因为网络问题该通知仅仅被一部参与者收到并执行了,其余的参与者因为没有收到通知一直阻塞,这时候就是数据不一致。

28310
  • 广告
    关闭

    腾讯云精选爆品盛惠抢购

    腾讯云精选爆款云服务器限时体验20元起,云数据库19.9元/年起,还有更多热门云产品满足您的上云需求

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    (Durability) 什么是 就是指的参与者、支持的服器、资源服器以及管理器别位于不同的系统的不同节点之上。 的基础 从上面来看是随着互联网高速发展应运而生的,这是一个必然的我们之前说过数据库的ACID四大特性,已经无法满足我们,这个时候又有一些新的大佬提出一些新的理论: CAP 是否真的要 在说方案之前,首先你一定要明确你是否真的需要? 上面说过出现的两个原因,其中有个原因是因为微服过多。 GTS-阿里解决方案 GTS是一款中间件,由阿里巴巴中间件部门研发,可以为微服架构中的提供一站解决方案。 应用侵入性极低 GTS对业低侵入,业码最少只需要添加一行注解(@TxcTransaction)声明即可。

    41710

    1:库存 2:查询到还有库存,下单,调用支付API扣钱 3:银行卡扣钱 4:判断1、3的结果 析以上步骤可能抛出异常的情景: 步骤1发生异常,Spring回滚 步骤2发生异常,Spring回滚 由于Spring的是基于单体的,所以Spring的并不适用于该情况。解决方法有LCN框架和Seata框架。 原理 TCC(Try-Confirm-Cancel) Try阶段:尝试运行,完成所有业检查(一致性),预留业必须的资源。 Confirm阶段:确认需要真正执行的业,该阶段需要具备幂等设计,Confirm失败后需要进行重试。 Cancel阶段:取消执行,释放Try阶段预留的业资源。 解决方案 在企业级微服解决方案中,我们可以使用LCN或Seata负责监控每个服

    6820

    而微服架构是将单个服成一系列小服,且这些小服都拥有独立的进程,彼此独立,很好地解决了传统单体应用的上述问题,但是在微服架构下如何保证的一致性呢? 本文首先从的概念出来,带大家先回顾一下ACID、隔离级别、CAP、BASE、2PC、3PC等基本理论,然后再详细讲解的解决方案:XA、AT、TCC、Saga、本地消息表、消息、最大努力通知等 任何机制在实现时,都应该考虑的ACID特性,包括:本地,即使不能都很好的满足,也要考虑支持到什么程度。 ACID ACID 理论是对特性的抽象和总结,方便我们实现。 还是以转账为例,原来AB账户的钱加一起是1000,相互转账完成时候彼此还是1000,所以一致性理解起来就是执行前后的数据状态是稳定的,对于转账就是额稳定不变,对于其他的操作就是执行完成之后 隔离性侧重于多个之间的特性,也就是说多个之间是没有相互影响的比如A给B转账和B给C转账这两个是没有影响的(这里B给C转账如果和A给B转账的同时进行的时候,B的额正确性问题保证就要看隔离级别了

    19831

    锁、session

    系统中,要实现,无外乎那几种解决方案。 这种方案,比较适合单块应用里,跨多个库的,而且因为严重依赖于数据库层面来搞定复杂的,效率很低,绝对不适合高并发的场景。 比如说我们,一般来说跟钱相关的,跟钱打交道的,支付、交易相关的场景,我们会用 TCC,严格保证要么全部成功,要么全部自动回滚,严格保证资的正确性,保证在资上不会出现问题。 你们公司是如何处理的? 如果你真的被问到,可以这么说,我们某某特别严格的场景,用的是 TCC 来保证强一致性;然后其他的一些场景基于阿里的 RocketMQ 来实现。 你找一个严格资要求绝对不能错的场景,你可以说你是用的 TCC 方案;如果是一般的场景,订单插入之后要调用库存服更新库存,库存数据没有资那么的敏感,可以用可靠消息最终一致性方案。

    43720

    系统

    系统首先面对的问题是 当我们采用来提高系统性能时,首先面对的问题是面对和处理系统处理数据: 数据区:把数据块放在不同的服器上,采用一致性hash; 数据镜像:让所有服器都有相同的数据,提供相同的服; 第一种问题,单台机器出现问题,会存在数据丢失的问题。 数据服的高可用只能通过第二种方完成数据冗余存储。存储节点越多,跨服数据一致性就越复杂。 数据不丢失,通过冗余手段,数据的区都需要数据冗余处理。 这就是数据副本:出现某个节点的数据丢失时可以从副本读到,数据副本是系统解决数据丢失的唯一手段。 前两种一般通过异步方,最后一种是同步方。异步表更好的性能,带来了复杂性。同步表了简单,但是要考虑性能。

    42681

    1

    前言   是企业集成中的一个技术难点,也是每一个系统架构中都会涉及到的一个东西,特别是在微服架构中,几乎是无法避免的。 一、从单机 1.数据库 ​ 我们都知道数据库的四个特性:原子性、一致性、隔离性和持久性,数据库由数据库软件自身来完成。 2.理论   当单个数据库的性能产生瓶颈的时候,我们可能会对数据库进行区,这里区指的是物理区,区后不同的库可能就在不同的服器上了,这个时候单个数据库的ACID已经不能适应这种情况了,在集群情况下想保证集群的 对业码入侵比较严重,需要在实现的时候多写很多补偿码。 3.本地消息表(异步补偿) ​ 本地消息应该是业界使用最多的,其核心思想是将成本地进行处理,这种思路来源于ebay。 ​ 优点:一种非常经典的实现,避免了,实现了最终一致性。 缺点:消息表耦合到了业系统中。

    32630

    RocketMQ

    先回顾一下,例如银行转账,A给B转100元,这个动作包括2个步骤: A账户减100元 B账户加100元 把这2个步骤放在一个中,来保证完全成功或者完全失败。 在单体服中,比较好解决,一个数据库就完成了,但在系统中,这2个步骤可能是由不同的子服别处理,这就涉及到了的概念。 RocketMQ 提供了对的支持,可以帮助我们完成的处理。 RocketMQ 解决思路 比如T,包括T1和T2两个逻辑步骤,系统 A 和 B 别执行 T1 和 T2。 这样,这个就完成了。 这个待确认的消息叫做 “half message (半消息)”。 有一个问题,如果A由于某种原因没能向RocketMQ发送二次确认怎么办? Producer 向 MQ 发送类型的 message。 MQ 接收成功后,向 Producer 返回确认信息,这时,half message 就形成了。 Producer 执行本地逻辑。

    93320

    Saga

    前言 说到,大部人都会知道ACID,两阶段提交,TCC等常见模。 在微服大行其道的今天,基于Saga实现的则更具普适性。 幂等 由于系统中网络带来的不可靠性,saga调用服提出了服应该支持幂等,在服调用超时重试情况下,不至于产生问题。 件 saga在架构下,采用驱动方,让服进行相关交互,业方订阅相关领域件即可。 通过件方降低系统复杂度,提升系统扩展性,但要注意件循环依赖的问题。 Saga框架实现 组成部: 服发现模块 微服处理模块 集中/saga协调器 saga执行模块 saga协调器 处理saga调用请求接收,析及执行和结果查询等内容。 saga执行模块 通过析请求的json数据,构建调用关系图谱,json用来描述saga串型调用子并执行子

    74820

    ,无论是标签还是码,其实都使用到了JTA的的二阶段提交。 此时,TCC 框架会控制进入 TCC 下一个阶段,第一个 C 阶段,也就是 Confirm 阶段。为了实现这个阶段,你需要在各个服里再加入一些码。 如果有一些意外的情况发生了,比如说订单服突然挂了,然后再次重启,TCC 框架是如何保证之前没执行完的继续执行的呢? 所以,TCC 框架都是要记录一些的活动日志的,可以在磁盘上的日志文件里记录,也可以在数据库里记录。保存下来运行的各个阶段和状态。 框架Seata Seata 是一款开源的解决方案,致力于提供高性能和简单易用的

    26520

    Rabbitmq

    今天小编带来的是享课题是。小编是在一家O2O公司做程序员,今天就以公司的一则订单业来作为享课题的场景。 业场景:用户在APP上进行下单操作,商家接单,配送,订单结束。 二、 一段时间之后,公司规模扩大,一个DB已经支持不住压力了,我司规划多DB模,结构如下: ? 在多DB的模下,发现之前的单数据源已经无法满足当前多DB的模了。为什么呢? 这样,就要引入处理机制了。 关于,我做了如下几个的调查析: a. 2PC 如下是小编画的草图。2PC是由2个参与角色来参与的。 RabbitMQ实现 如下是小编画的草图。在商家接单成功之后,仅仅更新商家订单表,然后把该消息存入MQ,存入成功之后就及时通过商家接单成功。 后续的用户订单表、骑手配送表通过异步的形来保证最终一致性。前提:不要在码里面写一些业异常。 ?

    19020

    Seata--

    数据库在实现时会将一次涉及的所有操作全部纳入到一个不可割的执行单元,该执行单元中 的所有操作要么都成功,要么都失败,只要其中任一操作执行失败,都将导致整个的回滚 的参与者 、支持的服器、资源服器以及管理器别位于不同的系统的不同节点之上。 本质上来说,就是为了保证不同数据库的数据一致性。 ,并逐步解决开发者们遇到的 方面的所有难题。 而Seata的做法是在Phase1 就将本地提交,这样就可以省去Phase2 持锁的时间,整体提高效率 Seata实现控制 本示例通过Seata中间件实现,模拟电商中的下单和扣库存的过程

    12740

    (一)

    基础概念: 1.什么是? ,软件系统由原来的单体应用转变为应用 系统会把一个应用系统拆为可独立部署的多个服,因此需要服与服之间远程协作才能完成操作,这种系统环境下由不同的服之间通过网络远程协作完成称之为 ,例如用户注册送积、创建订单减库存,银行转账等都是。 简言之:跨JVM进程产生。 2、单体系统访问多个数据库实例 当单体系统需要访问多个数据库(实例)时就会产生。 简言之:跨数据库实例产生

    7040

    Seata

    0x01:什么是 一次业操作需要垮多个数据源或需要垮多个系统进行远程调用,就会产生问题 ? ? 一个典型的(1+3) 处理过程-ID+三组件模型 Transaction ID(XID) 全局唯一的id 三组件概念 Transaction Coordinator(TC) Manager(RM) 控制,负责支注册、状态汇报,并接受协调的指令,驱动支(本地)的提交和回滚 处理过程 ? 就可以达到微服管理 0x05:state 原理详解 ? 执行流程 ? seata的几个模 ? AT模对业无侵入(几个阶段) 一阶段加载 ? ? 二阶段提交 ? 三阶段回滚 ? ? ? 喜欢,在看

    17510

    Docker安装Seata

    1、简介    之前已经对Seata做了详细介绍,可参考:    解决方案:Spring Cloud + Nacos + Seata整合    接下来直接上手,Docker安装部署 :/seata-server \ -e SEATA_IP=外网IP \ -e SEATA_PORT=8091 \ seataio/seata-server:1.4.2 注意: 遇到的坑,如果是部署云服器 ,没有设置SEATA_IP,默认注册的是docker的内网ip,seata启动虽然没有问题,但是微服项目启动连接时,会报错can not register RM,err:can not connect

    22173

    数据库CAP定理BASE理论案例

    数据库 断电了,该怎么处理?通过日志的方 两段提交(2PC) 两阶段提交就是使用XA协议的原理: 第一阶段:协调器要求每个涉及到的数据库预提交(precommit)此操作,并反映是否可以提交. Sagas模型 该模型其核心思想就是拆系统中的长为多个短,或者叫多个本地,然后由 Sagas 工作流引擎负责协调,如果整个流程正常结束,那么就算是业成功完成,如果在这过程中实现失败 假设现在有三个系统:系统A、消息中间件M、系统B,在A 和 B 之间存在的需求。 根据这篇文章上方案二的理解,大概是这么个流程: A向M 发送一条消息,告诉M它准备干活了。 (并不一定就真的要回应一条消息给A,可以通过判断等方达到目的)。 A开始干活,即处理该中的A部。这里要两种情况考虑: (1) A处理业的过程中出项异常,干活失败。

    1.3K40

    数据库CAP定理BASE理论案例

    两段提交(2PC) 两阶段提交就是使用XA协议的原理: 第一阶段:协调器要求每个涉及到的数据库预提交(precommit)此操作,并反映是否可以提交. 本地消息表(异步确保) 本地消息表这种实现方应该是业界使用最多的,其核心思想是将成本地进行处理,这种思路是来源于ebay。 消息生产方,需要额外建一个消息表,并记录消息发送状态。 Sagas模型 该模型其核心思想就是拆系统中的长为多个短,或者叫多个本地,然后由 Sagas 工作流引擎负责协调,如果整个流程正常结束,那么就算是业成功完成,如果在这过程中实现失败 假设现在有三个系统:系统A、消息中间件M、系统B,在A 和 B 之间存在的需求。 根据这篇文章上方案二的理解,大概是这么个流程: A向M 发送一条消息,告诉M它准备干活了。 (并不一定就真的要回应一条消息给A,可以通过判断等方达到目的)。 A开始干活,即处理该中的A部。这里要两种情况考虑: (1) A处理业的过程中出项异常,干活失败。

    28820

    概述

    2、 在需要开启的的bean的方法上添加@Transitional注解 可以看到,spring除了支持本地,也支持,下面我们先对的典型应用场景进行介绍。 本质上来说,就是为了保证不同资源服器的数据一致性。 典型的场景: 1、跨库 跨库指的是,一个应用某个功能需要操作多个库,不同的库中存储不同的业数据。 如何保证的ACID特性,对于实现方案而言,是非常大的挑战。 特别的,如果需要跨多个应用,类似于我们前面的提到的场景中的服化,那么每个模型实例中,还需要额外的加入一个通信资源管理器CRM。 而对于来说,更是如此,可重复读隔离级别不足以保证一致性。 也就是说,如果我们使用mysql来支持XA的话,那么最好将隔离级别设置为SERIALIZABLE。

    35730

    初识

    在数据库正常运行情况下的我们很好理解。但是当数据库在执行的时候突然宕机了,比如断电、关机等等,这个时候怎么能保证呢? 网上有很多相关的资料,大家可以了解下。 什么是 就是指的参与者、支持的服器、资源服器以及管理器别位于不同的系统的不同节点之上。 简单的说,就是一次大的操作由不同的小操作组成,这些小的操作在不同的服器上,且属于不同的应用,需要保证这些小操作要么全部成功,要么全部失败。 本质上来说,就是为了保证不同数据库的数据一致性。 现在常用的方案是基于CAP定理的,何为CAP?

    21640

    相关产品

    • 分布式事务 DTF

      分布式事务 DTF

      分布式事务(DTF)是腾讯云自主研发的高性能、高可用的分布式事务中间件,用于提供分布式的场景中,特别是微服务架构下的事务一致性服务。分布式事务 拥抱多种开发框架,支持多种数据源,帮助企业用户轻松管理跨数据库、跨服务事务的部署与可视化管理;配合腾讯微服务平台使用,即可轻松构建、运维大型分布式系统。

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券