分布式事务双12促销活动 - 腾讯云开发者社区

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nodeEE双写与分布式事务要点一二

可是I/O多了一层也就多了一层的更新维护与容错保障，当修改db中某些数据时，往往会面临缓存更新的问题，在这里简单介绍数据库与缓存双写问题以及在业务场景如何使用双写策略。...RM如dbms、mq等，实现分布式事务的提交与回滚；同时也提供分布式事务在不同自治系统的传递。...将分布式长事务切分为多个本地事务，通过保障本地事务的可靠性实现分布式长事务的最终提交。如果参与分布式事务的某个本地事务执行出错进行回滚，则通过消息队列实现业务主动方的补偿，实现最终的数据一致性。...其中，在业务中主动调用所有参与分布式事务的从服务的try接口，并汇报给TM执行情况，由TM根据try阶段的结果完成后续的执行或回滚操作，同时记录分布式事务状态传递以及各个从服务的执行阶段等信息，便于追踪...因此用node实现分布式事务时，在没有自研TCC中间件的前提下，可根据业务特性自行扩展异步确保型方案。

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借助腾讯云轻量应用服务器优化双11电商促销活动：成本控制与性能提升的实践

例如，在大型促销活动期间，平台的访问量大幅增加，轻量应用服务器能够自动扩展计算资源确保在流量激增的情况下，平台仍能平稳运行，不会出现崩溃或响应缓慢的问题。...具体收益：高可用性：平台在促销期间成功应对了数万用户同时在线的高峰流量，避免了因服务器负载过重而导致的崩溃或用户流失。...流量高峰响应：在大型促销活动中，平台的访问量最高增加了300%以上，但由于轻量应用服务器的自动伸缩，平台在无须人工干预的情况下，成功应对了这一挑战。

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12张图带你彻底理解分布式事务产生的场景和解决方案！！

写在前面写这篇文章的背景是有个跟我关系不错的小伙伴去某大型互联网公司面试，面试官问了他关于分布式事务的问题，不巧的是他确实对分布式事务掌握的不是很深入，面试的结果挺遗憾的。...不过，这位小伙伴还是挺乐观的，让我写写关于【分布式事务】的系列文章，想提升自己关于分布式事务的短板，那我就写一个【分布式事务】专题吧，专题的内容计划是从原理、框架源码到企业级实现，这篇文章也算是整个专题的开篇吧...分布式事务随着业务的快速发展，网站系统往往由单体架构逐渐演变为分布式、微服务架构，而对于数据库则由单机数据库架构向分布式数据库架构转变。...此时就会产生分布式事务问题。分布式事务产生的场景跨JVM进程当我们将单体项目拆分为分布式、微服务项目之后，各个服务之间通过远程REST或者RPC调用来协同完成业务操作。...分布式事务解决方案知道了分布式事务产生的场景后，接下来，我们就聊聊分布式事务具体有哪些解决方案。

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读已提交级别下注解事务+分布式锁结合引起的事故--活动购买机会的错乱

背景：我们这里有个限购活动可以对某些商品进行机会限购，用户可以通过积极参与平台游戏或者购物等获取购买机会。今天突然收到系统告警，有大量异常错误码。...+分布式锁，当系统收到极端高并发情况(μs级)下引起的事故。...这里的红锁也可以保障分布式情况下对单人单商家单活动添加机会的串行化但是假如有两个线程A，B并发去调这个接口,可能出现A释放锁未提交事务，B获取锁由于A未提交的事务，获取的是A提交之前的快照，因此做出了错误判断...错误流程模拟，分析三.总结本次错误原因是虽然我们用红锁保障了特定机会（(用户，商家，活动)维度）增加的串行化，但是我们这里事务是用的注解事务导致事务在方法结束之后才提交，因此Read COMMIT...级别下，并发情况可能读到了未变更的数据，导致做出错误判断四.解决改成声明式事务，在业务结束后提交事务或者异常回滚事务，重点要在串行化结束之前（这里是获取到红锁之前）完成整个事务的操作；多亏系统各种告警配置

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微服务应该这么搞，才能少踩坑！

促销活动或秒杀时，访问量往往会猛增数倍。技术团队在活动开始前一般都会根据预估访问量适当增加节点，但是假如流量预估少了（实际访问量远大于预估的访问量），系统就可能会被压垮。...互联网分布式系统中，经常会有一些异常状况导致服务器压力剧增，比如促销活动时访问量会暴增，为了保证系统核心功能的稳定性和可用性，我们需要一些应对策略。这些应对策略也就是所谓的服务降级。...所以我们经常会在双11这种大型促销活动期间把物流接口屏蔽掉，在页面上也关掉物流查询功能。这样就避免了我们自己的服务被拖垮，也保证了重要功能的正常运行。降低一致性之读降级对于读一致性要求不高的场景。...我们先考虑一个场景，例如电商平台要搞促销活动，我们按照预估的峰值访问量，准备了30台机器。...我们以TCC分布式事务和RocketMQ事务型消息为例，做详细分享！这个弄明白了，也就清楚分布式事务，最终一致，补偿机制这些概念啦！

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YashanDB 零售行业的关键应用

YashanDB 是一款高性能、分布式的数据库，特别适用于大规模数据处理和高并发场景。它在零售行业的关键应用主要体现在以下几个方面：1. 订单管理系统（OMS）在零售行业中，订单管理是关键业务之一。...通过其分布式架构，能够有效地处理从订单创建、支付、配送到售后服务的整个生命周期数据。2. 库存管理零售商需要实时跟踪商品的库存情况。...促销活动管理促销活动如打折、满减等，通常需要快速计算和响应大量用户请求。YashanDB 的分布式架构使得它能够处理高并发的促销请求，保证活动期间系统的稳定性和响应速度。...YashanDB 支持事务处理，能够确保促销活动数据的一致性和可靠性。5. 供应链管理零售行业的供应链需要实时监控商品的进货、存储、销售等环节的数据。...YashanDB 的事务处理和高可靠性使得零售商可以在大规模交易情况下，保持财务数据的准确性和一致性。8.

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11.23 VR扫描：天气那么冷，看点VR资讯暖和暖和吧！

最新鲜的 VR 资讯最in的内容李嘉诚领投 Soul Machines完成750万美元的A轮融资联想新平板Miix 520泄密：双摄像头对应AR应用索尼表示不参加黑色星期五的促销活动 VirZOOM...联想新平板Miix 520泄密：双摄像头对应AR应用联想目前正在打造 Miix 510平板电脑下一代产品：Miix 520，欲与微软的Surface竞争。...索尼表示不参加黑色星期五的促销活动随着一年中最大的购物和销售日的到来，昨日HTC Vive宣布降价100美元参加黑色星期五五的促销活动。...索尼则表示在黑色星期五并没有统一的促销计划，零售商们可以自行举办促销活动。 VRPinea独家点评：在HTC Vive降价如此大的情况下，就看索尼零售商们的活动给不给力了。...Oculus Rift将自12月12日起支持XBox One 外媒报道，Oculus宣布自12月12日起Oculus Rift将支持XBox One游戏机。

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YashanDB零售行业中的实用应用

YashanDB 是一种高效的分布式数据库，通常用于处理大规模数据和高并发的应用场景。在零售行业中，YashanDB 的应用可以显著提升系统的性能和可扩展性，尤其是在以下几个方面：1....订单处理与事务管理在高并发的零售系统中，处理订单是一个至关重要的环节。YashanDB 提供了事务支持和分布式一致性，能够确保订单的正确处理和数据的一致性，避免由于并发访问导致的数据错误。4....价格调整与促销管理零售商经常进行价格调整或促销活动，YashanDB 可以快速处理这些变更，并确保所有系统中的价格和促销信息始终保持一致。通过实时同步更新价格数据，确保顾客获得最新的价格信息。5....日志和活动追踪在零售环境中，追踪顾客行为、订单状态和系统日志是非常重要的。YashanDB 的高性能可以帮助零售商处理这些数据，实时跟踪活动并进行数据分析，以便优化业务流程和提高效率。8....YashanDB 作为分布式数据库，具备自动容灾和负载均衡能力，能够确保在高负载和系统故障的情况下，仍然保持服务的稳定性。

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【愚公系列】2023年12月 Java教学课程 218-分布式事务（Seata的高可用搭建）

console-fe/public/**,/api/v1/auth/login 进入seata2/bin目录，然后运行双击 seata-server.bat 打开nacos控制台，查看服务列表：点进详情查看： 2.将事务组映射配置到...新建一个配置：配置的内容如下： # 事务组映射关系 service.vgroupMapping.seata-demo=GZ service.enableDegrade=false service.disableGlobalTransaction...data-id: client.properties 也注释掉原来文件中的如下内容（如果不注释也可以；则作为一个默认，对动态切换集群不受影响）： service: vgroup-mapping: # 事务组与

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《云原生微服务治理进阶：隐性风险根除与全链路能力构建》

许多企业在完成服务容器化、部署自动化后，便陷入了“架构先进但治理粗放”的困境—服务数量激增导致依赖关系失控，流量波动加剧引发资源配置失衡，数据分布式存储造成一致性难题。...曾为某大型零售企业的电商平台做治理优化，发现其“商品服务”与“促销服务”之间存在12个未被记录的调用接口—“商品服务”在返回商品详情时，会调用“促销服务”的满减、折扣、优惠券等6个接口；“促销服务”在计算活动门槛时...这种深度耦合导致一次“促销服务”的小版本迭代，竟引发“商品服务”的响应延迟增加50%。...某医疗平台的“预约挂号”系统曾因过度追求强一致性，采用分布式事务锁机制，导致并发挂号时出现严重卡顿，用户需刷新多次才能成功预约；而另一社交平台为提升性能，采用完全异步的数据同步方案，又出现“用户关注后首页未及时显示关注内容...协同中间层层面，构建统一的数据协同平台，封装分布式事务、异构存储同步、数据校验等能力：支持自动识别事务类型，匹配最优一致性方案；提供可视化的事务监控面板，实时展示事务状态、失败原因；内置幂等、去重、补偿等通用组件

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2024年java面试准备--redis(1)

如微博发展初期，不少业务采用这种模式 // 延迟双删，用以保证最终一致性,防止小概率旧数据读请求在第一次删除后更新数据库 public void write(String key,Object data...后更新db休眠后删redis：同第二点，休眠后删除redis 可能宕机 java内部jvm队列：不适用分布式场景且降低并发 Read/Write Though（读写穿透）先查询缓存中数据是否存在...5、多级缓存浏览器本地内存缓存：专题活动，一旦上线，在活动期间是不会随意变更的。...对缓存数据保持多个备份，减少并发竞争的概率 6、热点key问题明星结婚、离婚、出轨这种特殊突发事件，比如奥运、春节这些重大活动或节日，还比如秒杀、双12、618 等线上促销活动，都很容易出现...对于重要节假日、线上促销活动这些提前已知的事情，可以提前评估出可能的热 key 来。而对于突发事件，无法提前评估，可以通过 Spark，对应流任务进行实时分析，及时发现新发布的热点 key。

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MQ的数据一致性，如何保证？

这个Bug让我明白：（MQ）消息队列的数据一致性设计，绝对能排进分布式系统三大噩梦之一！今天这篇文章跟大家一起聊聊，MQ如何保证数据一致性？希望对你会有所帮助。...2.1 事务消息的两阶段提交以RocketMQ的事务消息为例，工作原理就像双11的预售定金伪代码如下： // 发送事务消息核心代码 TransactionMQProducer producer = new...COMMIT : ROLLBACK; } }); 真实场景中，别忘了在checkLocalTransaction里做好妥协查询（查流水表或分布式事务日志）。...某次促销活动因Redis集群抖动，导致重复扣款。后来改用：本地布隆过滤器+分布式Redis 双校验，总算解决这个世纪难题。...记住，分布式系统的数据一致性不是银弹，而是通过层层防御达成的动态平衡。就像当年我在做资金结算系统时，老板说的那句震耳发聩的话：“宁可慢十秒，不可错一分”。

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MQ 如何保证数据一致性？

这个Bug让我明白：（MQ）消息队列的数据一致性设计，绝对能排进分布式系统三大噩梦之一！今天这篇文章跟大家一起聊聊，MQ如何保证数据一致性？希望对你会有所帮助。...2.1 事务消息的两阶段提交以RocketMQ的事务消息为例，工作原理就像双11的预售定金伪代码如下：// 发送事务消息核心代码TransactionMQProducer producer = new ...COMMIT : ROLLBACK; }});真实场景中，别忘了在checkLocalTransaction里做好妥协查询（查流水表或分布式事务日志）。...某次促销活动因Redis集群抖动，导致重复扣款。后来改用：本地布隆过滤器+分布式Redis 双校验，总算解决这个世纪难题。...记住，分布式系统的数据一致性不是银弹，而是通过层层防御达成的动态平衡。就像当年我在做资金结算系统时，老板说的那句震耳发聩的话：“宁可慢十秒，不可错一分”。

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Java面试集锦（一）之RabbitMQ

通过以上分析我们可以得出消息队列具有很好的削峰作用的功能——即通过异步处理，将短时间高并发产生的事务消息存储在消息队列中，从而削平高峰期的并发事务。...举例：在电子商务一些秒杀、促销活动中，合理使用消息队列可以有效抵御促销活动刚开始大量订单涌入对系统的冲击。...如下图所示：图片合理使用消息队列可以有效抵御促销活动刚开始大量订单涌入对系统的冲击因为用户请求数据写入消息队列之后就立即返回给用户了，但是请求数据在后续的业务校验、写数据库等操作中可能失败。...②.降低系统耦合性我们知道模块分布式部署以后聚合方式通常有两种：1.分布式消息队列和2.分布式服务。...2.1事务机制事务机制能够解决生产者与broker之间消息确认的问题，只有消息成功被broker接受，事务才能提交成功，否则就进行事务回滚操作并进行消息重发。

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探讨YashanDB在云计算中的应用与优势

高可用性与容错能力YashanDB的分布式架构本身具备高可用性和容错能力。...高并发支持云计算环境下的应用通常需要处理大量的并发请求，而YashanDB通过优化的查询处理机制和高效的分布式事务控制，能够应对高并发的数据库访问。...它支持分布式事务和多版本并发控制（MVCC），使得多个客户端可以同时高效地进行数据库操作。...- 应用：例如，电商平台在双11等促销活动中，可能需要处理海量的并发请求，YashanDB能够保证数据库的性能和响应时间，确保高并发情况下系统依然流畅运行。4....高效的数据处理能力YashanDB支持分布式查询优化，能够根据数据的分布情况，选择最优的查询执行计划。

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《高并发场景下数据一致性隐疾的实战复盘》

本次案例源自一个面向百万级用户的电商促销系统，核心承载“618”“双11”等大促活动的订单交易链路，技术栈采用主流后端语言构建微服务架构，拆分为订单、支付、库存、用户四大核心模块。...为验证分布式事务是否为问题核心，团队搭建了与生产环境一致的压测环境，包括相同的数据库配置、缓存策略与K8s集群规模，通过[压测工具]模拟大促峰值流量，重点监控分布式事务的执行情况。...5秒），进而引发分布式事务回滚。...针对当前的锁竞争与事务超时问题，团队首先采取了应急优化措施，确保大促活动正常推进：一是调整分布式事务框架的“超时阈值”，将默认的3秒延长至8秒，给事务足够的时间等待锁释放，同时将框架的“重试次数”从3次增加至...乐观锁的引入，彻底解决了高并发下的行锁争抢问题，库存扣减的平均耗时从原来的1.2秒降至0.3秒，事务超时率从12%降至0.5%以下。

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企业级商城数据存储架构设计：如何用MongoDB+ES+MySQL构建高弹性数据基座？

当一家日订单量突破百万的电商平台因商品详情页加载延迟导致转化率下降5%，当促销期间每秒3000次的搜索请求压垮数据库集群—— 数据存储架构的设计缺陷，往往在流量洪峰时暴露出致命短板。 ...非结构化数据存储：MongoDB与ES的攻守同盟 ● MongoDB的核心战场： ✅ 商品详情页的动态Schema存储（如不同类目的规格参数差异） ✅ 用户行为轨迹日志（每秒10万级写入场景） ✅ 促销活动的规则配置...基于Kibana实现实时可视化） ✅ 用户画像聚合（Terms Aggregation统计消费层级） ● 性能对比实测：场景 MongoDB（分片集群） ES（冷热节点分离）商品属性写入吞吐量 12...**容灾层** - 同城双活：基于GTID实现ms级数据同步 - 数据闪回：通过binlog2sql快速恢复误操作三、混合存储架构的协同作战体系 1、数据流转管道设计 graph...某跨境电商平台架构演进案例 ● 初始阶段（日订单<1万）：单一MySQL实例+本地磁盘痛点：商品搜索使用LIKE查询，响应时间>2s ● 爆发期（日订单50万+）：引入ES集群（3个master+12

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TiDB 助力东南亚领先电商 Shopee 业务升级

2018 年双 11 促销日，Shopee 单日订单超过 1100 万，是 2017 年双 11 的 4.5 倍；刚刚过去的双 12 促销日再创新高，实现单日 1200 万订单。...12 促销日我们看到峰值一度攀升到了每秒 100K 以上。...1. row *************************** Db_name: aaa_db Table_name: xxx_tab Update_time: 2018-12...8568560708 1 row in set (0.00 sec) 六、未来规划过去一年亲密接触之下，我们对 TiDB 的未来充满信心，相信 TiDB 会成为 Shopee 数据库未来实现弹性水平扩容和分布式事务的关键组件...目前线上运行的集群都属于 Non-transactional Data，他们的特点是数据量超大（TB 级别），写入过程中基本不牵涉数据库事务。

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云服务市场硝烟起三雄争霸

“双11”带来的购物狂潮余温尚存，“双12”又火热来袭，而面对愈演愈烈的促销大战，云市场显然已按耐不住云服务商的热情，各家动作频频，其中以阿里云、天翼云、腾讯云为主要代表，借助岁末年关纷纷推出大幅度优惠促销活动...云市场短兵相接，促销活动夺眼球记者了解到，12月18日前后，云服务商活动相对集中，中国电信、阿里、腾讯等大品牌均在此前后开展活动，其中，主要三家云服务商活动如下：阿里云：12月18日起，阿里云将开启年度云促销盛典...天翼云：12月5日起，借天翼云门户全新改版以及四川资源池上线之际，中国电信天翼云推出了系列优惠活动，主要包括：从 12月5日开始，成功申请四川池公测的用户系享受为期4周的免费使用，小编实际体验后，发现天翼云本次公测放出的...据小编侧面了解，双十二天翼云也会针对四川池推出较为优惠的主机促销活动，预估活动力度在5折左右，另外还有Iphone 、mini的抽奖活动，可谓力度空间。...腾讯云：12月19日起，腾讯云将举办为期一周的年终大促活动，活动包含新用户注册零门槛并赠送扶持基金，云服务器&带宽打折促销，千元云存储礼包免费送等，虽然细则还没有正式公布，但从优惠空前依稀可看出端倪。

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无例可循，双十一倒逼出中国互联网「三高架构」

随着「双十一」进入第 14 个年头，这一现象级的标志性活动在很大程度上已经融入国人的日常生活，因而显得不再那么特殊——打折促销天天有，满减秒杀是基操，消费者已经习惯了随时随地都能下单，同城快递隔天就到。...但随着直播秒杀成为一种常规化的营销手段，为了满足众多商家在较长的促销周期内随机性发起的千千万万的秒级峰值，需要有大量的机器成本的投入。...对此，支付宝基于两阶段事务原理自研了相应的分布式事务框架和微服务框架，同时构建了第一代监控系统，摆脱了黑屏命令行监控，从稳定的分布式事务体系应用架构和系统化的监控报警平台，奠定了后续高可用架构的基础。...2016 年的双十一，支付宝全天完成交易笔数为 10.5 亿笔，支付峰值 12 万笔/秒，大促中 50% 流量基于云计算资源弹性伸缩。...2017 年，支付宝处理支付峰值 25.6 万笔/秒，已经成为全球最大的一家 OLTP 处理实体，但同时却继承了互联网公司特有的超大规模用户量（截止 2020 年，支付宝在全球拥有超过 12 亿用户），

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nodeEE双写与分布式事务要点一二

借助腾讯云轻量应用服务器优化双11电商促销活动：成本控制与性能提升的实践

12张图带你彻底理解分布式事务产生的场景和解决方案！！

读已提交级别下注解事务+分布式锁结合引起的事故--活动购买机会的错乱

微服务应该这么搞，才能少踩坑！

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YashanDB零售行业中的实用应用

【愚公系列】2023年12月 Java教学课程 218-分布式事务（Seata的高可用搭建）

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MQ的数据一致性，如何保证？

MQ 如何保证数据一致性？

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探讨YashanDB在云计算中的应用与优势

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