如何利用事务消息实现分布式事务 一说起事务，容易联想到数据库。我们日常使用事务的场景，绝大部分都是在操作数据库的时候。像 MySQL、Oracle这些主流的关系型数据库，也都提供了完整的事务实现。...持久性 持久性，是指一个事务一旦完成事务，后续的其他操作和故障不会对事务的结果产生任何影响。 什么是分布式事务？ 分布式事务就是要在分布式系统中的实现事务。...如何实现分布式事务？ 实现分布式事务有 2PC（TWO-phase Commit 也叫量阶段提交），TCC(Try-Confirm-Cancel) 和事务消息。 ?...消息事务机制--异步确保机制 两阶段提交 两阶段提交保障了分布式事务的原子性：即所有节点要么全做，要么全部做，所谓的两个阶段：第一个阶段：准备阶段；第二阶段：提交阶段。 ?...RocketMQ 中的分布式事务实现 RocketMQ 中的事务实现中，增加了事务反查的机制来解决时序消息提交失败的问题，如果 Producer 在提交或者会馆事务消息时发生网络异常，RocketMQ
分布式事务的由来，当两个系统一个负责扣款 ，一个负责发货，但是扣款的系统出现异常，扣款失败，货还在正常发送，这时候分布式事务就出现了。...简单来说，就是一次大的操作都由小的操作来组成，这些小的操作部署在不同服务器上，且属于不同的应用，分布式事务保证这些操作要么全部成功，要么全部失败。 首先理解cap定律：可用性，一致性，分区容错率。...那么我们这时候如何保证一致性呢，就需要牺牲分区容错率，当发生异常的时候进行事务的回滚，这种业务场景在数据库需要保证高一致性的情况下使用很多，双11这种场景就会牺牲分区容错率保证数据一致性。...分布式解决方案？ 一、2PC两阶段提交方案/XA方案 一个系统担任协调器角色，其他系统担任参与者，主要分为conmmit-request阶段和commit。...XA解决方案可以用springBoot+atomikos+jta来实现分布式事务处理。 3pc对于协调者和参与者都设置了超时时间，而2pc只有协调者才有超时机制。
但同时也增加了系统复杂度，每个子业务系统都涉及数据库操作，如何解决分布式事务是一个绕不开的话题。 什么是分布式事务，一句话概括：分布式事务就是用来保证多个原子服务数据源一致性的解决方案。...•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。...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。...参考文章： 分布式事务 GTS 的价值和原理浅析
分布式事务：在分布式系统中一次操作需要由多个服务协同完成，这种由不同的服务之间通过网络协同完成的事务称为分布式事务 一、2PC： 2PC，两阶段提交，将事务的提交过程分为资源准备和资源提交两个阶段...但是其他部分未接到commit请求的机器则无法执行事务提交。于是整个分布式系统便出现了数据部一致性的现象。...）第二阶段：根据第一阶段的结果决定是执行confirm还是cancel Confirm：执行真正的业务（执行业务，释放锁） Cancle：是对Try阶段预留资源的释放（出问题，释放锁） 3、TCC如何保证最终一致性...，则由 Saga 事务协调器协调根据相反顺序调用补偿操作，回滚已提交的参与者，使分布式事务回到最初始的状态。...五、本地消息表： 1、什么是本地消息表： 本地消息表的核心思路就是将分布式事务拆分成本地事务进行处理，在该方案中主要有两种角色：事务主动方和事务被动方。
---- 要说哪种分布式事务处理方案效率高，必然绕不开消息中间件！基于消息中间件的两阶段提交方案，通常用在高并发场景下。...今天松哥想通过一个简单的案例，来和大家聊一聊如何通过消息中间件来处理分布式事务。 1. 思路分析 先来说说整体思路。 有一个名词叫做消息驱动的微服务，相信很多小伙伴都听说过。怎么理解呢？...业务分析 折腾了半天，后来松哥在网上找到了一个别人写好的例子，我觉得用来演示这个问题特别合适，所以我就没有自己写案例了，直接用别人的代码，我们来逐个分析，跟前面讲分布式事务 Seata 的方式一致。...由于本文主要是和大家聊分布式事务，所以涉及到微服务的东西我就简单介绍下，不会占用过多篇幅，如果大家还不熟悉 Spring Cloud 的用法，可以在公众号后台回复 vhr 有一套视频介绍。...总之，通过消息中间件处理分布式事务，这种方式通过牺牲数据的强一致性换取性能的大幅提升，但是实现这种方式的成本和复杂度是比较高的，使用时还要看实际业务情况。
第二个阶段，那下周六大家就一起去滑雪+烧烤了 所以这个就是所谓的XA事务，两阶段提交，有一个事务管理器的概念，负责协调多个数据库（资源管理器）的事务，事务管理器先问问各个数据库你准备好了吗？...如果每个数据库都回复ok，那么就正式提交事务，在各个数据库上执行操作；如果任何一个数据库回答不ok，那么就回滚事务。...这种分布式事务方案，比较适合单块应用里，跨多个库的分布式事务，而且因为严重依赖于数据库层面来搞定复杂的事务，效率很低，绝对不适合高并发的场景。...这个阶段说的是在各个服务中执行实际的操作 3）Cancel阶段：如果任何一个服务的业务方法执行出错，那么这里就需要进行补偿，就是执行已经执行成功的业务逻辑的回滚操作 给大家举个例子吧，比如说跨银行转账的时候，要涉及到两个银行的分布式事务...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，严格严格保证分布式事务要么全部成功，要么全部自动回滚，严格保证资金的正确性，在资金上出现问题 比较适合的场景：这个就是除非你是真的一致性要求太高
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 saga是分布式事务领域里一个非常重要的事务模式，特别适合解决出行订票这类的长事务，本文将深度剖析saga事务的设计原理，以及在解决订票问题上的最佳实践 01....saga的理论来源 saga这种事务模式最早来自这篇论文：sagas 在这篇论文里，作者提出了将一个长事务，分拆成多个子事务，每个子事务有正向操作Ti，反向补偿操作Ci。...对于涉及这类情况的saga如何处理呢？ 我们把一个事务中的操作分为可回滚的操作，以及不可回滚的操作。...其他分支的结果作为输入 如果极少数的实际业务不仅需要知道某些事务分支是否执行成功，还想要获得成功的详细结果数据，那么dtm如何处理这样的需求呢？例如B分支需要A分支的执行成功返回的详细数据。...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#、
分布式事务也可以说是沿着这个思路，尝试建立可以让分布式应用忽略内部各种问题的抽象机制。 分布式事务 1....事务管理器相当于协调者，负责各个本地资源的提交和回滚；而资源管理器就是分布式事务的参与者，通常为数据库。...一部分是把大事务拆分为若干个小事务，将整个分布式事务T分解为n个子事务，我们命名T1，T2,...,Ti,...,Tn。每个子事务都应该、或者能被看做是原子行为。...如果分布式事务T能够正常提交，那么它对数据的影响（最终一致性）就与连续按顺序成功提交子事务T等价。 另一部分是每一个子事务对应的补偿操作，我们命名为C1，C2，...,Ci,...,Cn。...所以，基于这种补偿方式，分布式事务中所涉及的每一个数据源都可以单独提交，然后立刻释放锁和资源。AT事务这种异步提交的模式，相比2PC极大地提升了系统的吞吐量。
分布式事务的实现主要有以下 5 种方案： XA 方案 TCC 方案 本地消息表 可靠消息最终一致性方案 最大努力通知方案 两阶段提交方案/XA方案 所谓的 XA 方案，即：两阶段提交，有一个事务管理器的概念...这种分布式事务方案，比较适合单块应用里，跨多个库的分布式事务，而且因为严重依赖于数据库层面来搞定复杂的事务，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，严格保证分布式事务要么全部成功，要么全部自动回滚，严格保证资金的正确性，保证在资金上不会出现问题。...你们公司是如何处理分布式事务的？ 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 来实现分布式事务。...当然如果你愿意，你可以参考可靠消息最终一致性方案来自己实现一套分布式事务，比如基于 RocketMQ 来玩儿。
1.怎么使用事务消息实现分布式事务消息队列中的“事务”，主要解决的是消息生产者和消息消费者的数据一致性问题应用场景：订单系统下订单后，需要在购物车系统清空购物车事务消息适用的场景主要是那些需要异步更新数据...RocketMQ Kafka（本地消息表思想的一种实现，使用起来更简单）具体以方案3事务消息实现分布式消息为例：图片1.开启事务2.发送半消息3.成功后执行本地事务，创建订单4.本地事务执行成功，则提交事务...；本地事务执行失败，则回滚事务细心的同学发现步骤4：如果本地事务执行成功，提交事务的时候，请求失败了，怎么办？...或者本地事务执行失败，回滚事务的时候失败了，怎么办？...RocketMQ 会自动根据事务反查的结果提交或者回滚事务消息。图片2.怎么保证消息顺序消费？
分布式事务 既然说起分布式事务，那么什么是分布式事务呢？...这个时候就需要对原有系统进行升级改造，对大规模的流量进行分解到不同的应用服务中，数据也分散在不同服务器的数据库中存储，这样的结果就是对于数据的增删改查操作就会变得更加复杂，尤其是难以保证数据的一致性，那么这也就是常说的分布式事务了...分布式事务理论基础 说到分布式事务，那么就一定会想到分布式事务相关的两个理论知识，CAP理论、Base理论 CAP理论 什么是CAP理论？...CAP理论，指的是在一个分布式系统中，Consistency(一致性)、Availability(可用性)、Partition Tolerance(分区容错性)，不能同时成立。...分布式事务解决方案 基于分布式事务的理论基础，那么分布式事务的解决方案可以分为强一致性解决方案和最终一致性解决方案。 强一致性解决方案 什么是强一致性解决方案呢？
这类基于单个服务单一数据库资源访问的事务，被称为本地事务 分布式事务 | 产生的场景 随着互联网的快速发展，软件系统由原来的 单体应用 转变 为分布式应用 分布式系统会把一个应用系统拆分为可独立部署的多个服务...，不同的服务还会有不同的库 因此需要服务与服务之间远程协作才能完成事务操作 这种分布式系统环境下由不同的服务之间通过网络远程协作，在不同的数据库之间，完成事务称之为分布式事务 单一服务分布式事务 最早的分布式事务应用架构很简单...P (分区容错性) 分布式系统的各各结点部署在不同的子网，这就是网络分区 不可避免的会出现由于网络问题而导致结点之间通信失败，此时仍可对外提供服务，这叫分区容忍性 如何实现分区容忍性？...以上操作全部在一个数据库事务内完成，这样保证了一阶段操作的原子性。 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 确保后面执行......反正无论如何都会发的MQ 上！
本地事务和分布式事务总结事务概述问：什么是事务？答：逻辑上的一组操作，要么同时成功，要么同时失败问：事务有哪些特性？...Tolerance分区容错BASEBA 基本可用 S 软状态 E 最终一致概念在（分布式）项目中，业务跨多个服务、多个库（数据源），就会存在分布式事务解决思路1）把一个分布式事务，看成一个【全局事务...】，分布式事务中每个本地事务，都看成【全局事务】一个分支，分支都成功才提交事务，任一失败则回滚。...2）把一个分布式事务，拆分成多个【本地事务】，都成功则成功，任一失败，失败补偿（基于消息的最终一致性）。...分布式事务框架Seata概念：阿里开源的分布式事务框架作用：解决分布式事务问题角色：TCseata服务端TM事务管理器RM 资源管理使用步骤：一、搭建事务协调器（seata服务端）//...整理笔记（
分布式微服务有现成的上市框架产品springcloud, 在2018年接触springboot框架之后买了相关的技术书籍阅读。...分布式的开发思想在2015年学习Java开发的时候在教学视频上面接触到。互联网上面的教学视频是公开的学习资料，和360免费杀毒软件的效果都是一样。...分布式事务要是能够实现或者是使用，为企业业务提供服务，路程还有很远。只是多出来的时间和人力才会去专研和尝试一些新的技术和思想。一个idea的生成，推广之后是在不同的区域有不同的看法和思考方式。...广发银行内部系统在使用前端框架vue设计web系统页面，第二次看到的是分布式事务的实现细节和方案。
n6bI335w7mJFoBeR2aJqVwhttps://mp.weixin.qq.com/s/9lHUmLPYBNx_G85g9pT3zghttps://mp.weixin.qq.com/s/MbPRpBudXtdfl8o4hlqNlQ什么是分布式事务...分布式对应的是单体架构(单个数据库)，但是随着业务的复杂度提高，逐渐演变出了分布式服务(多个服务)，互相协作，每个服务负责不同的业务，架构如下图：这种分布式系统环境下由不同的服务之间通过网络远程协作完成事务称之为分布式事务...简言之：分布式事务就是为了保证不同数据库（微服务）的数据一致性 (跨JVM进程产生分布式事务)分布式理论：CAP定理CAP 原则又叫 CAP 定理，同时又被称作布鲁尔定理（Brewer's theorem...在分布式事务的最终解决方案中一般选择牺牲一致性来获取可用性和分区容错性。一致性可以分为三种：1、强一致性：系统中的某个数据被成功更新后，后续任何对该数据的读取操作都将得到更新后的值。...Saga 事务：由于 Saga 事务不能保证隔离性，需要在业务层控制并发，适合于业务场景事务并发操作同一资源较少的情况。
事务的隔离型是通过数据库锁机制实现的、持久性通过redo log重做日志来实现。原子性和一致性通过UndoLog来实现。...对数据分布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，就是分布式不一致。...基本可用：分布式系统出现故障时，允许损失部分可用功能，保证核心功能可用。...2PC： XA协议中分为两阶段： （1）事务管理器要求每个涉及到事务的数据库预提交此操作，并反映是否可以提交 （2）事务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，事务管理器在整个流程中扮演关键的角色。
本节所指的“分布式”是相对于服务而言的，如果严谨地说，它更应该被称为“在分布式服务环境下的事务处理机制”。...但无论如何，我们建设信息系统，终究还是要确保操作结果至少在最终交付的时候是正确的，这句话的意思是允许数据在中间过程出错（不一致），但应该在输出时被修正过来。...也有一些支持分布式事务的消息框架，如 RocketMQ，原生就支持分布式事务操作，这时候上述情况 2、4 也可以交由消息框架来保障。...如果分布式事务成功提交，那后续清理每个数据源中对应的日志数据即可；如果分布式事务需要回滚，就根据日志数据自动产生用于补偿的“逆向 SQL”。...，避免了有两个分布式事务中包含的本地事务修改了同一个数据，从而避免脏写。
XA之所所以需要引入事务管理器是因为，在分布式系统中，从理论上讲两台机器理论上无法达到一致的状态，需要引入一个单点进行协调 由全局事务管理器管理和协调的事务，可以跨多个资源(如数据库活JMS队列)和进程...JavaEE平台中的分布式事务实现 JTA(Java Transaction API)：面向应用、应用服务器与资源管理器的高层事务接口。...优点 简单一致的编程模型 跨域分布处理的ACID保证 局限 DTP模型本身的局限 标准分布式事务解决方案的利弊 优点：严格的ACID 缺点：效率非常低（微服务架构下已不太适用） 全局事务方式下，全局事务管理器...使用全局事务，数据被Lock的时间跨整个事务，直到全局事务结束。 2PC 是反可伸缩模式，在事务处理过程中，参与者需要一直持有资源直到整个分布式事务结束。...与本地事务相比，XA 协议的系统开销相当大，因而应当慎重考虑是否确实需要分布式事务。而且只有支持 XA 协议的资源才能参与分布式事务。
而微服务架构是将单个服务拆分成一系列小服务，且这些小服务都拥有独立的进程，彼此独立，很好地解决了传统单体应用的上述问题，但是在微服务架构下如何保证事务的一致性呢？...本文首先从事务的概念出来，带大家先回顾一下ACID、事务隔离级别、CAP、BASE、2PC、3PC等基本理论，然后再详细讲解分布式事务的解决方案：XA、AT、TCC、Saga、本地消息表、消息事务、最大努力通知等...任何事务机制在实现时，都应该考虑事务的ACID特性，包括：本地事务、分布式事务，即使不能都很好的满足，也要考虑支持到什么程度。 ACID ACID 理论是对事务特性的抽象和总结，方便我们实现事务。...隔离性（isolation）：一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。...事务的隔离性是指多个并发的事务同时访问一个数据库时，一个事务不应该被另一个事务所干扰，每个并发的事务间要相互进行隔离。
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