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锁是

极限情况下还可能导致Cache中的access_token失效(中控服器1先获取access_token1,中控服器2后获取access_token2,由于原因,有可能access_token1 需要一个技术手段,确保两个中控服器,只有一个能够从“微信服器”获取access_token。锁! 二、做 网上有很多锁的做法,通过zookeeper,redis等软件都能实现。 建立一张数据库表t_token_lock(id,refreshtime,version), id:是主键,锁功能里用来定位某条数据记录 refreshtime:刷新access_token的时间, 锁已经实现了! 三、原理解释 理解这3步实现了锁呢? 后一个中控服器也就不会去请求(刷新)access_token。 至此,锁被转化成了mysql的行级锁。那mysql的行级锁又是实现的呢(苦海无边,回头是岸)?

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是 “” ?

对于,相信所有人都应该很了解,为什会有?无论是数据量导致的库,还是现在微服盛行的场景都是他出现的原因。 有,但是会实现的更简单,不会套用理论来实现,大厂有大厂的解决方案,中小公司用框架或者压根就不存在的问题。 那,为什还要写这个? 为了你面试八股文啊,小可爱。 要说,首先还是从的基本特征说起。 A原子性:在的执行过程中,要全部执行成功,要都不成功。 C一致性:在执行前后,不能破坏数据的完整性。 框架 以上说的都是理论和自己实现的方,那就没有框架来解决我们的问题吗? 有,其实还不少,但是没有能扛旗者出现,要说有,阿里的开源框架Seata还有阿里云的GTS。 无论对于TCC还是原创的AT模的支持,整个的原理其实相对来说还是比较容易理解。

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    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. 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。 如果T能够正常提交,那它对数据的影响(最终一致性)就与连续按顺序成功提交子T等价。 另一部是每一个子对应的补偿操作,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这种异步提交的模,相比2PC极大地提升了系统的吞吐量。

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    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。

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    (Durability) 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全部成功,要全部失败。 对于数据在不同节点上的数据上来说,如果在某个节点更新了数据,那在其他节点如果都能读取到这个最新的数据,那就称为强一致,如果有某个节点没有读取到,那就是不一致。 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。

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    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

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    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 简单地说,提供一种“要都不做,要做全套(All or Nothing)”机制。 最经典也经常被拿出来说例子就是转账了。 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,也要考虑支持到什程度。 ACID ACID 理论是对特性的抽象和总结,方便我们实现。 image.png 原子性(Atomicity):原子性是指单个本身涉及到的数据库操作,要全部成功,要全部失败,不存在完成中一部操作的可能。

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    不了解,大公司敢要你!

    转载自: https://blog.51cto.com/xvjunjie/2420402 一、前奏 是由一组操作构成的可靠的独立的工作单元,具备ACID的特性,即原子性、一致性 但是本地不具备的处理能力,隔离的最小单位受限于资源管理器。 XA协议:全局管理器与资源管理器的接口。XA是由X/Open组织提出的规范。该规范主要定义了全局管理器和局部资源管理器之间的接口。主流的数据库产品都实现了XA接口。 在环境下,需要通过网络进行通讯,就引入了数据传输的不确定性,也就是CAP理论中的区容错性。 ? 但是引用XA方,就会带来很多局限性。 要求业操作的资源必须支持XA协议,但是并不是所有的资源都支持XA协议。 两阶段提交协议的成本。

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    锁、session

    单块系统的时候这玩儿 session 没问题,但是你要是系统呢,那多的服,session 状态在哪儿维护啊? 在系统中,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,严格保证全部成功,要全部自动回滚,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的? 如果你真的被问到,可以这说,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

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    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。 方: M/S方,读写离,主从; M/M方,多个主节点,都做读写; 2PC/3PC,阶段提交,每个节点都知道自己成功失败,无法知道其他节点状态,需要引入一个协调者统一掌控所有节点的操作结果,最终指示节点是否把操作结果进行真正的提交

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    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。 其中,在第一阶段如果有任何一个数据库否决此次提交,那所有数据库都会被要求回滚它们在此次中的那部信息。 对业代码入侵比较严重,需要在实现的时候多写很多补偿代码。 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。

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    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。 如果T1执行成功了,那消息M就标记为可投递状态,B将能够接收到,B收到M后,就知道A肯定完成了T1部的工作,B只需要保证自己完成T2即可;如果T1执行失败了,那消息M就会被RocketMQ删除掉, 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发送二次确认办?

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    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

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    TCC 实现阶段三:Cancel 在 Try 阶段,比如积吧,它执行出错了,此时会样?那订单服内的 TCC 框架是可以感知到的,然后它会决定对整个 TCC 进行回滚。 然后这个时候,订单服的 TCC 框架只要感知到了任何一个服的 Try 逻辑失败了,就会跟各个服内的 TCC 框架进行通信,然后调用各个服的 Cancel 逻辑。 ? 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

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    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。 说了这多就是想表达,航空公司需要给美团提供机票预留服。 confirm:只有try阶段成功了,该阶段才会有效,也就是在try阶段美团帮我预留了2张机票,否则进入cancle阶段。 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。

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    Seata--

    基础 指的就是一个操作单元,在这个操作单元中的所有操作最终要保持一致的行为,要所有操作都成功,要所有的操作都被撤销。 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 的所有操作要都成功,要都失败,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。 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全部成功,要全部失败。 本质上来说,就是为了保证不同数据库的数据一致性。

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    (一)

    基础概念: 1.什? 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都成功,要都失败,只要其中任一操作执行失败,都将导致整个的回滚 1.3 . 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

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    Seata

    0x01:什 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

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    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

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    谈谈之一:SOA需要样的控制方

    接下来,我们来介绍几种典型的应用的场景。 三、(Distributed Transaction)应用场景 对于一个(Distributed Transaction)来讲,的参与者于网络环境中的不同的节点。 图4 基于SOA拓扑结构 较之基于单一资源访问的本地的实现机制要复杂得多。 Windows平台提供了基于DTC基础架构,下一篇文章中我将对针对该架构模型详细介绍时如何工作的。 系列: 谈谈之一:SOA需要样的控制方 谈谈之二:基于DTC的管理模型[上篇] 谈谈之二:基于DTC的管理模型[下篇] 谈谈之三

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