极限情况下还可能导致Cache中的access_token失效（中控服务器1先获取access_token1，中控服务器2后获取access_token2，由于分布式原因，有可能access_token1 需要一个技术手段，确保两个中控服务器，只有一个能够从“微信服务器”获取access_token。分布式锁！ 二、怎么做 网上有很多分布式锁的做法，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，分布式锁功能里用来定位某条数据记录 refreshtime：刷新access_token的时间， 分布式锁已经实现了！ 三、原理解释 怎么理解这3步实现了分布式锁呢？ 后一个中控服务器也就不会去请求（刷新）access_token。 至此，分布式锁被转化成了mysql的行级锁。那mysql的行级锁又是怎么实现的呢（苦海无边，回头是岸）？
对于分布式事务，相信所有人都应该很了解，为什么会有分布式事务？无论是数据量导致的分库，还是现在微服务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分布式事务的问题。 那，为什么还要写这个？ 为了你面试八股文啊，小可爱。 事务 要说分布式事务，首先还是从事务的基本特征说起。 A原子性：在事务的执行过程中，要么全部执行成功，要么都不成功。 C一致性：事务在执行前后，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式，那么分布式事务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模式的支持，整个分布式事务的原理其实相对来说还是比较容易理解。
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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。
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。 比如在第二阶段中，假如协调者发出了事务commit的通知，但是因为网络问题该通知仅仅被一部分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。
(Durability) 分布式事务 什么是分布式事务 分布式事务就是指事务的参与者、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。 简单的说，就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，且属于不同的应用，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失败。 对于数据分布在不同节点上的数据上来说，如果在某个节点更新了数据，那么在其他节点如果都能读取到这个最新的数据，那么就称为强一致，如果有某个节点没有读取到，那就是分布式不一致。 是否真的要分布式事务 在说方案之前，首先你一定要明确你是否真的需要分布式事务？ 上面说过出现分布式事务的两个原因，其中有个原因是因为微服务过多。 GTS－阿里分布式事务解决方案 GTS是一款分布式事务中间件，由阿里巴巴中间件部门研发，可以为微服务架构中的分布式事务提供一站式解决方案。
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 分析以上步骤可能抛出异常的情景： 步骤1发生异常，Spring事务回滚 步骤2发生异常，Spring事务回滚 由于Spring的事务是基于单体的，所以Spring的事务并不适用于该情况。解决方法有LCN分布式事务框架和Seata分布式事务框架。 分布式事务原理 TCC(Try-Confirm-Cancel) Try阶段：尝试运行，完成所有业务检查（一致性），预留业务必须的资源。 Confirm阶段：确认需要真正执行的业务，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阶段预留的业务资源。 解决方案 在企业级微服务解决方案中，我们可以使用LCN或Seata负责监控每个服务的事务。
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 简单地说，事务提供一种“要么什么都不做，要么做全套（All or Nothing）”机制。 事务最经典也经常被拿出来说例子就是转账了。 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。 image.png 原子性（Atomicity）：原子性是指单个事务本身涉及到的数据库操作，要么全部成功，要么全部失败，不存在完成事务中一部分操作的可能。
转载自： https://blog.51cto.com/xvjunjie/2420402 一、分布式事务前奏 事务：事务是由一组操作构成的可靠的独立的工作单元，事务具备ACID的特性，即原子性、一致性 但是本地事务不具备分布式事务的处理能力，隔离的最小单位受限于资源管理器。 XA协议：全局事务管理器与资源管理器的接口。XA是由X/Open组织提出的分布式事务规范。该规范主要定义了全局事务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。 在分布式环境下，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理论中的分区容错性。 ? 但是引用XA方式的分布式事务，就会带来很多局限性。 要求业务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。
单块系统的时候这么玩儿 session 没问题，但是你要是分布式系统呢，那么多的服务，session 状态在哪儿维护啊？ 在分布式系统中，要实现分布式事务，无外乎那几种解决方案。 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。
分布式系统首先面对的问题是分布式事务 当我们采用分布式来提高系统性能时，首先面对的问题是面对和处理分布式事务。 分布式系统处理数据： 数据分区：把数据块放在不同的服务器上，采用一致性hash； 数据镜像：让所有服务器都有相同的数据，提供相同的服务； 第一种问题，单台机器出现问题，会存在数据丢失的问题。 数据服务的高可用只能通过第二种方式完成数据冗余存储。存储节点越多，跨服务的事务数据一致性就越复杂。 数据不丢失，通过冗余手段，数据的分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，数据副本是分布式系统解决数据丢失的唯一手段。 方式： M/S方式，读写分离，主从； M/M方式，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
前言 分布式事务是企业集成中的一个技术难点，也是每一个分布式系统架构中都会涉及到的一个东西，特别是在微服务架构中，几乎是无法避免的。 一、从单机事务到分布式 1.数据库事务 我们都知道数据库事务的四个特性：原子性、一致性、隔离性和持久性，数据库事务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，那么所有数据库都会被要求回滚它们在此次事务中的那部分信息。 对业务代码入侵比较严重，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，其核心思想是将分布式事务拆分成本地事务进行处理，这种思路来源于ebay。 优点：一种非常经典的实现，避免了分布式事务，实现了最终一致性。 缺点：消息表耦合到了业务系统中。
分布式事务 先回顾一下事务，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个步骤放在一个事务中，来保证完全成功或者完全失败。 在单体服务中，比较好解决，一个数据库事务就完成了，但在分布式系统中，这2个步骤可能是由不同的子服务分别处理，这就涉及到了分布式事务的概念。 RocketMQ 提供了对事务的支持，可以帮助我们完成分布式事务的处理。 RocketMQ 解决思路 比如事务T，包括T1和T2两个逻辑步骤，系统 A 和 B 分别执行 T1 和 T2。 如果T1执行成功了，那么消息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部分的工作，B只需要保证自己完成T2即可；如果T1执行失败了，那么消息M就会被RocketMQ删除掉， 这样，这个分布式事务就完成了。 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？
前言 说到分布式事务，大部分人都会知道ACID，两阶段提交，TCC等常见模式。 在微服务大行其道的今天，基于Saga实现的分布式事务则更具普适性。 幂等 由于分布式系统中网络带来的不可靠性，saga调用服务提出了服务应该支持幂等，在服务调用超时重试情况下，不至于产生问题。 事件 saga在分布式架构下，采用事务驱动方式，让服务进行相关交互，业务方订阅相关领域事件即可。 通过事件方式降低系统复杂度，提升系统扩展性，但要注意事件循环依赖的问题。 Saga事务框架实现 组成部分： 服务发现模块 微服务处理模块 集中式/分布式saga协调器 saga执行模块 saga协调器 处理saga调用请求接收，分析及执行和结果查询等内容。 saga执行模块 通过分析请求的json数据，构建调用关系图谱，json用来描述saga事务串型调用子事务并执行子事务。
TCC 实现阶段三：Cancel 在 Try 阶段，比如积分服务吧，它执行出错了，此时会怎么样？那订单服务内的 TCC 事务框架是可以感知到的，然后它会决定对整个 TCC 分布式事务进行回滚。 然后这个时候，订单服务的 TCC 分布式事务框架只要感知到了任何一个服务的 Try 逻辑失败了，就会跟各个服务内的 TCC 分布式事务框架进行通信，然后调用各个服务的 Cancel 逻辑。 ? 如果有一些意外的情况发生了，比如说订单服务突然挂了，然后再次重启，TCC 分布式事务框架是如何保证之前没执行完的分布式事务继续执行的呢？ 所以，TCC 事务框架都是要记录一些分布式事务的活动日志的，可以在磁盘上的日志文件里记录，也可以在数据库里记录。保存下来分布式事务运行的各个阶段和状态。 分布式事务框架Seata Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务。
今天小编带来的是分享课题是分布式事务。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务来作为分享课题的场景。 业务场景：用户在APP上进行下单操作，商家接单，配送，订单结束。 二、分布式事务 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模式，结构如下： ? 在多DB的模式下，发现之前的单数据源事务已经无法满足当前多DB的模式了。为什么呢？ 这样，就要引入分布式事务处理机制了。 关于分布式事务，我做了如下几个的调查分析： a. 2PC 如下是小编画的草图。2PC事务是由2个参与角色来参与的。 说了这么多就是想表达，航空公司需要给美团提供机票预留服务。 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实现分布式事务 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。
分布式事务基础 事务 事务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，要么所有操作都成功，要么所有的操作都被撤销。 数据库事务在实现时会将一次事务涉及的所有操作全部纳入到一个不可分割的执行单元，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，都将导致整个事务的回滚 分布式事务 分布式事务指事务的参与者 、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。 简单的说，就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，且属于不同 的应用，分布式事务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，分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。
分布式事务 基础概念： 1.什么是事务？ 数据库事务在实现时会将一次事务涉及的所有操作全部纳入到一个不可分割的执行单元，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，都将导致整个事务的回滚 1.3 .分布式事务 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，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完成事务称之为分布式事务 ，例如用户注册送积分事务、创建订单减库存事务，银行转账事务等都是分布式事务。 简言之：跨JVM进程产生分布式事务。 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）时就会产生分布式事务。
0x01：什么是分布式事务 一次业务操作需要垮多个数据源或需要垮多个系统进行远程调用,就会产生分布式事务问题 ? ? 一个典型的分布式事务(1+3) 分布式事务处理过程-ID+三组件模型 Transaction ID(XID) 全局唯一的事务id 三组件概念 Transaction Coordinator(TC) Manager(RM) 控制分支事务,负责分支注册、状态汇报,并接受事务协调的指令,驱动分支(本地)事务的提交和回滚 处理过程 ? 就可以达到分布式微服务的事务管理 0x05：state 原理详解 ? 分布式事务执行流程 ? seata的几个模式 ? AT模式对业务无侵入(几个阶段) 一阶段加载 ? ? 二阶段提交 ? 三阶段回滚 ? ? ? 喜欢，在看
1、简介 之前已经对分布式事务Seata做了详细介绍，可参考： 分布式事务解决方案：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，如果是部署云服务器 ，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，但是微服务项目启动连接时，会报错can not register RM,err:can not connect
接下来，我们来介绍几种典型的分布式事务应用的场景。 三、分布式事务（Distributed Transaction）应用场景 对于一个分布式事务（Distributed Transaction）来讲，事务的参与者分布于网络环境中的不同的节点。 图4 基于SOA分布式事务拓扑结构 较之基于单一资源访问的本地事务，分布式事务的实现机制要复杂得多。 Windows平台提供了基于DTC分布式事务基础架构，下一篇文章中我将对针对该架构模型详细介绍分布式事务时如何工作的。 分布式事务系列: 谈谈分布式事务之一：SOA需要怎样的事务控制方式 谈谈分布式事务之二：基于DTC的分布式事务管理模型[上篇] 谈谈分布式事务之二：基于DTC的分布式事务管理模型[下篇] 谈谈分布式事务之三
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。
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