https://mp.weixin.qq.com/s/syM4ReAWpZ5d4KI87ogpiQ 作者｜马超编辑｜薛梁过去两年严选提出并设计了统一售后模型、最大可退金额、和多级退款引擎等概念，抽象出了销退支持、上门取件、极速退款、售后风控等通用能力，经过几次架构演变，有效的降低了业务逻辑耦合和复杂度，可以做到上层业务的快速搭建和服务接入。 作为电商产品，交易在严选的业务中承担着重要的角色。随着业务的不断发展，交易场景的定制化和差异化开始凸显，同时第三方支付合作方的接入也越来越多，如何在保证交易服务安全稳定
TCC是服务化的两阶段编程模型，其Try、Confirm、Cancel 3个方法均由业务编码实现；
BASE 理论是对 CAP 理论的延伸，核心思想是即使无法做到强一致性，但应用可以采用适合的方式达到最终一致性。 基本可用： 基本可用是指分布式系统在出现故障的时候，允许损失部分可用性，即保证核心可用。电商大促时，为了应对访问量激增，部分用户可能会被引导到降级页面，服务层也可能只提供降级服务。这就是损失部分可用性的体现。 软状态： 软状态是指允许系统存在中间状态，而该中间状态不会影响系统整体可用性。分布式存储中一般一份数据至少会有三个副本，允许不同节点间副本同步的延时就是软状态的体现。MySQL Replication 的异步复制也是一种体现。 最终一致性： 最终一致性是指系统中的所有数据副本经过一定时间后，最终能够达到一致的状态。弱一致性和强一致性相反，最终一致性是弱一致性的一种特殊情况。
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相信很多小伙伴都了解过分布式事务或者在项目中也接触到了分布式事务问题，但是基本对分布式事务的认识都是片面的，今天借此给小伙伴们分享我整理的工作中比较常见的分布式解决方案，相信同学们耐心看完后一定会对分布式事务问题有个深刻的认识。
本文先介绍传统关系数据库中事务的ACID特性，再介绍分布式系统中的经典理论——CAP定理和BASE理论。 事务 事务的定义： 事务（Transaction）是由一系列对系统中数据进行访问与更新的操作所组成的一个程序执行逻辑单元（Unit），狭义上的事务特指数据库事务。 事务的作用： 当多个应用程序并发访问数据库时，事务可以在这些应用程序之间提供一个隔离方法，以防止彼此的操作相互干扰。-事务为数据库操作序列提供了一个从失败中恢复到正常状态的方法，同时提供了数据库即使在异常状态下仍能保持数据一致性的方法。事务具
百科词条：https://baike.baidu.com/item/CAP%E5%8E%9F%E5%88%99[1]
随着产品复杂度的提升和微服务架构的流行，一个业务系统背后的数据存储系统也越来越复杂。
数据库事务(简称：事务，Transaction)是指数据库执⾏过程中的⼀个逻辑单位，由⼀个有限的数据库操作序列构成。 事务拥有以下四个特性，习惯上被称为ACID特性： 原⼦性(Atomicity)： 事务作为⼀个整体被执⾏，包含在其中的对数据库的操作要么全部被执⾏，要么都不执⾏。 ⼀致性(Consistency)： 事务应确保数据库的状态从⼀个⼀致状态转变为另⼀个⼀致状态。⼀致状态是指数据库中的数据应满⾜完整性约束。除此之外，⼀致性还有另外⼀层语义，就是事务的中间状态不能被观察到(这层语义也有说应该属于原⼦性)。 隔离性(Isolation)： 多个事务并发执⾏时，⼀个事务的执⾏不应影响其他事务的执⾏，如同只有这⼀个操作在被数据库所执⾏⼀样。 持久性(Durability)： 已被提交的事务对数据库的修改应该永久保存在数据库中。在事务结束时，此操作将不可逆转。
每年“双11”都是一场电商盛会，消费者狂欢日。今年双11的意义尤为重大，它已经发展成为全世界电商和消费者都参与进来的盛宴。而对技术人员来说，双十一无疑已经成为一场大考，考量的角度是整体架构、基础中间件、运维工具、人员等。
随着分布式事务的出现，传统的单机事务模型（ACID）已经无法胜任，尤其是对于一个高访问量、高并发的互联网分布式系统来说。
对大多数人而言，今年的双十一可谓是无感而过。然而，这个「无感」正是今年支付宝技术团队的一个重要目标。
作者介绍：黄潇 ， TUG 北京区 Leader ，TUG 2020 年度 MOA。
每年“双 11”都是一场电商盛会，消费者狂欢日。今年双 11 的意义尤为重大，它已经发展成为全世界电商和消费者都参与进来的盛宴。而对技术人员来说，双十一无疑已经成为一场大考，考量的角度是整体架构、基础中间件、运维工具、人员等。
BASE理论是由eBay架构师提出的。BASE是对CAP中一致性和可用性权衡的结果，其来源于对大规模互
在分布式系统中，我们经常听到CAP原理这个词，它是什么意思呢?其实和C、A、P这3个字母有关，C、A、P分别是这3个词的首字母。下面我们就看- -下这3个词分别是什么意思?
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众所周知，数据库能实现本地事务，也就是在同一个数据库中，你可以允许一组操作要么全都正确执行，要么全都不执行。这里特别强调了本地事务，也就是目前的数据库只能支持同一个数据库中的事务。但现在的系统往往采用微服务架构，业务系统拥有独立的数据库，因此就出现了跨多个数据库的事务需求，这种事务即为“分布式事务”。那么在目前数据库不支持跨库事务的情况下，我们应该如何实现分布式事务呢？本文首先会为大家梳理分布式事务的基本概念和理论基础，然后介绍几种目前常用的分布式事务解决方案。废话不多说，那就开始吧～ 什么是事务？ 事务
面试过程是一个由浅入深的过程，面试官先给求职者抛出一个相对简单的问题，然后通过一环套一环的追问深入考察求职者对知识点的理解掌握程度。
事务由一组操作构成，我们希望这组操作能够全部正确执行，如果这一组操作中的任意一个步骤发生错误，那么就需要回滚之前已经完成的操作。也就是同一个事务中的所有操作，要么全都正确执行，要么全都不要执行。
在分布式系统中，随着系统架构演进，原来的原子性操作会随着系统拆分而无法保障原子性从而产生一致性问题，但业务实际又需要保障一致性，下面我从学习和实战运用总结一下分布式一致性解决方案。
我们在分布式环境下一个业务可能会涉及到多个模块之间的调用，为了保证操作的原子性，分布式事务是最好的解决方案。
雍正大人下旨：每个月数次，爱可生开源社区以抽奖或者其他活动方式送出精心挑选的图书，以此来回馈一直支持我们的小伙伴们；
之前写了一篇秒杀系统的文章，最后给自己埋了分布式事务的坑，然后很多读者就要求我去写分布式事务，那作为程序员届的暖男，我一向是有求必应的，就算是不睡觉我都要写给你们看的！
一，分布式事务简介 在当前互联网，大数据和人工智能的热潮中，传统企业也受到这一潮流的冲击，纷纷响应国家“互联网+”的战略号召，企业开始将越来越多的应用从公司内网迁移到云端和移动端，或者将之前孤立的IT系统联网整合，或者将原来厚重的企业应用拆分重组，独立成一个个轻量级的应用对外提供服务，这对传统的业务处理的数据一致性，带来了严重的挑战，我们已经身处一个分布式的计算环境，分布式事务的需求越来越普遍。 举一个例子，某行业电商网站经过几年的发展，业务数据累积越来越多，查询越来越慢。经过内部评审分析，认为系统的瓶颈就
学习分布式事务（一）
分布式事务管理是指在分布式系统中对跨多个数据库或服务的操作进行协调和保证一致性的机制。在分布式环境下，由于涉及到多个独立的资源和服务，需要确保这些操作要么全部成功执行，要么全部回滚，以保持数据的一致性。
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学习Seata分布式事务看这一篇就够了 一、事务的特性 二、本地事务与分布式事务 三、分布式事务理论依据 3.1、CAP定律 3.2、BASE理论 四、Seata简介 4.1、Seata是什么 4.2、官网地址 4.3、Seata基本架构 4.4、分布式事务解决方案 4.4.1、Seata-AT模式 4.4.2、Seata-XA模式 4.4.2.1、XA模式 什么是XA协议 Seata的事务模式 4.4.2.2、Seata的XA模式 为什么要在Seata中支持XA XA的价值 4.4.2.3、项目中应用XA模式 4.4.2.4、XA模式如何切换 4.4.3、Seata-TCC事务模式 4.4.3.1、什么是TCC 4.4.3.2、Seata的TCC模式 4.4.4、Seata-Saga事务模式 4.4.4.1、基本概念 4.4.4.2、为什么需要Saga 4.4.4.3、Saga状态机 4.4.4.4、Saga状态机设计器 4.5、四种模式的对比 五、部署Seata TC服务 5.1、下载seata-server 5.2、解压修改配置 5.3、初始化数据库配置 5.4、Nacos配置中心添加配置 5.5、测试启动TC服务 六、项目集成Seata 6.1、业务背景 6.2、数据表创建 6.3、搭建基本服务 6.3.1、代码基本结构 6.3.2、pom.xml引入依赖 6.3.3、配置文件application.yml 6.3.4、创建订单接口 6.3.5、声明Feign接口 6.3.6、测试验证 6.4、使用Seata全局事务注解@GlobalTransactional 6.5、配置数据源代理 6.6、启动服务测试
Hmily-TCC分布式事务解决方案是支持跨语言的场景的。其实现方式是使用了RPC（Remote Procedure Call，远程过程调用）来实现跨语言的通信。
原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/2431681
关于CAP,BASE理论，以及TCC，seata解决方案，可以参考我上一篇博客.《Java分布式事务-seata,tcc解决方案总结》 本文是接着一篇继续的。
当我傻啊，用户在电商网站购买成功，还在微服务中，那肯定就是有一套微服务架构的电商系统。
假设现在有一个电商系统，里面有一个支付订单的场景，那对一个订单支付之后，我们需要做下面的步骤
传统事务是使用数据库自身的事务属性（ACID），而数据库自身的事务属性是局限于当前实例，不能实现跨库。而对于大型分布式/微服务集群系统中，不仅存在着跨库的事务，还存在很多不同系统/服务之间的RPC调用，这种调用往往也需要保证业务以及数据的一致性。因此，有必要使用一种分布式事务框架来协调整个端到端业务调用链路的应用和数据库来保证业务最终的数据一致性，而目前在分布式事务中用的比较多的即为基于所有服务参与者投票的二阶段协议（2PC）。
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，以上是百度百科的解释。
MQ和分布式事务 MQ 项目中RabbitMQ实现了at least once,包括mq反馈provider,消息持久化,consumer主动反馈mq.线程池消费防止消息积压等 mq 通知时，消费者没消费到怎么办 简单聊聊消息中间件？ 你了解那些具体的消息中间件产品？ mq的消费端是怎么处理的？整理一下你的消费端的整个处理逻辑流程，然后说说你的ack是在哪里返回的。按照你这样画的话，如果数据库突然宕机，你的消息该怎么确认已经接收？那如果发送端的服务是多台部署呢？你保存消息的时候数据库就一直报唯一性的错误？
.NET5、容器化、K8S、分布式、微服务、DevOps、云原生，热门的技术名词很多，然而无论概念如何包装，落地的底层逻辑是不变的，分布式事务就是一个钉子户，任何分布式架构都避不开，又很难搞定，尤其在.NET Core下，几乎还没有成熟的解决方案。这里来为大家捋一捋分布式事务，尤其是在.NET Core下推荐落地方案。
事务的原子性、持久性可确保在一个事务内，更新多条数据都成功/失败。在一个系统内部，我们可以使用数据库事务来保证数据一致性。那如果一笔交易，涉及到跨多个系统、多个数据库的时候，用单一的数据库事务就没办法解决了。
Seata（Simple Extensible Autonomous Transaction Architecture）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。在 GitHub 上拥有超过 1.4 万 Star，毫无疑问是开源社区分布式事务领域最火爆的项目。
我们先看一下分布式事务的需求是如何产生的，以及应用服务器是如何支持分布式事务管理的。
事务可以看做是多个动作的集合，它由不同的小步骤组成，这些步骤要么全部成功，要么步骤失败；
随着互联网的快速发展，分布式系统已经成为了大型应用的标配。在分布式系统中，分布式事务和分布式锁是两个核心概念。本文将重点探讨分布式事务与分布式锁的区别，并提供相关的代码示例。
分布式事务，一直是实现分布式系统过程中最大的挑战。在只有单个数据源的单服务系统当中，只要这个数据源支持事务，例如大部分关系型数据库，和一些MQ服务，如activeMQ等，我们就可以很容易的实现事务。
的确，分布式事务的落地实践相对比较复杂，和数据库分库分表一样，很多公司采取的策略都是能不碰就不碰，因为在业务规模不庞大时，设计分布式事务要投入的精力，可能比采取人工补偿多得多。
在实际开发过程中，往往会遇到微服务架构中（数据分区存储），用户的一个操作，会设计到多个模块的数据落地或者更新查找，并且每个模块数据都是存储在不同的数据库，并且业务要求还需要确保操作结果的一致性。比如，用户在下单时：首选需要落地订单数据，其次，需要落地：账单数据、日志数据、或者库存更新等等操作。首先我们想到的解决方式就是事务来实现，由于在不同库，所以需要涉及到分布式事务。
事务是保证一系列操作是一个整体，要么都执行，要么都不执行。比如A给B转账，A扣钱了，B的账户的钱也要加上去，不能出现A扣钱B不加钱，或者B加钱A不扣钱的情况。在单体程序中，数据库和spring框架已经解决这个这个问题，我只要在需要事务的方法上加上@Translate，或者在Spring配置中某一层甚至全局事务。对于我这种CRUD程序员，最初的2年一直在写代码，居然还不知道事务是什么东西，这说明在单体程序开发中，事务已经被处理的很好了，和我们程序员关系不大，第二也说明不要一直写CRUD的代码，那是在浪费生命。
重要的组件包括事务管理器、XA资源管理器和事务参与者。事务管理器负责全局事务的管理和协调，XA资源管理器负责本地资源的管理和协调，事务参与者负责具体的事务操作。事务协调器作为桥梁，协调各个组件之间的交互，确保分布式数据一致性。
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