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day19:

MQ 在的整个流程。  如何实现两个(订单、学习)共同完成一件即订单支付成功自动添加学生选课的需求,这里的关键是如何保证两个的一致性。 上边的几个问题涉及到控制,下面我们带着这些问题,来继续了解一下什么是。0x02 什么是在了解之前,我们来回顾一下什么是系统。1、什么是系统? CAP 理论是处理的理论基础,了解了 CAP 理论有助于我们研究的处理方案。 三、Spring Task定时任0x01 需求析根据的研究结果,订单需要定时扫描任表向 MQ 发送任

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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. 在这之后CAP理论在领域盛行一时。?CAP定理是以下三个性最多只能其中两点,不可能三者兼顾。一致性(Consistency) 代表在任何时刻,任何节点中我们所看到的数据都是没有矛盾的。 区容错性(Partition Tolerance) 代表环境中,当部节点因网络原因而彼此失联时,系统仍能正确地提供的能力。 TCC(Try-Confim-Cancel)TCC是除可靠消息队列外的另一种常见的机制,由数据库专家帕 · 赫兰德(Pat Helland)提出。 如果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T等。另一部是每一个子对应的补偿操作,我们命名为C1,C2,...,Ci,...,Cn。

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    Saga模简介

    但是,2PC两段提交并不是微架构的选择,因为存在单点风险,因为锁也会降低吞吐量。 如果不结合CAP定理是无法认识清楚,2PC其实只是选择了CAP中CA,虽然CA保证了可靠性,但是忽视网络通讯随时可能堵塞或失败,形成网络区,反而不可靠,2PC带来的可靠性在环境中是虚幻的 在系统中,CAP定理是King,CAP定理无论是理论高度或是工程实施高度都是要高于传统的,在CAP定理的干预下,传统ACID走向了妥协,变成了BASE,也就是走向最终一致性的柔性。 有两种可选方案:首先是当Saga流程全部完成时再发送响应,这样的好处是响应中带有处理结果,但是这样会降低可用性,CAP定理中,环境中满足了C一致性,只能降低了可用性A。 无中心协调者的Saga方需要使用件概念,比如订单订单创建件到客户那里,客户授信通过或不通过件给订单

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    .Net Core with 微 - - TCC

    上一次我们讲解了的 2PC、3PC 。那么这次我们来理一下 TCC 。本次还是讲解 TCC 的原理跟 .NET 其实没有关系。 Try阶段开始:订单把房间设置为锁定状态;积把用户的积减去消耗的积同时把消耗的积暂存在冻结字段上。 Confirm 如果一阶段都提交成功了,那么所有的都开始进入 Confirm 阶段。订单把房间状态更改为“已预定”状态;积把冻结的积清0。这样整个都成功完成了。 但是有一种殊情况会造成资源的悬挂。按照正常流程我们的 Try 阶段总是先于 Cancel 执行的。 - Consul 配置中心 .Net Core with 微 - Polly 熔断降级 .Net Core with 微 - - 2PC、3PC

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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。优点:尽量保证了数据的强一致,实现成本较低。 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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    )什么是就是指的参与者、支持器、资源器以及管理器别位于不同的系统的不同节点之上。 的基础从上面来看是随着互联网高速发展应运而生的,这是一个必然的我们之前说过数据库的ACID四大性,已经无法满足我们,这个时候又有一些新的大佬提出一些新的理论:CAPCAP 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,可以为微架构中的提供一站解决方案。 GTS的MT模可以等于TCC模,用户可以根据自身业需求自定义每个阶段的具体行为。MT模提供了更多的灵活性,可能性,以达到殊场景下的自定义优化及殊功能的实现。

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    而微架构是将单个成一系列小,且这些小都拥有独立的进程,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 就是保证这两个关键操作要么都成功,要么都要失败。应该具有4个属性:原子性、一致性、隔离性、持久性。这四个属性通常称为ACID性。 任何机制在实现时,都应该考虑的ACID性,包括:本地,即使不能都很好的满足,也要考虑支持到什么程度。ACIDACID 理论是对性的抽象和总结,方便我们实现。 你可以理解成:如果实现了操作的 ACID 性,那么就实现了。ACID的具体含义详述如下。

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    比较微中的

    图4中,A使用将所有的变更提交到其数据库,然后将消息发送到一个队列,期间不会有消息重复或消息丢失。类似地,B使用(在一条中)来消费消息并提交到数据库B,且不会有数据重复。 或者B可以不使用,转而使用本地,并实现幂等消费模。 不需要XA3.可以在协调器层面了解到状态 劣势 1. 复杂的编程模型2. 参与的可能要提供幂等补偿操作3. 最终一致性4. (并行处理) 如何选型策略正如你看到的,在微架构中处理时并不存在正确或错误的模。 在这种情况中,使用二阶段提交的可以在某些定数据源下工作,但它们很难在(为可扩展性和高可用性设计的)动态云环境上保证可靠性。

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    架构下方案

    为此,本文将深入和大家探讨微架构下,的各种解决方案,并重点为大家解读阿里巴巴提出的解决方案----GTS。该方案中提到的GTS是全新一代解决微问题的互联网中间件。 4 GTS--解决方案GTS是一款中间件,由阿里巴巴中间件部门研发,可以为微架构中的提供一站解决方案。更多GTS资料请访问研发团队微博。 单支的平均响应时间在2ms左右,3台器组成的集群可以支撑3万TPS以上的请求。 GTS的MT模可以等于TCC模,用户可以根据自身业需求自定义每个阶段的具体行为。MT模提供了更多的灵活性,可能性,以达到殊场景下的自定义优化及殊功能的实现。 在整个世界范围内,既满足ACID性,又具备高性能、高可用、业侵入性低的中间件在GTS前是不存在的。让我们一起体验GTS带来的巨大变革吧!

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    架构下方案

    为此,本文将深入和大家探讨微架构下,的各种解决方案,并重点为大家解读阿里巴巴提出的解决方案----GTS。该方案中提到的GTS是全新一代解决微问题的互联网中间件。 4 GTS--解决方案GTS是一款中间件,由阿里巴巴中间件部门研发,可以为微架构中的提供一站解决方案。更多GTS资料请访问研发团队微博。 单支的平均响应时间在2ms左右,3台器组成的集群可以支撑3万TPS以上的请求。 GTS的MT模可以等于TCC模,用户可以根据自身业需求自定义每个阶段的具体行为。MT模提供了更多的灵活性,可能性,以达到殊场景下的自定义优化及殊功能的实现。 在整个世界范围内,既满足ACID性,又具备高性能、高可用、业侵入性低的中间件在GTS前是不存在的。让我们一起体验GTS带来的巨大变革吧!

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    化与冲突解析

    我们先回顾一下,如果没有做所有上述的架构和业数据库的拆,那所有操作都由同一个jvm进程中的同一个管理器控制,那么物提交和回滚是比较容易控制的,但是在环境下,所有的操作都是以为业单元 我们可以换一个思路,参考跨两个的操作,假如我们将业继续合并下沉,也就是B、C操作放到B中执行能够保证一致性,然后将A、B合并到A中执行,同样也能保证一致性,这样在中跨3个进程的调用我们也能够保证数据一致性 那么系统中的如何保证数据一致性呢? 简单给出以下几个比较抽象的方案: 产品层面;将强一致性需求转变成若一致性需求,或者说从设计角度规避场景强一致性强一致性但相对简单的业场景;比方说只跨两个单元,可以考虑业下沉与合并强一致性并且比较复杂的场景 ,考虑使用中间件,例如TXC或者自己实现业场景复杂但是可以接受最终一致性(ACID中牺牲CI),可以考虑本地消息表,TCC模,消息等 谢谢参读,如有不周可以直接联系本人或者留言!

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    .Net Core with 微 - - 2PC、3PC

    这次我们来聊一聊。 在微体系下,我们的应用被割成多个,每个都配置一个数据库。如果我们的的不够完美,那么为了完成业会出现非常多的跨库。 如果下单成功,但是扣减积接口失败,那么就会造成数据的不一致性。这个时候我们就需要使用来保证数据的一致性。 2PC 要求每个的参与方都把一个抽象成2个阶段。下面大概析下 2PC 的流程。 首先提出2个概念:参与方 中所有需要同时进入的业方。 协调器 环境下为了对多个参与方进行统一的调度管理,我们需要一个调度器。 所以 2PC、3PC 并不是的首选方案。那么下期我们将继续这个话题,继续介绍 TCC

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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,别是在微架构中,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。 2.理论  当单个数据库的性能产生瓶颈的时候,我们可能会对数据库进行区,这里区指的是物理区,区后不同的库可能就在不同的器上了,这个时候单个数据库的ACID已经不能适应这种情况了,在集群情况下想保证集群的 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。 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发送二次确认怎么办? Producer 向 MQ 发送类型的 message。MQ 接收成功后,向 Producer 返回确认信息,这时,half message 就形成了。Producer 执行本地逻辑。

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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。 在微大行其道的今天,基于Saga实现的则更具普适性。 微是将粒度控制在上下文内的松耦合的架构。对于微架构的建议对于数据库提供强一致的,在上下文之间依靠最终一致性方案来解决之间协同的问题。 幂等由于系统中网络带来的不可靠性,saga调用提出了应该支持幂等,在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框架实现组成部发现模块微处理模块集中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。

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    TCC模协调器的功能接管的管理,类似JTA的独立管理器(非两阶段提交)保存每个资源上的记录:跟踪状态、检查超时保证每个资源上的性处理各种错误:超时、重试、网络异常、不可用TCC模实现借鉴 然后这个时候,订单的 TCC 框架只要感知到了任何一个的 Try 逻辑失败了,就会跟各个内的 TCC 框架进行通信,然后调用各个的 Cancel 逻辑。? 如果有一些意外的情况发生了,比如说订单突然挂了,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SeataSeata 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。为什么呢? 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。协调器、DB参与者。 但是可能因为网络波动,在给2张机票付款时,有一张机票付款超时来,这个时候美团应该帮我重试付款,直到付款成功为止,所以这里涉及到一个幂等性支持。 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--

    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,都将导致整个的回滚的参与者 、支持器、资源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器上,且属于不同 的应用,需要保证这些小操作要么全部成功,要么全部失败。 的场景单体系统访问多个数据库一个需要调用多个数据库实例完成数据的增删改操作多个微访问同一个数据库多个需要调用一个数据库实例完成数据的增删改操作多个微访问多个数据库多个需要调用一个数据库实例完成数据的增删改操作解决方案全局全局基于 而Seata的做法是在Phase1 就将本地提交,这样就可以省去Phase2 持锁的时间,整体提高效率Seata实现控制本示例通过Seata中间件实现,模拟电商中的下单和扣库存的过程我们通过订单微执行下单操作

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    Seata

    0x01:什么是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)协调器,维护全局的运行状态 ,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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    之Spring与JMS(二)

    Spring Spring机制主要包括声明和编程,声明让我们从复杂的处理中得到解脱,编程在实际开发中得不到广泛使用,仅供学习参考。 spring的管理器使用抽象的设计方实现,以下为spring中管理器的逻辑实现代码 (精简了一部,突出核心逻辑) ## 状态public interface TransactionStatus 此种处理方不存在对应用器的依赖,因而部署灵活却无法支持多数据源的。 ); } }复制代码 本地机制过程图: Spring 外部(全局) 外部管理器提供管理 通过Spring接口,调用外部管理器 使用JNDI等方获取外部管理器的实例 外部管理器一般由应用器提供 (SPI)的实现,由管理者将JNDI API映射为定的命名和目录系统,使得Java应用程序可以和这些命名和目录之间进行交互。

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