如何实现两个分布式服务（订单服务、学习服务）共同完成一件事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分布式服务的事务的一致性。 上边的几个问题涉及到分布式事务控制，下面我们带着这些问题，来继续了解一下什么是分布式事务。 0x02 什么是分布式事务 在了解分布式事务之前，我们来回顾一下什么是分布式系统。 1、什么是分布式系统？ CAP 理论是分布式事务处理的理论基础，了解了 CAP 理论有助于我们研究分布式事务的处理方案。 消息队列实现最终一致性 本方案是将分布式事务拆分成多个本地事务来完成，并且由消息队列异步协调完成，如下图： 下边以下单减少库存为例来说明： ? 1、订单服务和库存服务完成检查和预留资源。 三、Spring Task定时任务 0x01 需求分析 根据分布式事务的研究结果，订单服务需要定时扫描任务表向 MQ 发送任务。
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. 分区容错性（Partition Tolerance） 代表分布式环境中，当部分节点因网络原因而彼此失联时，系统仍能正确地提供服务的能力。 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。 我们是使用mysql任务表，外加一个定时服务不停去扫描任务表中的未同步成功的任务去做同步处理（当然这里有一定上限设定）。 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。
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我们先回顾一下，如果没有做所有上述的架构和业务数据库的拆分，那所有操作都由同一个jvm进程中的同一个事务管理器控制，那么事物提交和回滚是比较容易控制的，但是在分布式环境下，所有的操作都是以服务为业务单元 我们可以换一个思路，参考跨两个服务的操作，假如我们将业务继续合并下沉，也就是B、C操作放到B事务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，这样在分布式中跨3个进程的服务调用我们也能够保证数据一致性 那么分布式系统中的分布式事务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分布式场景强一致性 强一致性但相对简单的业务场景；比方说只跨两个服务单元，可以考虑业务下沉与合并 强一致性并且比较复杂的场景 ，考虑使用分布式事务中间件，例如TXC或者自己实现 业务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模式，消息事务等 谢谢参读，如有不周可以直接联系本人或者留言！
而对于第二个问题，现在还没有通用方案很好的解决微服务产生的事务问题。分布式事务已经成为微服务落地最大的阻碍，也是最具挑战性的一个技术难题。 为此，本文将深入和大家探讨微服务架构下，分布式事务的各种解决方案，并重点为大家解读阿里巴巴提出的分布式事务解决方案----GTS。 该方案中提到的GTS是全新一代解决微服务问题的分布式事务互联网中间件。 4 GTS--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。 更多GTS资料请访问研发团队微博。 单事务分支的平均响应时间在2ms左右，3台服务器组成的集群可以支撑3万TPS以上的分布式事务请求。
如今云服务器已经变得非常热门，如果身边还有人没有听说过云服务器，那么一定会遭受大家鄙夷的目光。但是云服务器的实际租用其实并不多见，那么如何租用云服务器？租用云服务器需要注意些什么呢？ 如何租用云服务器服务 其实目前市场上提供云服务的服务商是非常丰富的，很多互联网企业都有自己的云服务平台，在实际租用时用户只需要按照自己的需求来选择所需要的云服务器性能，一般来说需求不高的用户可以选择价格便宜的云服务器模式 租用云服务器注意事项 由于云服务器在使用时需要进行合理的配置才能够使用，因此在这里建议租用云服务器的用户最好具备一些网络上的专业知识，那么如何租用云服务器呢？ 通常选择云服务器服务商时，尽量选择大品牌的服务商，并且对不同服务商的服务范围和服务价格进行对比，选择性价比更高的一家云服务器服务商，最后云服务器商的售后服务和技术支持也是需要重视的事情。 如何租用云服务器？怎么才能租用到称心满意的云服务器，是很多用户都比较关心的问题，其实选择云服务器主要在于性能的稳定，因此尽量选择一些大的云服务器提供商是非常关键的事情。
在微服务环境下为什么不能使用ACID事务？ 但是，2PC两段提交并不是微服务分布式架构的选择，因为存在单点风险，因为锁也会降低吞吐量。 分布式事务如果不结合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，形成网络分区，反而不可靠，2PC带来的可靠性在分布式环境中是虚幻的 在分布式系统中，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事务的，在CAP定理的干预下，传统ACID事务走向了妥协，变成了BASE，也就是走向最终一致性的柔性事务。 2.一致性其实是数据的完整性，这个可以由一个应用服务内部的本地事务通过数据库机制完成，跨服务的完整性(Referential integrity)由应用完成。
上一次我们讲解了分布式事务的 2PC、3PC 。那么这次我们来理一下 TCC 事务。本次还是讲解 TCC 的原理跟 .NET 其实没有关系。 TCC Try 准备阶段，尝试执行业务 Confirm 完成业务 Cancel 回滚准备阶段的业务 TCC 事务其实是 2PC 的一个扩展。上一次我们说了 2PC ，在二阶段进行事务提交。 Confirm 如果一阶段都提交成功了，那么所有的服务都开始进入 Confirm 阶段。订单服务把房间状态更改为“已预定”状态；积分服务把冻结的积分清0。这样整个事务都成功完成了。 总结 TCC 事务是 2PC 的一种升级。TCC 相对于 2PC 不再依赖于本地数据库事物能力，它可以使用于应用层面的事务。 微服务 - Consul 配置中心 .Net Core with 微服务 - Polly 熔断降级 .Net Core with 微服务 - 分布式事务 - 2PC、3PC
现在大多数做网站的企业，都会选择服务器租用业务来处理自身网站上的数据。而服务器租用的优劣也对用户网站的优化有着一定的影响。那么应该如何选择服务器租用业务呢？ 服务器租用，可以包括服务器带宽租用、高防服务器租用、云主机租用等业务。在选择上更加多样，用户可以根据需求去选择最适合自身业务的租用方式。 成本价格低廉，是服务器租用较大的优势之一。 因为企业用户不需要去担负服务器托管的成本费用，而且托管到IDC运营商的机房内，机房服务项目机房服务项目和运输的成本费都是十分昂贵的。不难看出选择服务器租用就会更加便捷且节省成本费用。 因此如果用户追求较高质量的传输速度的话，可以选择服务器带宽租用的业务，来保证网络的传输速度。再者就是高防服务器租用，建议对安全性能要求较高的用户，可以选择高防服务器租用业务，来保证安全性能。 最后就是云主机租用，云主机租用业务胜在价格便宜且上架速度快。如果企业用户对私密性没有较大的要求，可以选择云主机租用业务，云主机租用是进行共享带宽，所以建议使用人群以私密性不高的用户为准。
总体看来，在选择服务器业务时，会出现大大小小的问题。有些IDC运营商会打着免费服务器租用、低价服务器租用等等口号，来吸引用户。但是这种租用的服务器，后续的使用费和服务器租用费的确是非常高。 先来看一下服务器租用的概念。一般来讲，服务器租用业务是服务器托管业务的延伸。服务器租用一般由IDC运营商提供服务器硬件设施，并同时负责软件的安装。 将软硬件配置好用户租用的服务器上，并维护服务器的基本运行。服务器租用可以分为高防服务器租用和服务器带宽租用。前者是安全性更高，后者是网络速度更快，用户完全可以根据自身情况灵活选择。 比如先免费让用户使用配置比较低或者配置高有权限的服务器，等用户使用一段时间之后要想继续使用，就需要续费并且以各种理由提高费用，否则就不能继续使用。 服务器租用的过程中，企业用户要根据自身的需求选择最合适的服务器租用方式。比如季付还是年付这样。再就是要根据企业自身业务需求，去确定服务器的软硬件的配置。在这里要说明的一点就是，高配置并不是高性能。
作者：绍辉 原文：https://yq.aliyun.com/articles/609854 一、TCC简介 TCC是一种比较成熟的分布式事务解决方案，可用于解决跨库操作的数据一致性问题； TCC是服务化的两阶段编程模型 ，该TCC服务将作为分布式事务的其中一个资源，参与到整个分布式事务中；事务管理器分2阶段协调TCC服务，在第一阶段调用所有TCC服务的Try方法，在第二阶段执行所有TCC服务的Confirm或者Cancel 会出现分布式事务的并发问题； 用户在实现TCC服务时，需要考虑业务数据的并发控制，尽量将逻辑锁粒度降到最低，以最大限度的提高分布式事务的并发性； 三、总结 蚂蚁金服使用TCC有10年历史，在TCC应用方面积累了大量实践经验 ；除了上述TCC服务的设计注意事项外，我们在解决用户高并发、高可用需求方面也提供了解决方案，我们对分布式事务做了极致的性能优化以支持双11等大促的高并发需求，我们基于蚂蚁LDC架构的高可用方案能使分布式事务服务达到 99.99%的可用性； 蚂蚁金服大部分业务系统均采用TCC的方式接入分布式事务，但设计TCC服务时要遵循大量设计规范，这无疑对用户提了非常高的要求；为了简化用户接入分布式事务的门槛，蚂蚁金服的分布式事务框架
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。
图４中，A服务使用分布式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服务使用分布式事务(在一条事务中)来消费消息并提交到数据库B，且不会有数据重复。 或者B服务可以不使用分布式事务，转而使用本地事务，并实现幂等消费模式。 参与的服务必须提供可恢复的后端，这样协调器可以通过回滚来恢复整体状态。这种方式的最大好处是能够通过本地事务让可能不支持分布式事务的各种服务达到一致性状态。 不需要XA事务3.可以在协调器层面了解到分布式状态 劣势 1. 复杂的分布式编程模型2. 参与的服务可能要提供幂等补偿操作3. 最终一致性4. (并行处理) 如何选型分布式事务策略 正如你看到的，在微服务架构中处理分布式事务时并不存在正确或错误的模式。
一.引言 在上篇文章《老生常谈——利用消息队列处理分布式事务》一文中留了一个坑，今天来填坑。 如下图所示 如果服务A和服务B之间是同步调用，比如服务C需要按流程调服务A和服务B，服务A和服务B要么一起成功，要么一起失败。 针对这种情况，目前业内普遍推荐使用TCC事务来解决的！ 就要采取TCC分布式事务方案！ 概念 TCC的全称是（Try-Confirm-Cancel）。 因此，需要引入TCC分布式事务框架，事务的Try、Confirm、Cancel三个状态交给框架来感知！你只要告诉框架，Try要执行啥，Confirm要执行啥，Cancel要执行啥! 三.挖坑 注意看，《老生常谈——利用消息队列处理分布式事务》和本文所涉及到的微服务都是同一平台的。 那如果碰到，不同平台之间调用，你要怎么保证事务？
(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。 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。 我见过太多团队一个人维护几个微服务，太多团队过度设计，搞得所有人疲劳不堪，而微服务过多就会引出分布式事务，这个时候我不会建议你去采用下面任何一种方案，而是请把需要事务的微服务聚合成一个单机服务，使用数据库的本地事务 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。 单事务分支的平均响应时间在2ms左右，3台服务器组成的集群可以支撑3万TPS以上的分布式事务请求。
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。
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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