XA分布式事务方案是一种在分布式系统中实现跨多个数据库或队列等资源的一致事务的方法。
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。
X/Open Distributed Transaction Processing(X/Open DTP)模型是一种用于构建分布式事务处理系统的标准模型。该模型定义了如何在分布式环境中协调和管理事务的执行。
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。
XA是一种基于两阶段提交(Two-Phase Commit,2PC)协议的分布式事务解决方案。XA规范由X/Open公司提出,用于解决分布式事务的一致性问题。XA分布式事务解决方案涉及到多个资源管理器(Resource Manager)和一个事务管理器(Transaction Manager)。
总结,当事务方法执行过程中发生异常时,Spring事务会根据异常类型是否为检查异常以及是否配置了回滚异常类型来决定是否回滚事务。未检查异常会自动回滚,而检查异常需要通过配置来决定是否回滚。
本文全面的介绍了JTA分布式事务模型和接口规范,以及开源的分布式事务解决方案Atomikos。笔者认同"talk is cheap,show me the code",因此在文章最后,给出一个完整的Atomikos与spring、mybatis整合的完整案例。
在MySQL中,可以使用XA规范来实现分布式事务的强一致性。XA(eXtended Architecture)是一个分布式事务的标准规范,定义了事务管理器(Transaction Manager)和资源管理器(Resource Manager)之间的协议,用于实现分布式环境下的事务一致性。
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。
JTA规范下载地址:http://download.oracle.com/otn-pub/jcp/jta-1.1-spec-oth-JSpec/jta-1_1-spec.pdf
以上是努力通知型分布式事务中处理事务回滚的一般流程和前提条件。具体的实现方式可能因不同的分布式事务框架和应用场景而有所差异。
在Hmily框架中,异步调用是通过两阶段提交(Two-Phase Commit,2PC)来实现的。
通过上一篇的介绍,我们知道了SOA真正需要的是一个能够协调服务操作直接(通过服务自身访问的资源)或者间接(通过被调用服务访问的资源)访问的所有资源的分布式事务管理系统,这是一个复杂的架构体系。WCF,作为Windows平台下基于SOA的分布式框架,对分布式事务提供全面的支持。不过,WCF并不是另起炉灶,而是充分地利用了Windows现有的事务控制基础架构。本节着重讨论Windows事务处理模型,首先来看看在这个模型中各个事务参与者各自扮演怎样的角色。 对于所有的事务参与者,按照各自在整个事务生命周期各个阶
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。
通过上述措施,可以保证分布式事务在出现失败的情况下,能够回滚到之前的一致状态,从而保证数据的一致性。
相比于数据分片方案的逐渐成熟,集性能、透明化、自动化、强一致、并能适用于各种应用场景于一体的分布式事务解决方案则显得凤毛麟角。基于两(三)阶段提交的分布式事务的性能瓶颈以及柔性事务的业务改造问题,使得分布式事务至今依然是令架构师们头疼的问题。
相比于数据分片方案的逐渐成熟,集性能、透明化、自动化、强一致、并能适用于各种应用场景于一体的分布式事务解决方案则显得凤毛麟角。基于两或三阶段提交的分布式事务的性能瓶颈以及柔性事务的业务改造问题,使得分布式事务至今依然是令架构师们头疼的问题。
张亮,京东数科数据研发负责人,Apache ShardingSphere发起人 & PPMC
总体来说,Seata的使用经验还是比较顺利的。通过配置和注解的方式,可以比较方便地在代码中进行分布式事务的管理。同时,Seata提供了一些可靠性保证机制,可以应对一些异常情况。不过,在配置和使用过程中,理解和掌握Seata的一些概念和机制还是需要一些时间和学习成本的。
综上所述,为了保证XA事务的一致性和可靠性,需要使用XA协议进行分布式事务的管理,使用分布式事务日志记录事务操作,设计幂等性操作,借助数据库的分布式事务支持,以及使用分布式锁和分布式一致性算法来确保分布式系统的数据一致和可靠性。
为了规范分布式事务的管理,X/OPEN 提出了分布式事务处理规范XA协议,XA规范了TM与RM之间的通信接口,在TM与多个RM之间形成一个双向通信桥梁,从而在多个数据库资源下保证ACID四个特性。目前知名的数据库,如Oracle, DB2,mysql等,都是实现了XA接口的,都可以作为RM。
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。
Seata是一个开源的分布式事务解决方案,在分布式系统中保证数据一致性是非常重要的。Seata提供了高效、易用、可靠的分布式事务解决方案,帮助用户实现跨DB、跨A/C、跨RPC的分布式事务。
事务是数据库从一个稳定状态变迁到另一个稳定状态的保证,具备 ACID 这 4 个特性:
[第1篇] SOA需要怎样的事务控制方式 在一个基于SOA架构的分布式系统体系中,服务(Service)成为了基本的功能提供单元,无论与业务流程无关的基础功能,还是具体的业务逻辑,均实现在相应的服务之中。服务对外提供统一的接口,服务之间采用标准的通信方式进行交互,各个单一的服务精又有效的组合、编排成为一个有机的整体。在这样一个分布式系统中某个活动(Activity)的实现往往需要跨越单个服务的边界,如何协调多个服务之间的关系使之为活动功能的实现服务,涉及到SOA一个重要的课题:服务协作(Service Co
随着互联网的发展,用户基数变得越来越大,网站应用的规模也不断扩大, 常规的单体应用和垂直应用架构已无法应对, 分布式服务架构以及流动计算架构正在成为一种趋势。这里借用dubbo官网的一张图来介绍下架构演进之路。
虽然现在微服务越来越流行,我们的系统随之也拆分出来好多的模块功能。这样做的目的其实就是为了弥补单体架构中存在的不足。随着微服务的拆分,肯定设计到分库分表,但这之中肯定设计到分布式事务。最典型的例子就是银行转账,比如银行A给银行B转账500 块钱,流程肯定是银行A-500,银行B+500,在这个过程要么都成功,要么都成仁。首先银行A和银行B的数肯定是在不同的数据库,如果在转账的过程中,银行A首先-500库钱之后,在银行B+500的时候出现了问题,如果事务不回滚,那么就会出现500块钱丢失的问题,也就是出现了事务一致性问题。
前言:在上一篇文章 基于可靠消息方案的分布式事务:Lottor介绍 中介绍了常见的分布式事务的解决方案以及笔者基于可靠消息方案实现的分布式事务组件Lottor的原理,并展示了应用的控制台管理。在正式介绍Lottor的具体实现之前,本文首先将会介绍Java中的事务管理,重点介绍Spring的事务管理。PS:有很多读者提问Lottor是否开源,这里统一回答:是开源的,Lottor目前在笔者所在公司的内部项目应用,并且笔者在将耦合的业务代码重构,将会在下一篇文章同步更新到GitHub,敬请期待。本文较长,适合电脑
什么是分布式事务 简单的来说就是,一个大的操作由两个或者更多的小的操作共同完成。而这些小的操作又分布在不同的网络主机上。这些操作,要么全部成功执行,要么全部不执行。 拿转账的例子来说下什么是分布式事务。张三和李四在不同的城市,存储他们账户信息的服务器也在不同的网络主机上。张三有30元钱,李四有30元钱。张三给李四转账5元就是一个事务。完成这个事务,需要两个操作。首先得从张三账户上扣5元,然后再给李四账户上加5元。事务执行完毕后,必须是两个操作都执行成功,要么都失败。 事务的特性 分布式事务本身就是事务,所以
在 J2EE 应用中,事务是一个不可或缺的组件模型,它保证了用户操作的 ACID(即原子、一致、隔离、持久)属性。对于只操作单一数据源的应用,可以通过本地资源接口实现事务管理;对于跨数据源(例如多个数据库,或者数据库与 JMS)的大型应用,则必须使用全局事务 JTA (Java Transaction API)。JTA 为 J2EE 平台提供了分布式事务服务,它隔离了事务与底层的资源,实现了透明的事务管理方式。 #1 利用 JTA 处理事务# ##1.1 什么是事务处理## 事务是计算机应用中不可或缺的组件
分布式事务学习项目:流量充值中心 git地址:https://github.com/barrywangmeng/data-refill-center
Seata 是一种开源的分布式事务解决方案,能够处理跨多个请求的事务,适用于各种容器、语言和数据访问类型。在微服务架构下,依赖多个服务的操作可能导致分布式事务的问题。Seata 提供了完整的解决方案以确保数据的一致性和可靠性。
● 原子性:一个事务对状态的改变是原子的,要么都发生,要么都不发生,这些改变包括数据库的改变、消息以及对转换器的操作。
提起微服务架构,不可避免的两个话题就是服务治理和分布式事务。数据库和业务模块的垂直拆分为我们带来了系统性能、稳定性和开发效率的提升的同时也引入了一些更复杂的问题,例如在数据一致性问题上,我们不再能够依赖数据库的本地事务,对于一系列的跨库写入操作,如何保证其原子性,是微服务架构下不得不面对的问题。
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针对分布式系统的特点,基于不同的一致性需求产生了不同的分布式事务解决方案,追求强一致的两阶段提交、追求最终一致性的柔性事务和事务消息等等。各种方案没有绝对的好坏,抛开具体场景我们无法评价,更无法能做出合理选择。在选择分布式事务方案时,需要我们充分了解各种解决方案的原理和设计初衷,再结合实际的业务场景,从而做出科学合理的选择。
我们了解到了分布式事务的基础概念。与本地事务不同的是,分布式系统之所以叫分布式,是因为提供服务的各个节点分布在不同机器上,相互之间通过网络交互。不能因为有一点网络问题就导致整个系统无法提供服务,网络因素成为了分布式事务的考量标准之一。因此,分布式事务需要更进一步的理论支持,接下来,我们先来学习一下分布式事务的CAP理论。
前几天,有一位10多年经验的架构师在面试互联网大厂时被问到这样一个问题,说请你谈谈分布式事务的解决方案。那今天,我给大家分享一下我对这个问题的理解。
在讲解Seate中的XA模式之前我们先来了解了解什么是XA规范。XA 规范 是 X/Open 组织定义的分布式事务处理(DTP,Distributed Transaction Processing)标准,XA 规范描述了全局的TM与局部的RM之间的接口,XA 规范 在上世纪 90 年代初就被提出。目前,几乎所有主流的数据库都对 XA 规范 提供了支持。
在微服务开发中,存在诸多的开发痛点,例如分布式事务、全链路跟踪、限流降级和服务平滑上下线等。而在这其中,分布式事务是最让开发者头痛的。那分布式事务是什么呢?
前面我们讲了分布式事务的基本概念,CAP理论等,也讲了2pc协议,3pc协议,我们可以暂时认为2pc协议,3pc协议他们是传统的事务处理机制,这一篇,我们讲一讲TCC(Try-Confirm-Cancel) 事务机制,相对于传统事务机制(X/Open XA Two-Phase-Commit),TCC的特别之处在于它不依赖资源管理器(RM)对XA的支持,而是通过对业务逻辑(由业务系统提供的)的调度来实现分布式事务。
支持当前事务; 如果不存在,请创建一个新的。事务定义的默认设置,并且定义了事务同步的作用域
什么是分布式事务 问题的引出 先看一张图,一个电商平台的架构图。 对于用户来说的一个创建订单的过程,背后很可能跨越了多个应用服务。涉及诸如:订单、库存、积分、优惠券等多个微服务模块,而每个模块的数
互联网的世界与十几年前相比,已经大不相同。以往的单体服务就可以支撑起大多数的用户需求。然而随着手机等电子产品的普及,用户想要的服务已经是越来越复杂,各种需求相互关联。而这也给软件开发带来了更多的挑战。为了应付随时会变化的代码世界,现有的开发趋势都在逐渐的化整为零。其中最具代表性的就是微服务的流行。
分布式事务就是一个业务操作,是由多个细分操作完成的,而这些细分操作又分布在不同的服务器上,事务,就是这些操作要么全部成功执行,要么全部不执行。分布式事务用于在分布式系统中保证不同节点之间的数据一致性。
在开发中,为了降低单点压力,通常会根据业务情况进行分表分库,将表分布在不同的库中(库可能分布在不同的机器上)。在这种场景下,事务的提交会变得相对复杂,因为多个节点(库)的存在,可能存在部分节点提交失败的情况,即事务的ACID特性需要在各个不同的数据库实例中保证。比如更新db1库的A表时,必须同步更新db2库的B表,两个更新形成一个事务,要么都成功,要么都失败。 那么我们如何利用MySQL实现分布式数据库的事务呢?
在计算机科学中,事务处理(transaction processing )是将信息处理划分为独立的、不可分割的操作,称为事务(Transaction)。每个事务必须作为一个完整的执行单元,要么整个事务成功(提交),要么失败(中止,回滚),它永远不能只是部分完成。使用事务可以简化应用程序的错误处理,因为它不需要担心部分失败,系统(通常是数据库或某些现代文件系统)的完整性始终处于已知的、一致的状态。
CAP理论作为分布式的重要理论基础,指出了在分布式环境下,其实只有AP和CP两种模型去选择。BASE理论作为CAP理论的一个延伸,主张牺牲一致性去换取可用性。反之,一个分布式系统也可以去牺牲可用性去换取一致性。
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