在计算机科学领域,分布式一致性是一个相当重要且被广泛探索与论证问题,首先来看三种业务场景。
分布式系统是一个硬件或者软件组件分布在不同的网络计算机上,彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统。
这就是分布式事物问题,当APP要买东西,这个操作会涉及到多个服务,意味着要操作多个数据库,这样本地事物就无法保证数据的一致性,所以就产生了分布式事物问题.
所谓的原子性就是说,在整个事务中的所有操作,要么全部完成,要么全部不做,没有中间状态。对于事务在执行中发生错误,所有的操作都会被回滚,整个事务就像从没被执行过一样。
我们平时的单机事物的使用,一步操作,要么全部执行完成,要么全部不执行,也就是ALL or Nothing。但是如果我们使用了分布式,一件事情分为多个分别在多个在不同的机器(进程)上执行。那对于这种的事物我们应该如何控制呢?
转载自 https://blog.csdn.net/lizhen1114/article/details/80110317
针对一些特定的场景、核心的流程 数据的准确性和可靠性尤其的重要如:订单、支付、入账 etc.
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。
在分布式事务中,通常使用两阶段协议或三阶段协议来保障分布式事务的正常运行,它也是 X/Open 公司定义的一套分布式事务标准。
根据ZooKeeper官网定义:ZooKeeper是一个集中式服务,用于维护配置信息、命名、提供分布式同步和提供组服务。分布式应用程序以某种形式使用所有这些类型的服务。每次实现它们时,都需要做大量工作来修复不可避免的错误和竞争条件。由于难以实现这些类型的服务,应用程序最初通常会忽略这些服务,这使得它们在发生变化时变得脆弱,难以管理。即使做得正确,在部署应用程序时,这些服务的不同实现也会导致管理复杂性。
事务就是提供一种“要么什么都不做,要么做全套(All or Nothing)”机制。
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。
ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务,将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。
随着互联网的发展,单一节点部署的方式已经无法满足需求,需要通过增加节点来线性扩展系统的负载和性能,因此系统架构也由原来的集中式架构向分布式架构转变。
https://juejin.im/user/5978b281f265da3e292a3d1c/activities
在分布式系统中有一个耳熟能详的原则,这就是CAP理论。那什么是CAP理论。为何这个原则突破不了,是别人想的不够多还是类似已知条件分析下的自锁问题,这里作者做一些初级的探索。首先要说的是CAP原则是加州大学的计算机科学家 Eric Brewer 提出的。
这种一致性级别是最符合用户直觉的,它要求系统写入什么,读出来的也会是什么,用户体验好,但实现起来往往对系统的性能影响大。
RPC(Remote Procedure Call,远程过程调用),一般用来实现部署在不同机器上的系统之间的方法调用,使得程序能够像访问本地系统资源一样,通过网络传输去访问远端系统资源;对于客户端来说, 传输层使用什么协议,序列化、反序列化都是透明的
第7步执行成功之后,网络出问题了,第8步会提交失败,此时的结果是:A库资金减少了100,B库资金却没有增加;这是一个网络问题导致了我们业务失败了,网络因素是程序不可控的一些因素,还有其他的比如运行到7之后,系统突然断电了,也会出现同样的结果。造成了数据错误,对业务影响也是比较大的。
当集群已经有过半的Follower完成同步Leader的状态,整个集群zk就进入了消息广播模式。
上一节讲了本地事物,我们先回顾一下,本地事物的事物是依靠底层数据库的支持实现,列如我们项目中的jdbc中统一封装的rollBack()方法以及结合AOP切面和事务的传播特性实现整个项目的事物机制。 今天我们主要聊的是全局事务。
本文是本系列的第一篇。从普遍认为的分布式系统中最最最重要的数据一致性开始。内容适合人群>=0年技术相关经验。
原子性(Atomicity )、一致性( Consistency )、隔离性或独立性( Isolation)和持久性(Durabilily),简称就是ACID
日常工作中,我们经常需要一些服务分布式的运行。跨区域如跨城、跨洲部署运行分布式系统往往是容易的,但是如何保证各系统间状态的一致是困难的。如何保证服务的高可靠、高可用,就是服务提供的数据是准确的,关键在于一些状态的传递,这个时候就需要利用分布式共识系统来维护相关状态,确保大家拿到的状态信息最终是一致的。
该文介绍了Hashgraph的技术原理、应用领域和作者对其未来发展的看法。作者认为Hashgraph是一种能够弥补人工智能、区块链技术和工业4.0之间的差距的技术,具有广泛的应用前景和商业价值。
本文作者David Cohen,关注区块链技术和人工智能的发展,探讨了这些技术如何结合在一起,以改变我们生活的方方面面。作者认为,通过区块链技术,我们可以实现分布式的共识机制,这将解决AI和机器学习中的数据安全和共享问题。同时,作者也介绍了一种基于区块链技术的共识算法——Hashgraph,并探讨了其如何应用于许可网络和公共网络中。作者预测,区块链技术将会成为未来互联网的基础设施,并推动人类社会的进步和发展。
面向服务架构,本质上就是将之前的单体应用拆分成多个应用,每个应用之间是通过分布式服务框架或者是一些RPC的框架进行通讯交互,之前提到了服务化提供的三大能力,一个是提供的物理层面对业务分解抽象的能力,第二个是解决了系统的一个水平扩展问题,第三是能够让一家公司具备百人以上的团队进行协作开发的能力,即提高我们的开发效能。
一个经典的分布式系统理论。CAP理论告诉我们:一个分布式系统不可能同时满足一致性(C:Consistency)、可用性(A:Availability)和分区容错性(P:Partition tolerance)这三个基本需求,最多只能同时满足其中两项。
账户01通过一系列服务和支付的流程,把钱转入账户02,在这一过程中,如果账户01出现出账成功,但是账户02没有入账,这就导致数据不一致,违反了基本的事务原则。基于数据归属在不同服务和不同的数据库中,这种情况下的事务出错被称为分布式事务问题。
“all nodes see the same data at the same time”,即更新操作成功并返回客户端后,所有节点在同一时间的数据完全一致,这就是分布式的一致性。一致性的问题在并发系统中不可避免,对于客户端来说,一致性指的是并发访问时更新过的数据如何获取的问题。从服务端来看,则是更新如何复制分布到整个系统,以保证数据最终一致。
阅读字数: 2739用时: 10分钟 本文内容来源于彭旸在OSC源创会上海站上的主题演讲,IT大咖说为与开源中国合作的视频知识分享平台。 内容摘要 对于真正企业级应用,需要分布式NoSQL/NewSQ
点击下方公众号关注并分享获取 MongoDB 最新资讯 分 享 有奖 本文由 7 月 20 日张耀星老师带来的《 MongoDB 可调一致性》的直播会后分享文章,错过直播的同学可以点击文末[阅读原文]即可观看回放视频。 转发本文至朋友圈集赞 10 个发送截图到助手小芒果微信,前 10 名用户各赠送社区专属定制T恤! ---- 这次直播分享是基于 MongoDB 之前发布的一篇论文,叫做 Tunable Consistency in MongoDB ,我们尝试用简单易懂的语言来表达其中的一些技术要点。
在微服务架构中,随着服务的逐步拆分,数据库私有已经成为共识,这也导致所面临的分布式事务问题成为微服务落地过程中一个非常难以逾越的障碍,但是目前尚没有一个完整通用的解决方案。
65 哥已经工作两年了,一直做着简单重复的编程工作,活活熬成了一个只会 CRUD 的打工 boy。
65 哥已经工作5年了,一直做着简单重复的编程工作,活活熬成了一个只会 CRUD 的打工 boy。
现今互联网界,分布式系统和微服务架构盛行。业界著名的CAP理论也告诉我们,在设计和实现一个分布式系统时,需要将数据一致性、系统可用性和分区容忍性放在一起考虑。
一说起事务,容易联想到数据库。我们日常使用事务的场景,绝大部分都是在操作数据库的时候。像 MySQL、Oracle这些主流的关系型数据库,也都提供了完整的事务实现。
A(存在DB操作)、B(存在DB操作)两方需要保证分布式事务一致性,通过引入中间层MQ,A和MQ保持事务一致性(异常情况下通过MQ反查A接口实现check),B和MQ保证事务一致(通过重试),从而达到最终事务一致性。 原理
事务(Transaction)是访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元(unit)。事务由事务开始(begin transaction)和事务结束(end transaction)之间执行的全体操作组成。
首先本章内容参考《分布式服务架构》整理,思考和总结纯个人理解。 要想解决一致性问题,就要先搞明白,什么是一致性问题,一致性问题是分布式常见问题,还可以再分为最终一致性和强一致性,但通常指强一致性,书中表示"你中有我,我中有你,浑然一体";人多力量大,引申出分而治之的思想和逻辑。
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:
小伙伴们思考一下,都能回答上来么,如果对于某些问题你还有疑问,楼主会通过本篇文章帮你解答这些问题,理清这些概念!
最近比较忙,好久没更新了。这次我们来聊一聊分布式事务。 在微服务体系下,我们的应用被分割成多个服务,每个服务都配置一个数据库。如果我们的服务划分的不够完美,那么为了完成业务会出现非常多的跨库事务。即使按照 DDD 的原则来切分服务还是免不了有的业务场景需要多个业务同时提交成功或者同时回滚的场景。比如会员使用积分下订单这个场景,那么会员服务的积分扣减需要跟订单下单成功同时完成。如果下单成功,但是扣减积分接口失败,那么就会造成数据的不一致性。这个时候我们就需要使用分布式事务来保证数据的一致性。 由于分布式事务要介绍的东西比较多,这一篇只介绍 2PC、3PC 的基本概念,所以 .net 相关的内容大概也只会出现在标题上一次,笑哭。
从我们学习关系型数据库的时候就知道了数据库有四种隔离级别。那么为什么要做隔离级别这样的设置呢。
本章的线性一致性是在铺垫了多副本、网络问题、时钟问题后的一个综合探讨。首先探讨了线性一致的内涵:让系统表现得好像只有一个数据副本。然后讨论如何实现线性一致性,以及背后所做出的的取舍考量。其间花了一些笔墨探讨 CAP,可以看出作者很不喜欢 CAP 的模糊性。
2008年阿里发起了去IOE运动,也就是我们说的IBM小型机、Oracle数据库和EMC存储设备。
本文讲述了在服务化架构下,如何保证多个子系统间业务数据的一致性。文章首先介绍了事务的概念和特性,然后通过举例说明了分布式事务的不足和本地事务的缺陷。接着,文章提到了一种基于消息系统的方案,该方案由本地消息表和MQ组成,能够屏蔽业务操作细节,实现事务一致性。最后,文章介绍了RocketMQ的事务消息方案,该方案能够保证业务操作和发送消息满足一致性。
在一系列微服务系统当中,假如不存在分布式事务,会发生什么呢?让我们以互联网中常用的交易业务为例子:
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