前言 随着互联网的发展，分布式技术的逐渐成熟，动态水平扩展和自动容灾备份、一键部署等技术方案不断成熟，各大中小互联网企业都在尝试切换将产品的技术方案到分布式的方案，但是分布式的技术方案有一个业内比较难以解决的问题 ，就是分布式事务的处理，大部分都是将业务尽量限制在同库中，避免跨库事务，或者采用消息队列处理分布式事务，或者采用DTC来处理，但是性能都不是太理想。 在阅读关于淘宝数据库OceanBase的一些文章时受到启发，想到一个不成熟的方案，也可以说是对OceanBase的一些思路的总结，在这里写出来给大家分享一下，也欢迎指出其中不合理或可改善的地方。 并通过某种机制(定时器或达到某个阈值)，就备份本机数据，并提交到Data Transfer Station，提交成功后，清空本地数据库。 另外，如果查询要做到强一致性，也应该这样做一个差异性数据合并，再转发给业务服务，这样就能做到信息的一致性和实时性。 以上仅提供一种思路，实现可结合自己的业务，对该解决方案做一些更改，具体选取技术。
TenDB Cluster是腾讯游戏CROS DBA团队提供的MySQL分布式关系型数据库解决方案，主要包括兼容MySQL协议、透明分库分表、负载均衡、高可用、在线扩展等特点。 TSpider基于MariaDB 10.3.7上的开源存储引擎spider定制研发而成，是游戏场景中规模最大的分布式MySQL存储引擎。 spider存储引擎类似MySQL分区表的运作机制，spider原作者Kentoku SHIBA极具创新性的实现了跨机网络分区特性，为MySQL生态解决扩展性问题，提供了更好选择。 ? TenDB基于Percona Server 5.7.20定制而成，额外提供在线加字段、大字段压缩、binlog压缩/限速等特性及性能优化、分布式事务优化、BUG FIX等。 通常一个集群会有多个TenDB实例，均衡的存储集群数据。每个TenDB可以使用主备部署或者MGR的方式来保证存储层的可用性。 Tdbctl是TenDB Cluster集群的中央控制模块。
提供包括云服务器，云数据库在内的90+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务，助力开发者和企业零门槛上云。
ShardingSphere-Proxy 与 PostgreSQL 的生态对接，让用户能够在 PostgreSQL 数据库的基础上获得如数据分片、读写分离、影子库、数据加密/脱敏、分布式治理等透明化的增量能力 除了 PostgreSQL 方面，由华为开源的国产数据库 openGauss 的热度持续攀升。 openGauss 具备优秀的单机性能，配合 ShardingSphere 的能力和生态，能够打造出覆盖更多场景的国产分布式数据库解决方案。 ShardingSphere PostgreSQL/openGauss Proxy 目前能够支持数据分片、读写分离、影子库、数据加密/脱敏、分布式治理等 Apache ShardingSphere 生态中大部分能力 ShardingSphere-Proxy 介绍 ShardingSphere-Proxy 是 ShardingSphere 生态中的一个接入端，定位为对客户端透明的数据库代理。
来源：https://www.cnblogs.com/SimpleWu/p/10118674.html 分布式Session存在的问题？ 目前项目中存在的问题 如何解决这两个服务之间的共享问题呢？ 分布式Session存在的问题？ 解决方案： 使用cookie来完成（很明显这种不安全的操作并不可靠） 使用Nginx中的ip绑定策略，同一个ip只能在指定的同一个机器访问（不支持负载均衡） 利用数据库同步session（效率不高） 使用 tomcat内置的session同步（同步可能会产生延迟） 使用token代替session 我们使用spring-session以及集成好的解决方案，存放在redis中 目前项目中存在的问题 启动两个项目端口号分别为 如何解决这两个服务之间的共享问题呢？ spring已经给我们想好了问题并且已经提供出解决方案：spring-session 不了解的可以去百度了解下。
下面说一下分布式实现的几种方式： 一、数据库悲观锁 所谓的悲观锁：顾名思义，就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次拿数据的时候都会上锁。 该方案，在高并发时显然不适用，依赖于数据库的性能以及锁机制，会造成锁无法释放。 二、数据库乐观锁 所谓的乐观锁：就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据。 一般的方案都是加一个版本号字段（version），在查询数据时将版本号带出来，更新后将版本号+1，如果版本号一致才更新，并获取影响行数，如果没更新则报错。 5.当调用完共享资源后，调用unlock（）方法，关闭zk，进而可以引发监听事件，释放该锁。 实现的分布式锁是严格的按照顺序访问的并发锁。
下面说一下分布式实现的几种方式： 一、数据库悲观锁 所谓的悲观锁：顾名思义，就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次拿数据的时候都会上锁。这样别人拿数据的时候就要等待直到锁的释放。 该方案，在高并发时显然不适用，依赖于数据库的性能以及锁机制，会造成锁无法释放。 二、数据库乐观锁 所谓的乐观锁：就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据。 一般的方案都是加一个版本号字段（version），在查询数据时将版本号带出来，更新后将版本号+1，如果版本号一致才更新，并获取影响行数，如果没更新则报错。 5.当调用完共享资源后，调用unlock（）方法，关闭zk，进而可以引发监听事件，释放该锁。 实现的分布式锁是严格的按照顺序访问的并发锁。
分布式Session存在的问题？ 解决方案： 使用cookie来完成（很明显这种不安全的操作并不可靠） 使用Nginx中的ip绑定策略，同一个ip只能在指定的同一个机器访问（不支持负载均衡） 利用数据库同步session（效率不高） 使用 tomcat内置的session同步（同步可能会产生延迟） 使用token代替session 我们使用spring-session以及集成好的解决方案，存放在redis中 目前项目中存在的问题 启动两个项目端口号分别为 如何解决这两个服务之间的共享问题呢？ spring已经给我们想好了问题并且已经提供出解决方案：spring-session 不了解的可以去百度了解下。 Web服务器之间通过连接第三方服务来共享数据，实现Session共享！ （完） 【推荐阅读】 Java中的注解是如何工作的？ 高并发的核心技术 - 幂等的实现方案 （完） ?
基于数据库实现分布式锁 在数据库中创建一个表，表中包含方法名等字段，并在方法名字段上创建唯一索引，想要执行某个方法，就使用这个方法名向表中插入数据，成功插入则获取锁，执行完成后删除对应的行数据释放锁。 ，数据库会保证只有一个操作可以成功，那么就可以认为操作成功的那个线程获得了该方法的锁，可以执行方法体内容。 另外基于Redission也可以实现分布式锁。 3. 基于Zookeeper实现分布式锁 基于ZooKeeper实现分布式锁的步骤如下： （1）创建一个目录mylock。 总结 ZooKeeper版本的分布式锁问题相对比较来说少。 是否单点故障：Redis本身有很多中玩法，如客户端一致性hash，服务器端sentinel方案或者cluster方案，很难做到一种分布式锁方式能应对所有这些方案。
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。 1. 如果重试还是不能解决问题，那么需要使用分布式事务来解决。 3. 分布式事务 对于分布式一致性问题可以采用分布式事务来解决。 下面简单介绍几种实现方式。 3.4.1 本地事务管理器 对于简单的业务可能只要保障2个数据库之间的一致，这样在本地实现事务管理器比较快成本也不高。 ? 1. ，消费者消费消息做自己的业务逻辑，按正常逻辑消息会在数据库变更后发出，如果消息发送超时且失败那么DB和MQ之间就产生了不一致问题，如何解决呢？ 兜底核对 虽然有了分布式事务，但是在实际场景中可能会因为bug导致数据不一致，这时需要兜底来做最后一道防线，通过定时核对数据是否一致，如不一致手动/自动进行订正。
utm_source=tuicool&utm_medium=referral 本篇文章是基于非事务消息的异步确保的方式来完成分库分表中的事务问题。 二、需要解决问题 2.1 原有事务 由于分库分表之后，新表在另外一个数据库中，如何保证主库和分库的事务性是必须要解决的问题。 解决办法：通过在主库中创建一个流水表，把操作数据库的逻辑映射为一条流水记录。当整个大事务执行完毕后（流水被插入到流水表）,然后通过其他方式来执行这段流水，保证最终一致性。 ? 2.2 流水 所谓流水，可以理解为一条事务消息 上面通过在数据库中创建一张流水表，使用一条流水记录代表一个业务处理逻辑，因此，一个流水一定是能最终正确执行的.因此，当把一段业务代码提取流水中必须要考虑到 解决办法是：在分库中创建一个流水表，当流失处理完成以后，不是去更新老表状态，而是插入分库流水表中、 这样做的好处： 一般会对流水做唯一索引，那么如果流水重复多次执行的时候，插入分库流水表的时候肯定由于唯一索引检测不通过
场景 2：由于数据库容量的瓶颈或者是由于数据库访问性能的瓶颈，将一某一个大库、大表或者访问量非常大的表进行拆分，然后分布到不同的实例中。 还有一个 spider 分布式引擎方案，非常适合前面我们讨论的两个场景，下来将会做深入的介绍，该引擎目前已经集成到了 MariaDB 中，目前最新的版本是 Spider 3.2.37。 本文就是基于 spider 的分布式数据库解决方案，下面就来详细介绍： 一、Spider 引擎简介 1、spider 引擎是什么 spider 引擎是一个内置的支持数据分片特性的存储引擎，支持分区和 b、方便横向扩展，能解决单台 mysql 得性能和存储瓶颈问题 c、对后端的存储引擎没有限制 d、间接实现垂直拆分和水平拆分功能 通过 spider 和后端的数据库连接，可以是独立的表，也可以是基于分区表 至少提升 30%，目前 Tspider 已经发展到了 Tspider 1.9 版本，Tspider 经过了腾讯游戏海量访问以及高数据安全性的考验，整体解决方案已经非常成熟，目前财付通也有部分服务器使用了互娱的
我们知道分布式锁的特性是排他、避免死锁、高可用。 分布式锁的实现可以通过数据库的乐观锁(通过版本号)或者悲观锁(通过for update)、Redis的setnx()命令、Zookeeper(在某个持久节点添加临时有序节点，判断当前节点是否是序列中最小的节点 redis.png 本篇文章，主要讲如何用Redis的形式实现分布式锁。后续文章会讲解热点KEY读取，缓存穿透和缓存雪崩的场景和解决方案、缓存更新策略等等知识点，理论知识点较多。 测试分布式锁是否可行。 所以我们要重写lock与unlock()的逻辑，看到网上已经有很多的解决方案。
、用户服务及他们对应的数据库就是分布式应用中的三个部分。 由上面的两种思想，延伸出了很多的分布式事务解决方案： XA TCC 可靠消息最终一致性 AT 3.4 二阶段提交 1) 正常情况 ? 这样就避免了资源的长期锁定和阻塞等待，执行效率比较高，属于性能比较好的分布式事务方式。 AT 模式的一阶段、二阶段提交和回滚均由 Seata 框架自动生成，用户只需编写“业务 SQL”，便能轻松接入分布式事务，AT 模式是一种对业务无任何侵入的分布式事务解决方案。 [参看]: 分布式事务解决方案 分布式系统一致性解决方案 https://ivanzz1001.github.io/records/post/distribute-systems/2018/05/30/
三、分布式理论 CAP定理 在一个分布式系统中，以下三点特性无法同时满足： 一致性（C）：undefined 在分布式系统中的所有数据备份， 「在同一时刻是否拥有同样的值」 。 具体地讲在分布式系统中，在任何数据库设计中，一个Web应用 「至多只能同时支持上面的两个属性」 。显然，任何横向扩展策略都要依赖于数据分区。因此，设计人员必须在一致性与可用性之间做出选择。 `以下就是分布式事务解决方案。 因此，这种模式并不能很好地被复用。 七、本地消息表 执行流程： 消息生产方，需要额外建一个消息表，并记录消息发送状态。消息表和业务数据要在一个事务里提交，也就是说他们要在一个数据库里面。 这种方案也是实现了 「最终一致性」 ，对比本地消息表实现方案，不需要再建消息表， 「不再依赖本地数据库事务」 了，所以这种方案更适用于高并发的场景。
前言 前面已经聊了很多分布式服务上的技术问题，说到微服务这里就不得不提分布式事务的，下面先聊一下数据库事务以及事务的一些理论 数据库事务 严格意义上的事务实现应该是具备原子性、一致性、隔离性和持久性，简称 分布式理论 当我们的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分区，这里所说的分区指的是物理分区，分区之后可能不同的库就处于不同的服务器上了，这个时候单个数据库的ACID已经不能适应这种情况了 常用解决方案 XA模式（2PC and 3 PC） 优点： 尽量保证了数据的强一致，适合对数据强一致要求很高的关键领域。 此方案的核心是将需要分布式处理的任务通过消息日志的方式来异步执行。消息日志可以存储到本地文本、数据库或消息队列，再通过业务规则自动或人工发起重试。 缺点： 实现难度大，主流MQ不支持，没有.NET客户端，RocketMQ事务消息部分代码也未开源 总结 本文只是总结了分布式事务的各种解决方案以及适应场景，在实际应用中可以根据业务情况来选择解决方案。
3) 现有解决方式：通过数据切分提高网站性能，横向扩展数据层 水平切分DB，有效降低了单台机器的负载，也减小了宕机的可能性。 集群方案：解决DB宕机带来的单点DB不能访问问题。 Taobao的基于ibatis和Spring的的分布式数据访问层，已有多年的应用，运行效率和生产实效性得到了开发人员和用户的肯定。 这样一来，文章数据就很自然的被分到了各个数据库中，达到了数据切分的目的。接下来要解决的问题就是怎样找到具体的数据库呢？ 4) 接下来对分布式数据库解决海量数据的存访问题做进一步介绍 分布式数据方案提供功能如下： （1）提供分库规则和路由规则（RouteRule简称RR），将上面的说明中提到的三中切分规则直接内嵌入本系统 ，具体的嵌入方式在接下来的内容中进行详细的说明和论述； （2）引入集群（Group）的概念，解决容错性的问题，保证数据的高可用性； （3）引入负载均衡策略（LoadBalancePolicy简称LB）；
强同步的缺点时主副本写性能会下降，同时如果备副本不可用主副本也不能提供服务（变相的解决方案是复制方式降级为异步复制）。 如果这个业务请求有事务，那这就产生了分布式事务。分布式事务解决方案有两种，强一致的两阶段提交（XA）方案和最终一致的TCC方案。详情请参考《说说数据库事务和开发（下）—— 分布式事务》。 SQL线性扩展能力 当数据分区方案确定、分区路由问题也解决了后，运维和业务架构为业务的搭建了一个好的分布式数据库环境。 但是如果业务场景确实无法带上拆分键，除了强制扫描所有分区外，还有个解决方案就是全局索引表。 后面业务能否发挥分布式数据库的优势就取决于业务SQL的写法是否有很好的线性扩展能力。最后简单总结了蚂蚁金服支付宝和网上银行在分布式数据库架构方面的最佳实践。 -The End-
2019年末Java面试解析总结：Java+Redis+数据库+解决方案+分布式.. 2019年末Java面试解析总结：Java+Redis+数据库+解决方案+分布式.. 2019年末Java面试解析总结：Java+Redis+数据库+解决方案+分布式.. Zookeeper 下 Server工作状态 解决方案篇 API接口安全设计 秒杀系统设计思路 分布式事务解决方案 SSO单点登录方案 Redis缓存和MySQL数据一致性方案详解 分库分表设计 缓存雪崩 Redis，大厂面试解决方案，分布式事务，设计模式，算法，数据结构，MySQL等
挑战1：如何定义每个微服务的边界 定义微服务边界可能是任何人遇到的第一个挑战。每个微服务都必须是应用程序的一部分，每个微服务都应该是自主的，具有它所传递的所有好处和挑战。但是你如何确定这些界限呢？ 首先，您需要关注应用程序的逻辑域模型和相关数据。尝试在同一个应用程序中识别分离的数据孤岛和不同的上下文。每个上下文可以有不同的业务语言（不同的业务术语）。上下文应该独立定义和管理。 例如，用户可以在身份或成员关系上下文中被称为用户，在CRM上下文中被称为客户，在订购上下文中被称为买方，等等。 为每个上下文标识具有不同域的多个应用程序上下文之间的边界的方式，正是如何标识每个业务微服务及其相关域模型和数据的边界。您总是试图最小化这些微服务之间的耦合。 挑战2：如何创建从多个微服务检索数据的查询
分布式数据库（TDSQL）是腾讯打造的一款分布式数据库产品,具备强一致高可用、全球部署架构、分布式水平扩展、高性能、企业级安全等特性,同时提供智能 DBA、自动化运营、监控告警等配套设施,为用户提供完整的分布式数据库解决方案。
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