如果进行了拆库，余额、订单、流水可能分布在不同的数据库上，甚至不同的数据库实例上，此时就不能用数据库原生事务来保证数据的一致性了。 高并发易落地的分布式事务，是行业没有很好解决的难题，那怎么办呢？...第二个事务失败，执行第一个事务的补偿事务 Compensate_AccountT(); } } 补偿事务有什么缺点？...画外音：如上图，最后2ms内出现异常，会出现不一致。 有什么区别和差异？...后置提交优化，有什么不足？...exec(); trx2.exec(); trx3.exec(); trx1.commit(); trx2.commit(); trx3.commit(); 这个小小的改动（改动成本极低），不能彻底解决多库分布式事务数据一致性问题
前言 今年双十一的各大云厂商的云产品活动力度空前的大，比如腾讯云、阿某云、华某云等等，各家卖瓜各家夸，为了博得购买者的青睐，都使出了各种浑身解数，可以说今年的双十一活动力度空前绝后，非常的大，尤其是腾讯云的云产品双十一活动可以说是腾讯云有史以来最大力度的活动...，可以是各种“骨折”价，各种“跳楼”价，可以说今年没有参加腾讯云双十一活动就会留下遗憾，有一种错过今年的双十一还要再等一年的感觉，其实真是这样，双十一的活动力度是全年力度最大的时候，机不可失时不再来的。...2.png 接着来说一下腾讯云的TNPS消息推送服务的价格，那真是白菜价，可以说是全网最低，再加上双十一活动，叠加打折，非常的便宜划算，购买的周期越长折扣越大，简直要把腾讯的鹅毛撸光了！...，这一点是最大的亮点，但是价格也是比较贵的，可以说是目前推送服务商里面最贵的，虽然双十一活动也在做打折活动，但是打完折之后的价格依然不美丽，而且只能线下购买，所以这里也就不再过多介绍。...最后再讲一句，腾讯云的双十一活动还有不到一周时间就要截止了，没有下手的观望者赶紧下手了，再犹豫就真的要错过了，赶紧行动吧！
X/Open DTP(Distributed Transaction Process)是一个分布式事务模型。...这个模型主要使用了两段提交(2PC - Two-Phase-Commit)来保证分布式事务的完整性。在这个模型里面，有三个角色 AP（An application Program），应用程序。...二、两阶段提交 所有关于分布式事务的介绍中都必然会讲到两阶段提交，它是实现XA分布式事务的关键（确切地说：两阶段提交主要保证了分布式事务的原子性，即所有结点要么全做要么全不做）。...spring会帮你搞定剩下的一切功能！ ? 很简单就搞定了不同数据库之间的事务问题。分布式事务是不是就是这么简单呢？...除了以上3点，现在系统都采用分布式架构，一个分布式事务很多时候不是亲自去操作另一个数据库，而是去调用其他团队的服务。其他团队的服务很可能不支持XA协议！
当系统是分布式系统，并且数据库有分库分表的情况下，此时会产生分布式事务相关的问题。...分布式事务产生背景： （1）数据库进行了分库分表 （2）服务SOA化（跟微服务的概念差不多） （3）事务执行情况协调：在分布式系统中，每一个机器节点虽然都能明确的知道自己执行的事务是成功还是失败，但是却无法知道其他分布式节点的事务执行情况...因此，当一个事务要跨越多个分布式节点的时候，为了保证该事务可以满足ACID，就要引入一个协调者（Cooradinator）。其他的节点被称为参与者（Participant）。...当一个挂掉无法提交，其他已经完成提交，就会出现分布式事务的问题。数据最终不一致。 ? MySQL事务处理流程： （1）先记录 undo/redo log，确保日志刷到磁盘上持久存储。...(<10%) .只要第一个阶段成功，那么commit阶段出现失败的概率就非常小，大大增加了分布式事务的成功概率。
tb，team building，团建 第一个阶段，一般tb主席会提前一周问一下团队里的每个人，说，大家伙，下周六我们去滑雪+烧烤，去吗？...第二个阶段，那下周六大家就一起去滑雪+烧烤了 所以这个就是所谓的XA事务，两阶段提交，有一个事务管理器的概念，负责协调多个数据库（资源管理器）的事务，事务管理器先问问各个数据库你准备好了吗？...这种分布式事务方案，比较适合单块应用里，跨多个库的分布式事务，而且因为严重依赖于数据库层面来搞定复杂的事务，效率很低，绝对不适合高并发的场景。...，那么这里就需要进行补偿，就是执行已经执行成功的业务逻辑的回滚操作 给大家举个例子吧，比如说跨银行转账的时候，要涉及到两个银行的分布式事务，如果用TCC方案来实现，思路是这样的： 1）Try阶段：先把两个银行账户中的资金给它冻结住就不让操作了...比如说我们，一般来说跟钱相关的，跟钱打交道的，支付、交易相关的场景，我们会用TCC，严格严格保证分布式事务要么全部成功，要么全部自动回滚，严格保证资金的正确性，在资金上出现问题 比较适合的场景：这个就是除非你是真的一致性要求太高
分布式事务 基础概念： 1.什么是事务？...数据库事务在实现时会将一次事务涉及的所有操作全部纳入到一个不可分割的执行单元，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，都将导致整个事务的回滚 1.3 .分布式事务 随着互联网的快速发展...，软件系统由原来的单体应用转变为分布式应用 分布式系统会把一个应用系统拆分为可独立部署的多个服务，因此需要服务与服务之间远程协作才能完成事务操作，这种分布式系统环境下由不同的服务之间通过网络远程协作完成事务称之为分布式事务...因此在分布式架构的基础上，传统数据库事务就无法使用了，张三和李四的账户不在一个数据库中甚至不在一个应用系统里，实现转账事务需要通过远程调用，由于网络问题就会导致分布式事务问题。...3、多服务访问同一个数据库实例 比如：订单微服务和库存微服务即使访问同一个数据库也会产生分布式事务，原因就是跨JVM进程，两个微服务持有了不同的数据库链接进行数据库操作，此时产生分布式事务。
分布式事务的实现主要有以下 5 种方案： XA 方案 TCC 方案 本地消息表 可靠消息最终一致性方案 最大努力通知方案 两阶段提交方案/XA方案 所谓的 XA 方案，即：两阶段提交，有一个事务管理器的概念...这种分布式事务方案，比较适合单块应用里，跨多个库的分布式事务，而且因为严重依赖于数据库层面来搞定复杂的事务，效率很低，绝对不适合高并发的场景。...你们公司是如何处理分布式事务的？ 如果你真的被问到，可以这么说，我们某某特别严格的场景，用的是 TCC 来保证强一致性；然后其他的一些场景基于阿里的 RocketMQ 来实现分布式事务。...你找一个严格资金要求绝对不能错的场景，你可以说你是用的 TCC 方案；如果是一般的分布式事务场景，订单插入之后要调用库存服务更新库存，库存数据没有资金那么的敏感，可以用可靠消息最终一致性方案。...当然如果你愿意，你可以参考可靠消息最终一致性方案来自己实现一套分布式事务，比如基于 RocketMQ 来玩儿。
在数据库执行中，多个并发执行的事务如果涉及到同一份数据的读写就容易出现数据不一致的情况，不一致的异常现象有以下几种。 脏读，是指一个事务中访问到了另外一个事务未提交的数据。...脏读、不可重复读和幻读有以下的包含关系，如果发生了脏读，那么幻读和不可重复读都有可能出现。 ?...分布式事务产生的原因 分布式事务是伴随着系统拆分出现的，前面我们说过，分布式系统解决了海量数据服务对扩展性的要求，但是增加了架构上的复杂性，在这一点上，分布式事务就是典型的体现。...分布式事务解决方案 分布式事务的解决方案，典型的有两阶段和三阶段提交协议、 TCC 分段提交，和基于消息队列的最终一致性设计。...分布式事务有哪些开源组件 分布式事务开源组件应用比较广泛的是蚂蚁金服开源的 Seata，也就是 Fescar，前身是阿里中间件团队发布的 TXC（Taobao Transaction Constructor
，当一个分布式事务的所有子事务都是隔离的，那么这个分布式事务天然的就实现了隔离性。...3.1.3 一致性 前面提到一致性有两层语义，一层是确保事务执行结束后，数据库从一个一致状态转变为另一个一致状态。另一层语义是事务执行过程中的中间状态不能被观察到。...（对于分布式事务来说，可重复读隔离级别不足以保证事务一致性，如果你的程序有全局一致性读要求，可以考虑串行化隔离级别.）...另外，Confirm 操作需满足幂等性，保证一笔分布式事务有且只能成功一次。 取消操作 Cancel：释放 Try 阶段预留的业务资源。同样的，Cancel 操作也需要满足幂等性。 ?...在第一阶段执行结束到第二阶段执行结束之间，有一段时间的延时，在这段时间内，看似任何用户都不享有这笔资产。 但是，从用户的角度来考虑这个问题的话，这个时间间隔可能就无所谓或者根本就不存在。
不想了，我等码农，还是看看怎么来处理分布式系统中的事务这个老大难吧！ 本文略长，读者需要有一定耐心，如果你是高级码农或者架构师级别，你可以跳过。 本文注重实战或者实现，不涉及CAP，略提ACID。...本文适合基础分布式程序员： 1. 本文会涉及集群中节点的failover和recover问题. 2. 本文会涉及事务及不透明事务的问题. 3. 本文会提到微博和tweeter，并引出一个大数据问题....由于分布式这个话题太大，事务这个话题也太大，我们从一个集群的一个小小节点开始谈起。 集群中存活的节点与同步 分布式系统中，如何判断一个节点（node）是否存活？ kafka这样认为： 1....不知道读者有木有对这个问题的数据库I/O有点想法，或者虎躯一震呢？...是跳过吗？因为新数据的事务ID和库里或者log里的事务ID相同，按事务要求这次数据应该已经处理过了，跳过？
不想了，我等码农，还是看看怎么来处理分布式系统中的事务这个老大难吧！ 本文略长，读者需要有一定耐心，如果你是高级码农或者架构师级别，你可以跳过。 本文注重实战或者实现，不涉及CAP，略提ACID。...本文适合基础分布式程序员： 1. 本文会涉及集群中节点的failover和recover问题. 2. 本文会涉及事务及不透明事务的问题. 3. 本文会提到微博和tweeter，并引出一个大数据问题....由于分布式这个话题太大，事务这个话题也太大，我们从一个集群的一个小小节点开始谈起。 集群中存活的节点与同步 分布式系统中，如何判断一个节点（node）是否存活？ kafka这样认为： 1....其实这又引出了一个很重要的问题，也是很多大谈框架、设计、模式却往往忽视的问题：性能和数据库建模的关系。 1. 数据量有多大？ 不知道读者有木有对这个问题的数据库I/O有点想法，或者虎躯一震呢？...是跳过吗？因为新数据的事务ID和库里或者log里的事务ID相同，按事务要求这次数据应该已经处理过了，跳过？
双十一 哟呼～～ 一年一度双十一又到了，看了一下今年双十一，或许是今年以来，最优惠的时候。（618相比……各有千秋） 这次就教大家买配套服务来建站吧。先说一下个人用户，再说一下企业用户。...这次双十一，不管是新用户还是老用户，都可以有优惠，无非是多和少的区别罢了： 新用户：毕竟是新用户，新用户需要一定的入门时间，为了让他们不惧怕，优惠自然更多一些。...[双十一优惠券] 刚好续费无忧时候安排上。这优惠，可不是天天有的事情，强烈安利！！！ 域名 建站肯定是需要域名的，有了域名，再加上Nginx，在服务器资源够的情况下，还可以一个服务器架设多个网站。...CDN 最后就是CDN了，本身CDN其实没那么重要；但是对于服务器防止DDOS有一定防护。...所以……小号，你懂的： （当然，iPad、iPhone就别指望了…… 洗洗睡吧） 活动预测 [嘿嘿] 最后，大胆预测，双十一晚上应该还会和618一样，有直播庆典。
面试官心理分析 只要聊到你做了分布式系统，必问分布式事务，你对分布式事务一无所知的话，确实会很坑，你起码得知道有哪些方案，一般怎么来做，每个方案的优缺点是什么。...现在面试，分布式系统成了标配，而分布式系统带来的分布式事务也成了标配了。因为你做系统肯定要用事务吧，如果是分布式系统，肯定要用分布式事务吧。...先不说你搞过没有，起码你得明白有哪几种方案，每种方案可能有啥坑？比如 TCC 方案的网络问题、XA 方案的一致性问题。...面试题剖析 分布式事务的实现主要有以下 5 种方案： XA 方案 TCC 方案 本地消息表 可靠消息最终一致性方案 最大努力通知方案 两阶段提交方案/XA方案 所谓的 XA 方案，即：两阶段提交，有一个事务管理器的概念...你们公司是如何处理分布式事务的？ 如果你真的被问到，可以这么说，我们某某特别严格的场景，用的是 TCC 来保证强一致性；然后其他的一些场景基于阿里的 RocketMQ 来实现分布式事务。
事务是以一种可靠、一致的方式，访问和操作数据库中的数据的程序单元。...WHERE username='BatMan'; COMMIT; --提交事务 以navicat for mysql 工具为例，开启一个查询，执行第一段sql ，但最后一行COMMIT还未执行。...这时再开一个查询窗口执行第二段sql，但第2行sql先不执行，从第3行开始执行，此时可以看到结果还是和最初的数据一致，没有增加也没有减少，这就是事务的隔离性：一个事务的执行过程中不能影响到其他事务的执行...，即一个事务内部的操作及使用的数据对其他事务是隔离的，并发执行各个事务之间无不干扰。...此时全部执行第二段sql，因为设置了事务的隔离级别，所以此时可以看到数据有加有减少，即便第一段sql没有执行COMMIT操作。
，但最终一致 事务消息 可以将其视为两阶段提交消息实现，以确保分布式系统中的最终一致性。...事务callback 退款callback查询 有退款记录且未处理中则Commit 其他则Rollback 发送短信callback查询 有退款记录且成功则Commit 其他则Rollback 退款同步...如果任何一个正向操作执行失败，那么分布式事务会去退回去执行前面各参与者的逆向回滚操作，回滚已提交的参与者，使分布式事务回到初始状态。 ?...，事务一阶段结束（TM 通知 TC 提交/回滚分布式事务）； TC 汇总事务信息，决定分布式事务是提交还是回滚； TC 通知所有 RM 提交/回滚 资源，事务二阶段结束； AT模式 AT 模式是一种无侵入的分布式事务解决方案...以上操作全部在一个数据库事务内完成，这样保证了一阶段操作的原子性。 ? TCC模式 ? 一个分布式的全局事务，整体是 两阶段提交 的模型。
1、为什么有分布式事务 分布式系统经常出现的异常 机器宕机、网络异常、消息丢失、消息乱序、数据错误、不可靠的 TCP、存储数据丢失......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，几乎可以说是无法避免。...2、CAP 定理与 BASE 理论 1、CAP 定理 CAP 原则又称 CAP 定理，指的是在一个分布式系统中 一致性（Consistency） 在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值...结果有以下三种情况： 赢得了多数的选票，成功选举为Leader； 收到了Leader的消息，表示有其它服务器已经抢先当选了Leader； 没有服务器赢得多数的选票，Leader选举失败，等待选举时间超时后发起下一次选举... 功能上的损失：购物网站在购物高峰（如双十一）时，为了保护系统的稳定性， 部分消费者可能会被引导到一个降级页面。
实践中的分布式事务 分布式事务，尤其是使用两阶段提交实现的分布式事务，毁誉参半。一方面，他们可以提供其他方式难以实现的安全保证；另一方面，由于运维复杂、降低性能、承诺过多，他们广受诟病。...为了避免分布式事务带来的运维复杂度，很多云服务选择不支持分布式事务。 很多分布式事务的实现会带来严重的性能下降——如 MySQL 中的分布式事务据说比单机事务慢一个数量级，也无怪乎人们建议不要用。...首先，我们需要精确地定义什么是“分布式事务”。有两种完全不同的分布式事务经常被混淆： 数据库内部分布式事务在一些分布式数据中（标配支持多分区和多副本的数据库），支持跨节点的内部分布式事务。...阻塞时持有锁 为什么我们这么关心事务的参与者在未定状态时卡住呢？系统的其他部分不能够无视该未定事务而继续干自己的事情吗？反正该未定事务最终会被处理。 问题的关键点在于存在锁（locking）。...从这个角度来说，分布式事务有放大故障的嫌疑，这与我们构建容错系统的目标背道而驰（这就是 tradeoff，为上层提供的更多的一致性保证，就会牺牲性能，降低可用性）。
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