本文先介绍传统关系数据库中事务的ACID特性，再介绍分布式系统中的经典理论——CAP定理和BASE理论。 事务 事务的定义： 事务（Transaction）是由一系列对系统中数据进行访问与更新的操作所组成的一个程序执行逻辑单元（Unit），狭义上的事务特指数据库事务。 事务的作用： 当多个应用程序并发访问数据库时，事务可以在这些应用程序之间提供一个隔离方法，以防止彼此的操作相互干扰。-事务为数据库操作序列提供了一个从失败中恢复到正常状态的方法，同时提供了数据库即使在异常状态下仍能保持数据一致性的方法。事务具
6年前面试最常问的并且可以顺利拿到高薪的技能是 Dubbo ，2年前面试，只要你简历上有 Spring Cloud 项目的相关经验，肯定会打动面试官，现在呢？恐怕简历上有Dubbo和简单的Spring Cloud技术和经验是无法让面试官高看你的。 Spring Cloud Alibaba 近几年在受到国内不少开发者的广泛关注，也成为面试比较吃香的一个技能点了，如果你连Spring Cloud Alibaba 微服务生态都没用过，那么你可能就要被时代淘汰了。 有多少程序员要在最近跳槽？看看下面这十几道题是我当
近日，阿里、腾讯裁员冲上热搜。大厂纷纷裁员减负，本来在热火朝天的金三银四，奋力冲刺和面试跳槽大厂的互联网打工人们，陷入了迷茫和焦虑。对大环境的担忧是应该的，因为大环境会直接影响到我们生活的方方面面。 但其实，与其忧虑未知，不如走好当下的每一步，提升技能和储蓄力量，在技术的高峰上不断攀登才是最应该做的。只要自己有了足够强的能力，还是能往高处去。 在这个当下，我整理了一些技术资料和面试题集，供大家提升进阶，不管你是有跳槽打算还是单纯精进自己，都可以免费领取一份。 从面试简历模板到大厂面经汇总，从大厂内部技术资料
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在【精通高并发系列】的《实践出真知：全网最强秒杀系统架构解密！！》一文中，冰河详细的阐述了高并发秒杀系统的架构设计，也简单提到了如何扣减商品的库存。
作为Java程序员，选择学习什么样的技术？什么技术该不该学？去招聘网站上搜一搜、看看岗位要求就十分清楚了，自己具备的技术和能力，直接影响到你工作选择范围和能不能面试成功。 如果想进大厂，那就需要在Java核心技术栈上面好好准备了，具体可以分下面几个模块来学习。 学习模块 常见模式与工具：学习Java技术体系，设计模式，流行的框架与组件—— 常见的设计模式，编码必备， Spring5，做应用必不可少的最新框架，MyBatis，玩数据库必不可少的组件。从源码级别掌握它们，你比别人更容易进大厂。 分布式架构和微
在传统数据大集中的环境下，银行核心系统很容易发生故障，而且一旦发生故障，影响面将特别广，带来很大的舆论压力和监管压力，历史上大型商业银行核心系统故障的例子不在少数。而且传统的集中式架构不易扩展，各模块间高度耦合，最终造成核心系统体量太过庞大、业务太过繁重。
今年6月，我前同事的小公司辞退了30多个程序员。近3月过去了，大部分人都找不到合适工作。 问起被裁时的原因，有些老板找员工面谈时，为了让员工相对容易接受，会说公司效益不好要倒闭了、大环境不好、行业趋势下滑，而唯独不会告诉你：你的能力或许不行。 我们如何提高自己，使自己站在金字塔的顶点呢？掌控自己的命运，保证不被裁员呢？如何进大厂给自己镀金，保证自己的竞争力？如何避免35岁危机？ 问题关键还是核心竞争力，再年轻的人在竞争大一些的职场环境，如果能力不足照样被优化，而没有核心竞争力这件事只不过随着年龄的增长劣势变
分布式事务这个话题，我相信对于身在互联网中的开发者们一定都不陌生。电商系统最容易出现分布式事务的处理，
微服务倡导将复杂的单体应用拆分为若干个功能简单、松耦合的服务，这样可以降低开发难度、增强扩展性、便于敏捷开发。当前被越来越多的开发者推崇，很多互联网行业巨头、开源社区等都开始了微服务的讨论和实践。Hailo有160个不同服务构成，NetFlix有大约600个服务。国内方面，阿里巴巴、腾讯、360、京东、58同城等很多互联网公司都进行了微服务化实践。当前微服务的开发框架也非常多，比较著名的有Dubbo、SpringCloud、thrift 、grpc等。
DRDS 在 TDDL 提供的数据切分和 SQL 路由能力上，强化了分布式查询，事务和水平扩容能力。
随着业务的发展，微服务架构逐渐成为当下业务中台的主流架构形式，它不但解决了各个应用之间的解耦问题，同时也解决了单体应用的性能问题实现可扩展可动态伸缩的能力。如下图所示，业务中台就是将平台的通用能力进行下沉，避免重复建设，形成底座平台能力，上层的各个应用服务都是基于中台能力进行快速构建。但是随着应用规模的扩大，原本在单体应用中不是问题的问题，在微服务架构中可能就是比较严重的问题，本文所要探讨的服务之间的数据一致性便是其中最具代表性的问题。本文将结合常见的电商下单场景来说明业务中台数据一致性方案。
表示 八分音符 , 在四分音符的基础上多了一条尾巴 , 如果多个八分音符连接起来 , 则下方的尾巴连接起来 , 下面的四个八分音符连接起来 效果如下 :
分布式事务这个话题，开发者们一定都不陌生。电商系统最容易出现分布式事务的处理，比如用户在电商平台购买一个商品，用户首先下单，然后平台要扣减库存。创建订单和库存的扣减一般都在不同的服务器上(微服务架构)。而用户购买到商品的行为，必须要下单和扣减库存都成功，才算这次的交易成功，反之则失败。
数据库事务（简称：事务），是数据库管理系统执行过程中的一个逻辑单位，由一个有限的数据库操作序列构成，这些操作要么全部执行,要么全部不执行，是一个不可分割的工作单位。
参数优化 ===> 缓存、索引 ====> 读写分离====> 分库分表 （最终方案）
作者：伈情，喜玩Java、Python、Golang!热爱架构设计、SOA、微服务、高并发、分布式、性能优化、DevOps、大数据、消息队列等....!在互联网应用支撑系统&现金交易系统有些许经验 来自：nickid.cn/2017/04/分布式事务/ 一，题记 分布式事务场景如何设计系统架构及解决数据一致性问题，个人理解最终方案把握以下原则就可以了，那就是：大事务=小事务（原子事务）+异步（消息通知），解决分布式事务的最好办法其实就是不考虑分布式事务，将一个大的业务进行拆分，整个大的业务流程，转化
转载自：https://www.cnblogs.com/jiangyu666/p/8522547.html
http://icyfenix.cn/architect-perspective/general-architecture/transaction/distributed.html
分布式事务之前先简单介绍下介于本地事务和分布式事务之间的两个事务：全局事务（Global Transactions）和共享事务（Share Transactions）的原理与实现。
消息队列在互联网技术存储方面使用如此广泛，几乎所有的后端技术面试官都要在消息队列的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。
在《关于分布式事务的理解》，介绍了可靠消息队列的实现原理，虽然它也能保证最终的结果是相对可靠的，过程也足够简单（相对于 TCC 来说），但现在你已经知道，可靠消息队列的整个实现过程完全没有任何隔离性可言。虽然在有些业务中，有没有隔离性不是很重要，比如说搜索系统。但在有些业务中，一旦缺乏了隔离性，就会带来许多麻烦。Fenix's Bookstore 在线书店的场景事例中，如果缺乏了隔离性，就会带来一个显而易见的问题：超售。
符号表示 , 二者的用法相等 ; 表示每个节拍是一个四分音符 , 每小节有四拍 ;
事情还得从事务说起。我说事情总是喜欢从字面意义说起。那事务究竟是什么意思呢？得从它的英文说起：Transaction。
（含：JVM类加载机制，JVM内存模型，垃圾收集机制，类字节码实现机制，JVM调优案例，GC日志详解等）
事务是由一组SQL语句组成的逻辑处理单元，事务具有以下4个属性，通常简称为事务的ACID属性：
对大多数人而言，今年的双十一可谓是无感而过。然而，这个「无感」正是今年支付宝技术团队的一个重要目标。
随着计算能力的提升、互联网的兴起、数据的分布和存储需求、容错性和可用性的要求、业务的分布和协同需求以及云计算和大数据技术的发展，分布式系统变得越来越重要，并在各个领域得到广泛应用。分布式系统由于机器宕机、网络异常、消息丢失、消息乱序、数据错误、不可靠的 TCP、存储数据丢失等原因面临一系列挑战，本文重点讲述分布式系统面临的挑战之一数据一致性问题。
考虑支付重构的时候，自然想到原本属于一个本地事务中的处理，现在要跨应用了要怎么处理。拿充值订单举个栗子吧，假设：原本订单模块和账户模块是放在一起的，现在需要做服务拆分，拆分成订单服务，账户服务。原本收到充值回调后，可以将修改订单状态和增加金币放在一个mysql事务中完成的，但是呢，因为服务拆分了，就面临着需要协调2个服务才能完成这个事务
每年“双11”都是一场电商盛会，消费者狂欢日。今年双11的意义尤为重大，它已经发展成为全世界电商和消费者都参与进来的盛宴。而对技术人员来说，双十一无疑已经成为一场大考，考量的角度是整体架构、基础中间件、运维工具、人员等。
想象一下，当最后一张火车票同时被两个人购买，去检票口检票时被告知车票无效，这可以接受吗？
分布式场景下如何进行快照读是一个很常见的问题，因为在这种场景下极易读取到分布式事务的“中间状态”。针对这一点，腾讯云数据库TDSQL设计了全局一致性读方案，解决了分布式节点间数据的读一致性问题。 近日腾讯云数据库专家工程师张文在第十二届中国数据库技术大会上为大家分享了“TDSQL全局一致性读技术”。以下是分享实录： 分布式下一致性读问题 近年来很多企业都会发展自己的分布式数据库应用，一种常见的发展路线是基于开源MySQL，典型方案有共享存储方案、分表方案，TDSQL架构是一种典型的分区表方案。 以图例的银
分布式事务是分布式系统中非常重要的一部分，最典型的例子是银行转账和扣款，A 和 B 的账户信息在不同的服务器上，A 给 B 转账 100 元，要完成这个操作，需要两个步骤，从 A 的账户上扣款，以及在 B 的账户上增加金额，两个步骤必须全部执行成功；否则如果有一个失败，那么另一个操作也不能执行。
分布式事务场景如何设计系统架构及解决数据一致性问题，个人理解最终方案把握以下原则就可以了，那就是：大事务=小事务（原子事务）+异步（消息通知），解决分布式事务的最好办法其实就是不考虑分布式事务，将一个大的业务进行拆分，整个大的业务流程，转化成若干个小的业务流程，然后通过设计补偿流程从而考虑最终一致性。
引言 在互联网系统中，理想的情况下，肯定是希望系统能够同时满足“一致性”、“可用性”和“分区容忍性”。 但是基于熟悉的CAP定律也好，还是BASE理论， 我们知道，在实际情况中是不可能实现的。而在金融领域，一致性是最为关注的特性，任何情况下都必须满足一致性。关于CAP定律和BASE理论，本文不再介绍，有兴趣的同学可以自行百度一下。本文重点来阐述下关于一致性的方案，包括强一致性和最终一致性。 而在互联网领域， 很多情况下都是牺牲强一致性，来达到高可用性，系统往往只需要保证“最终一致性”，只要这个最终时间是在用
前两天和一个阿里 P9 谈架构设计，他告诉我：实现高可用架构的理念是低耦合、高内聚，在架构设计过程中，技术选型是当之无愧的核心环节。而传统的大型企业级架构往往都是“代码为先”，因为本质上，一切架构的内核都是提升代码效率。 图片来源:知乎用户潇湘夜雨 随着近几年新兴技术的崛起，越来越多巨头开始探索新型架构模式，侧重点也从“代码为先”，转变为“配置为先”。其中，首当其中的就是低代码平台。 比如，华为就借助低代码平台架构，持续实践了多技术栈高低代码混合开发。选型低代码平台架构会在以下几个方面体现核心优势： 配
来源：juejin.im/post/5baa54e1f265da0ac2566fb2
最强大的事务类型之一称为两阶段提交，当第一个事务的提交取决于第二个事务的完成时，它是摘要。特别是当您必须同时更新多个实体时，例如确认订单和立即更新库存时，它非常有用。
随着行业IT应用的业务复杂度提升、数据级日渐庞大、应用面越来越广、并发压力也越来越高。为了应对这样的情况，分布式系统的解决方案随之而出，成为目前主流架构模式。当然，是否采用分布式方案取决于实际业务系统要求。
数据库事务的特性包括原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durabilily），简称 ACID。
距离上次跟小伙伴们汇报 TienChin 项目视频进度已经过去一个月啦，今天是 6 月 30 号，再来汇报一下这个月视频的进展。 其实也没啥好说的，直接上目录吧！ ├── 000.开篇.mp4 ├── 001.运行RuoYi-Vue.mp4 ├── 002.代码格式化.mp4 ├── 003.项目结构大改造.mp4 ├── 004.项目改造完善.mp4 ├── 005.项目结构分析.mp4 ├── 006.验证码响应结果分析.mp4 ├── 007.验证码生成接口分析.mp4 ├── 008.验证码配置分析
2007 年毕业后一直从事服务化相关的工作，最早在国家电网做电子商务平台 SOA 化的工作，之后在京东负责京东的服务化框架 JSF，目前在蚂蚁金服中间件服务与框架组负责应用框架及 SOFAStack 相关的工作。
2 用户支付完成会将支付状态及订单状态保存在订单数据库中，由订单服务去维护订单数据库。而学生选课信息在学习中心数据库，由学习服务去维护学习中心数据库的信息。下图是系统结构图：
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