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？...有什么区别和差异？...后置提交优化，有什么不足？...总结 分布式事务，两种常见的实践： 补偿事务 后置提交优化 把 trx1.exec(); trx1.commit(); trx2.exec(); trx2.commit(); trx3.exec();
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）。...jta是java对XA接口的实现，atomikos是一个事务管理器（atomikos也是最早做商用分布式事务产品的公司） ? 2、配置多数据源。...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...2PC（two -phase-commit）, 用来保证分布式事务的完整性 J2EE 遵循了X/open DTP规范，设计并实现了java里面的分布式事务编程接口规范-JTAXA是X/Open DTP定义的中间件与数据库之间的接口规范...(<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。...，方案的核心是将需要分布式处理的任务通过消息队列的方式来异步执行，如果事务失败，则可以发起人工重试的纠正流程。
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。...这个阶段说的是在各个服务中执行实际的操作 3）Cancel阶段：如果任何一个服务的业务方法执行出错，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...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
可是I/O多了一层也就多了一层的更新维护与容错保障，当修改db中某些数据时，往往会面临缓存更新的问题，在这里简单介绍 数据库与缓存双写问题以及在业务场景如何使用双写策略。...如果在“写频繁，而读频率远小于写的情况下，频繁的刷新缓存是否有必要？”...RM如dbms、mq等，实现分布式事务的提交与回滚；同时也提供分布式事务在不同自治系统的传递。...将分布式长事务切分为多个本地事务，通过保障本地事务的可靠性实现分布式长事务的最终提交。如果参与分布式事务的某个本地事务执行出错进行回滚，则通过消息队列实现业务主动方的补偿，实现最终的数据一致性。...其中，在业务中主动调用所有参与分布式事务的从服务的try接口，并汇报给TM执行情况，由TM根据try阶段的结果完成后续的执行或回滚操作，同时记录分布式事务状态传递以及各个从服务的执行阶段等信息，便于追踪
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。...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，保证在资金上不会出现问题。...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。...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
按F12或者右键审查元素也可以 ? 点击Console，然后复制下面代码在空白处后按回车，即可。如果到时候有优惠的商品，就不用担心了。...document.querySelectorAll('.mui-act-item-yhqbtn'); console.log("总共：" + couponLinks.length + "条张优惠券待领取
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....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？
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....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？...总之，存储和读取的问题假设你已经解决了，那么分布式计算呢？ 2. 微博这种应用，人与人之间的关系成图状（网），你怎么建模存储？而不仅仅对应这个问题，比如： 某人的好友的好友可能和某人有几分相熟？...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？
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...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。
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）。...不尽然，有很多其他方法，既可以让我们达到同样的目标，而又不必引入异构分布式事务的痛点。我们在第 11 章和 12 章会回到对这个问题的讨论。现在让我们先把共识问题这个主题讲完。
es不支持事务有什么好的弥补方案吗？...隔离性（Isolation） 隔离性是当多个用户并发访问数据库时，比如操作同一张表时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。...隔离性：允许在一个事务中的操作语句会与其他事务的语句隔离开，比如事务A运行到第3行之后，第4行之前，此时事务B去查询checking余额时，它仍然能够看到在事务A中被减去的200元（账户钱不变），因为事务...在事务A提交之前，事务B观察不到数据的改变。 持久性：一个事务一旦commit，对数据的修改是持久的。...没错，Elasticsearch有一个快照/恢复功能，但是这个过程只会在数据丢失的情况下部分恢复。 除非您在其他系统对数据有额外的备份存储，否则最新快照和中断之间的更新将会丢失。
使用场景有哪些？Spring事务，事务的属性，传播行为，数据库隔离级别 答案：理论：第二章：Spring的AOP和IOC是什么？使用场景有哪些？..._廖志伟-CSDN博客_缓存双删策略 线程是什么，有几种实现方式，它们之间的区别是什么，线程池实现原理，JUC并发包，ThreadLocal与Lock和Synchronize区别 答案：理论：第八章：线程是什么...，有几种实现方式，它们之间的区别是什么，线程池实现原理，JUC并发包，ThreadLocal与Lock和Synchronize区别_廖志伟-CSDN博客 分布式事务（不同系统之间如何保证数据的一致性（A...例如：传入参数为（订单id）和（优惠券id），拿（订单id）查询该订单的用户id，拿来和登录的用户id进行对比，判断是否为本人操作。拿（优惠券id）查询用户表是否领取了该优惠券，该优惠券是否可用。...，我相信你是可以做到的，但你聊的真的足够深入吗？
如何保证数据库与缓存双写的一致性。 redis缓存过期策略，准备同步，哨兵机制和集群的区别 遇到的问题就是“缓存穿透”和“缓存击穿”，“缓存雪崩”，双写不一致等。如何解决上述遇到的问题？...redis数据装在内存中，那么数据可以持久化吗？redis数据持久化的方式有哪些呢？这两种持久化方式的区别在哪里呢？你知道redis的内存淘汰机制吗？...能不能保证严格意义的一定不会丢 Redis 集群，生产环境Redis 如何做数据迁移 如何理解redis的高性能和高并发 Redis基本数据结构 跳表实现原理 过期处理，Redis单线程优势，影响吞吐因素，支持事务吗...redis，memcache底层客户端使用一致性Hash，看是否了解；redis的事件驱动多路复用底层实现 redis的事务机制； Redis 有序集合实现方式有哪些；zset与set区别？...做个微信商城，其中有各种活动，限时优惠，和秒杀，问我并发的时候怎么做处理的。
前言 也许你也注意到了，在临近双11之际，手机上电商类APP的应用图标已经悄无声息换成了双11专属图标，比如某宝和某东： image.png 可能你会说，这有什么奇怪的，应用市场开启自动更新不就可以了么...真的是这样吗？ 为此，我特意查看了我手机上的某宝APP的当前版本，并对比了历史版本上的图标，发现并不对应。 默认是88会员节专属图标，而现在显示的是双11图标。...有了以上知识储备后，下面就该剖析一下这个需求的具体场景了。...场景剖析 以电商类APP双11活动为例，在双11活动开始前的某个时间点（比如10天前）就要开始对活动的预热，此时就要实现图标的自动更换，而在活动结束之后，也必须要能更换回正常图标，并且要求过程尽量对用户无感知...packageName.SplashAlias2Activity", format.parse("2020-11-05").time, format.parse("2020-11-12
写在前面 写这篇文章的背景是有个跟我关系不错的小伙伴去某大型互联网公司面试，面试官问了他关于分布式事务的问题，不巧的是他确实对分布式事务掌握的不是很深入，面试的结果挺遗憾的。...不过，这位小伙伴还是挺乐观的，让我写写关于【分布式事务】的系列文章，想提升自己关于分布式事务的短板，那我就写一个【分布式事务】专题吧，专题的内容计划是从原理、框架源码到企业级实现，这篇文章也算是整个专题的开篇吧...merchantNotifyService.notify(); // 通知支付结果 } 上述代码中的业务，仅仅在submitOrder()方法上添加了一个@Transactional注解，这能够在分布式场景下避免分布式事务的问题吗...此时就会产生分布式事务问题。 分布式事务产生的场景 跨JVM进程 当我们将单体项目拆分为分布式、微服务项目之后，各个服务之间通过远程REST或者RPC调用来协同完成业务操作。...分布式事务解决方案 知道了分布式事务产生的场景后，接下来，我们就聊聊分布式事务具体有哪些解决方案。
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