以上是努力通知型分布式事务中处理事务回滚的一般流程和前提条件。具体的实现方式可能因不同的分布式事务框架和应用场景而有所差异。
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。
Seata(Simple Extensible Autonomous Transaction Architecture)是一个开源的分布式事务解决方案,旨在解决分布式系统中的事务一致性问题。它为开发者提供了一种简单而可扩展的方式来管理和协调分布式事务。
Seata 是一款开源的分布式事务解决方案,致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务。Seata 将为用户提供了 AT、TCC、SAGA 和 XA 事务模式,为用户打造一站式的分布式解决方案。
事件驱动架构是一种促进生产的软件架构范式。事件驱动架构在用微服务构建的现代应用中非常普遍,它用事件来触发、解耦服务之间的通信。事件可以是状态的变更,比如将商品放入购物车;也可以是某种标识,比如订单的发货通知。
AT 模式是 Seata 主推的分布式事务解决方案,最早来源于阿里中间件团队发布的 TXC服务,后来成功上云改名 GTS。相较于TCC而言,Seata的AT模式业务侵入性更低,易于接入。
Spring支持两种使用事务的方式:声明式和编程式。声明式事务是大多数程序员使用的,一个注解@Transactional走天下,由于事务的特性及事务是由aop技术来实现的,往往会碰到一些坑,使得事务失效或性能受损,甚至发生死锁现象。
本文补充一种分布式事务解决方法:Best Effort. Best Effort best effort即尽最大努力交付,主要用于在这样一种场景:不同的服务平台之间的事务性保证。比如我们在电商购物,使用支付宝支付;又比如玩网游的时候,通过App Store充值。拿购物为例,电商平台与支付平台是相互独立的,隶属于不同的公司,即使是同一个公司也很可能是独立的部门。因此,这两个平台是不可能使用同一套分布式事务框架的,2PC不行,tcc也不行,异步消息也不行。 其实在上面电商平台与支付平台的例子中,涉及到
Seata 是一款阿里开源的分布式事务解决方案,致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务。Seata 将为用户提供了 AT、TCC、SAGA 和 XA 事务模式,为用户打造一站式的分布式解决方案,github地址:https://github.com/seata/seata。
全局事务XID需要通过过滤器或拦截器进行手动绑定,否则下游服务获取不到全局XID回滚不了
管理分支事务处理的资源,与TC交谈以注册分支事务和报告分支事务的状态,并驱动分支事务提交或回滚,在分支事务执行的客户端。
之前,我转载的美团技术团队文章: CompletableFuture进阶篇-外卖商家端API的异步化中介绍了CompletableFuture在实际业务中相关操作,但是文章底部有小伙伴留言说:
在Hmily框架中,异步调用是通过两阶段提交(Two-Phase Commit,2PC)来实现的。
很多知识细节都来自生产事故,只有经历过,才能记得住。今天的故事,也源于一次线上事故。
某天,做完产品的业务升级后,还是比较放松的。刚想搞点别的事,用户群就有用户反馈有问题。真的是不让人省心,先看问题吧。如下图,用户在添加卡片时,提示错误,无法新增,但是列表里又多出了一些数据。点击查看详情时,又提示空白。
「理论基础」:是从Hector&Kenneth在1987年发表的《Sagas》论文中演化而来:
上一篇文章,我们看了Seata AT模式一阶段提交流程,本文我们来看看AT模式的二阶段流程和全局事务提交回滚逻辑的实现。
松哥最近正在录制 TienChin 项目视频~采用 Spring Boot+Vue3 技术栈,里边会涉及到各种好玩的技术,小伙伴们来和松哥一起做一个完成率超 90% 的项目,戳戳戳这里-->TienChin 项目配套视频来啦。 ---- 分布式事务,咱们前边也聊过很多次了,网上其实也有不少文章在介绍分布式事务,不过里边都会涉及到不少专业名词,看的大家云里雾里,所以还是有一些小伙伴在微信上问我。 那么今天,我就再来一篇文章,和大家捋一捋这个话题。以下的内容主要围绕阿里的 seata 来和大家解释。 1. 什么
计费系统是广告系统的偏底层一环,承担着反作弊、计算费用、优惠扣减、费用实际扣除等职责。整个扣费流程涉及到了计费单、营销系统、支付账务系统、预算系统等的上下游数据一致性问题。
在高并发场景下,分布式储存和处理已经是常用手段。但分布式的结构势必会带来“不一致”的麻烦问题,而事务正是解决这一问题而引入的一种概念和方案。我们常把它当做并发操作的基本单位。
下面这行代码的主要控制事务的写入,在确认信息落盘后,开启日志刷新磁盘的操作 ,同时在日志commited落入磁盘后,就变换事务日志的状态,变换事务状态首先会进行同步更新,如果不OK则进行异步的状态更新。
在SOA、微服务架构流行的年代,许多复杂业务上需要支持多资源占用场景,而在分布式系统中因为某个资源不足而导致其它资源占用回滚的系统设计一直是个难点。我所在的团队也遇到了这个问题,为解决这个问题上,团队采用的是阿里开源的分布式中间件Fescar的解决方案,并详细了解了Fescar内部的工作原理,解决在使用Fescar中间件过程中的一些疑虑的地方,也为后续团队在继续使用该中间件奠定了理论基础。
根据前面的知识(深入了解RabbitMQ工作原理及简单使用、Rabbit的几种工作模式介绍与实践)我们知道,如果要保证消息的可靠性,需要对消息进行持久化处理,然而消息持久化除了需要代码的设置之外,还有一个重要步骤是至关重要的,那就是保证你的消息顺利进入Broker(代理服务器),如图所示:
https://segmentfault.com/a/1190000041758784
事务是执行一批sql语句,如果中途失败,全部回滚,数据不会受影响,中途没有出错则会提交事务,真正对数据进行修改。C#提供了SqlTransaction类来处理数据库事务,下面通过一个示例方法来看一下这个类如何使用:
前面我们简单了解了互联网电商中的 分布式订单管理系统的设计,这篇我们聊聊其中涉及到的分布式事务以及一些查询优化方案。
咱们前面分别对分布式事务的几个分支:XA、2PC、3PC、TCC、Saga、事务消息、最大努力事务进行的详细介绍。本篇作为分布式事务设计的收尾篇,讲对前面的内容查缺补漏和总结,最后对市面的一些开源框架做一些介绍。
在前面一篇文章,我们介绍了阿里开源的分布式事务组件 Seata 的相关概念,重点介绍了 Seata 的 AT 模式。并通过一个 Spring-Cloud-JPA 的案例,演示了 AT 模式的使用入门。本文将会结合 Spring-Cloud-JPA 的案例,深入了解 Seata AT 模式的工作流程。本文基于 v0.8.1。
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
springcloud demo注册中心使用eureka,eureka配置这里就不在赘述,搭建项目的代码可以去github下,这里也不在多余说
作为后端开发的程序员,我们常常会的一些相对比较复杂的逻辑,比如我们需要给前端写一个调用的接口,这个接口需要进行相对比较复杂的业务逻辑操作,比如会进行,查询、远程接口或本地接口调用、更新、插入、计算等一些逻辑,将最终接口的返回结果给到前端,而经过这么一系列的业务逻辑操作,接口对DB的操作、对代码业务逻辑判断、进行接口调用这些都是需要时间的,而只要这是一个事务操作,每次对数据库进行的交互都会产生一条事务记录。
程序员小明遇到一个非常诡异的问题,明明在前面已经将数据状态更新成功了,可是有些数据(并非所有)后续按照更新后的状态查询数据没查到,导致防御代码判断为空直接返回,没有执行后续的同步操作。
Atomicity 原子性 构成事务的一组SQL,要么全部生效,要么全不生效,不会出现部分生效的情况
思考这个问题的初衷,是有一次给朋友转账,结果我的钱被扣了,朋友没收到钱。而我之前一直认为银行转账一定是由事务保证强一致性的,于是学习、总结了一下分布式事务的各种理论、方法。
关系型数据库事务执行失败后面的sql语句不在执行,而redis中的一条命令执行失败,其余的命令照常执行。
咱们前面分别对分布式事务的几个分支:XA、2PC、3PC、TCC、Saga、事务消息、最大努力事务进行的详细介绍。本篇作为分布式事务设计的收尾篇,讲对前面的内容查缺补漏和总结,最后对市面的一些开源框架做一些介绍。
在使用微服务时,存在跨多个服务更新数据库数据的情况。那么这就会出现一个问题,比如我们有三个服务(如下图),正常情况下,当一个请求进来时,服务1到服务3会分别改变其数据库中存储的数据,但是如果出现部分服务网络不通或者部分服务失效的情况,那么整个服务调用链就会失效,进而出现部分服务更新数据库成功,而剩余服务更新数据库失败的情况,这就出现了所谓了数据不一致。
分布式事务管理是指在分布式系统中对跨多个数据库或服务的操作进行协调和保证一致性的机制。在分布式环境下,由于涉及到多个独立的资源和服务,需要确保这些操作要么全部成功执行,要么全部回滚,以保持数据的一致性。
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再前不久,我写了一篇关于分布式事务中间件Fescar的解析,没过几天Fescar团队对其进行了品牌升级,取名为Seata(Simpe Extensible Autonomous Transcaction Architecture),而以前的Fescar的英文全称为Fast & EaSy Commit And Rollback。可以看见Fescar从名字上来看更加局限于Commit和Rollback,而新的品牌名字Seata旨在打造一套一站式分布式事务解决方案。更换名字之后,我对其未来的发展更有信心。
在微服务架构体系下,我们可以按照业务模块分层设计,单独部署,减轻了服务部署压力,也解耦了业务的耦合,避免了应用逐渐变成一个庞然怪物,从而可以轻松扩展,在某些服务出现故障时也不会影响其它服务的正常运行。总之,微服务在业务的高速发展中带给我们越来越多的优势,但是微服务并不是十全十美,因此不能盲目过度滥用,它有很多不足,而且会给系统带来一定的复杂度,其中伴随而来的分布式事务问题,是微服务架构体系下必然需要处理的一个痛点,也是业界一直关注的一个领域,因此也出现了诸如 CAP 和 BASE 等理论。
事务消息适用的场景主要是那些需要异步更新数据,并且对数据实时性要求不太高的场景。比如我们在开始时提到的那个例子,在创建订单后,如果出现短暂的几秒,购物车里的商品没有被及时清空,也不是完全不可接受的,只要最终购物车的数据和订单数据保持一致就可以了。
业务中为了减少热点数据不必要的db查询,往往会增加一层缓存来解决I/O性能。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。
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