学习分布式事务(一)
随着微服务的普及,分布式事务成为了系统设计中不得不面对的一个问题,而分布式事务的实现则十分复杂。本文汇总整理了分布式事务现有的七种实现方案,分别对每种方案的核心原理、对事务ACID特性的支持及其适用场景等进行了对比分析和总结,个人愚见,不吝赐教。阅读本文之前,需要你对数据库事务的ACID、CAP理论、Base理论以及两阶段提交有一定的认知,不熟悉者请自行百度或者阅读参考博客1、2、3和4。除此之外,在阅读本文过程中,如果对某种方案不理解,强烈建议先阅读对应方案中的参考博客后再阅读本文中对应的介绍。
随着微服务的普及,分布式事务成为了系统设计中不得不面对的一个问题,而分布式事务的实现则十分复杂。阅读本文之前,需要你对数据库事务的ACID、CAP理论、Base理论以及两阶段提交有一定的认知,不熟悉者请自行百度或者阅读参考博客1、2、3和4。除此之外,在阅读本文过程中,如果对某种方案不理解,强烈建议先阅读对应方案中的参考博客后再阅读本文中对应的介绍。
传统事务是使用数据库自身的事务属性(ACID),而数据库自身的事务属性是局限于当前实例,不能实现跨库。而对于大型分布式/微服务集群系统中,不仅存在着跨库的事务,还存在很多不同系统/服务之间的RPC调用,这种调用往往也需要保证业务以及数据的一致性。因此,有必要使用一种分布式事务框架来协调整个端到端业务调用链路的应用和数据库来保证业务最终的数据一致性,而目前在分布式事务中用的比较多的即为基于所有服务参与者投票的二阶段协议(2PC)。
不知道你是否遇到过这样的情况,去小卖铺买东西,付了钱,但是店主因为处理了一些其他事,居然忘记你付了钱,又叫你重新付。又或者在网上购物明明已经扣款,但是却告诉我没有发生交易。这一系列情况都是因为没有事务导致的。这说明了事务在生活中的一些重要性。有了事务,你去小卖铺买东西,那就是一手交钱一手交货。有了事务,你去网上购物,扣款即产生订单交易。
在数据库水平拆分、服务垂直拆分之后,一个业务操作通常要跨多个数据库、服务才能完成。例如电商行业中比较常见的下单付款案例,包括下面几个行为:
1、为什么会出现 SpringCloud Alibaba? SpringCloud Netflix 项目进入了维护模式。意味着 SpringCloud Netflix 将不再开发新的组件。维护中 的组件将通过平行组件所替代。
上一篇:《分布式之Zookeeper核心原理详解》我们对于zookeeper的一致性协议Zab与原子广播,以及根据其原理的一些运用场景有了一个清晰的认知。这一篇还是围绕着分布式一致性这个话题来讨论,那就是分布式事务问题。
[第1篇] SOA需要怎样的事务控制方式 在一个基于SOA架构的分布式系统体系中,服务(Service)成为了基本的功能提供单元,无论与业务流程无关的基础功能,还是具体的业务逻辑,均实现在相应的服务之中。服务对外提供统一的接口,服务之间采用标准的通信方式进行交互,各个单一的服务精又有效的组合、编排成为一个有机的整体。在这样一个分布式系统中某个活动(Activity)的实现往往需要跨越单个服务的边界,如何协调多个服务之间的关系使之为活动功能的实现服务,涉及到SOA一个重要的课题:服务协作(Service Co
在年前写一个几篇关于分布式事务的文章,实际上这些都是为了系统介绍WCF事务处理体系而提供的相关的背景和基础知识。今天发最后一篇,介绍分布式事务采用的两种协议,即OleTx和WS-AT,内容比较枯燥,但对于后续对WCF事务处理框架进行深入剖析的系列文章来说,确是不可以缺少的。总的来说,基于WCF的分布式事务采用的是两阶段提交(2PC:Two Phase Commit)协议。具体来说,我们可以选择如下两种事务处理协议实现WCF的分布式式事务,它们按照各自的方式提供了对两阶段提交的实现。 OleTx:OleTx
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。 ---- 说好了写 TienChin 项目的,最近这个分布式事务算是一个支线任务吧,今天是最后一篇,松哥再来一个短篇和小伙伴们总结一下分布式事务。 首先先说一个大原则:分布式事务能不用就不要用,毕竟这个用起来还是有一些麻烦的。当然,不用和不会用可是两码事。 1. 分布式事务基础理论
事务是数据库为用户提供的最核心、最具吸引力的功能之一。简单地说,事务是用户定义的一系列数据库操作(如查询、插入、修改或删除等)的集合,数据库从内部保证了该操作集合(作为一个整体)的原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)和持久性(Durability),统称事务的ACID特性。其中:
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。
根据ZooKeeper官网定义:ZooKeeper是一个集中式服务,用于维护配置信息、命名、提供分布式同步和提供组服务。分布式应用程序以某种形式使用所有这些类型的服务。每次实现它们时,都需要做大量工作来修复不可避免的错误和竞争条件。由于难以实现这些类型的服务,应用程序最初通常会忽略这些服务,这使得它们在发生变化时变得脆弱,难以管理。即使做得正确,在部署应用程序时,这些服务的不同实现也会导致管理复杂性。
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CAP理论又称为布鲁尔定理, 它指出对于一个分布式计算系统来说,不可能同时满足以下三点:
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
随着互联网的发展,用户基数变得越来越大,网站应用的规模也不断扩大, 常规的单体应用和垂直应用架构已无法应对, 分布式服务架构以及流动计算架构正在成为一种趋势。这里借用dubbo官网的一张图来介绍下架构演进之路。
Matlab的官方文档中介绍了 Matlab 与其余编程语言之间的引擎接口,其中包括对于 Python 开放的引擎 API,可参考官方教程,其中包括引擎安装,基本使用,以及Pyth…
前面我们讲了分布式事务的基本概念,CAP理论等,也讲了2pc协议,3pc协议,我们可以暂时认为2pc协议,3pc协议他们是传统的事务处理机制,这一篇,我们讲一讲TCC(Try-Confirm-Cancel) 事务机制,相对于传统事务机制(X/Open XA Two-Phase-Commit),TCC的特别之处在于它不依赖资源管理器(RM)对XA的支持,而是通过对业务逻辑(由业务系统提供的)的调度来实现分布式事务。
数据库事务(简称:事务,Transaction)是指数据库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。 事务拥有以下四个特性,习惯上被称为ACID特性: 原⼦性(Atomicity): 事务作为⼀个整体被执⾏,包含在其中的对数据库的操作要么全部被执⾏,要么都不执⾏。 ⼀致性(Consistency): 事务应确保数据库的状态从⼀个⼀致状态转变为另⼀个⼀致状态。⼀致状态是指数据库中的数据应满⾜完整性约束。除此之外,⼀致性还有另外⼀层语义,就是事务的中间状态不能被观察到(这层语义也有说应该属于原⼦性)。 隔离性(Isolation): 多个事务并发执⾏时,⼀个事务的执⾏不应影响其他事务的执⾏,如同只有这⼀个操作在被数据库所执⾏⼀样。 持久性(Durability): 已被提交的事务对数据库的修改应该永久保存在数据库中。在事务结束时,此操作将不可逆转。
对于一个分布式系统,分布式事务总是不得不涉及的一个技术,尤其是在当前流行的微服务架构中,分布式事务完全是无法避免的。 那么,究竟有哪些手段可以保证分布式事务的执行呢?本文就来详细讲解一下。
CAP定理又被成为布鲁尔定理,是加州大学计算机科学家埃里克·布鲁尔提出来的猜想,后来被证明成为分布式计算领域公认的定理。不过布鲁尔在出来CAP的时候并没有对CAP三者(Consistency,Availability,Partition tolerance)进行详细的定义,所以在网上也出现了不少对CAP不同解读的声音。
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来源:juejin.im/post/5baa54e1f265da0ac2566fb2
比如海量数据,单机存储不下,需要多机,以集群的方式存储,即为数据的分布式存储,数据存储的分布式一般涉及如下几个方面
说明:分布式事务性键值数据库,最初是为了补充TiDB而创建的。TiKV采用Rust构建,由Raft(通过etcd)驱动,并受到Google Spanner设计的启发,提供简单的调度和自动平衡,而不依赖于任何分布式文件系统。项目是一个开源、统一分布式存储层,支持功能强大的数据一致性、分布式事务、水平可扩展性和云原生架构。TiKV最初于2016年在PingCAP开发,现在得到三星、摩拜单车、今日头条、饿了么、腾讯云和 UCloud的支持。用户包括北京银行、饿了么、Hulu、联想、摩拜单车和诸多其他企业。TiKV由Cloud Native Computing Foundation(CNCF)托管。如果您是一家希望帮助塑造容器打包、动态调度和面向微服务的技术发展的公司,请考虑加入CNCF。有关谁参与以及TiKV扮演角色的详细信息,请阅读CNCF公告(https://www.cncf.io/blog/2018/08/28/cncf-to-host-tikv-in-the-sandbox/)。
在大数据系统中,分布式系统已经成为一个无法避免的组件,如zookeeper已经成为了工业届的标准。所以对于大数据的研究,也必须要研究分布式系统的特点。
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。
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。
假设现在有一个电商系统,里面有一个支付订单的场景,那对一个订单支付之后,我们需要做下面的步骤
三年前,我写了第一篇和分布式事务相关的文章再有人问你分布式事务,把这篇扔给他,后面陆续也写了一些和分布式事务相关的文章:
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事务是数据库从一个稳定状态变迁到另一个稳定状态的保证,具备 ACID 这 4 个特性:
Innodb采用MVCC多版本并发控制实现读写并发执行,并且以此来支持读已提交和可重复读两个隔离级别,核心在于快照创建时间点不同,前者是每次select时创建快照版本,后者是在事务开始时创建快照版本。
这篇文章将给大家介绍一下对分布式事务的一些见解,并讲解分布式事务处理框架 TX-LCN 的执行原理,错误之处望各位不吝指正。
在一个基于SOA架构的分布式系统体系中,服务(Service)成为了基本的功能提供单元,无论与业务流程无关的基础功能,还是具体的业务逻辑,均实现在相应的服务之中。服务对外提供统一的接口,服务之间采用标准的通信方式进行交互,各个单一的服务精又有效的组合、编排成为一个有机的整体。在这样一个分布式系统中某个活动(Activity)的实现往往需要跨越单个服务的边界,如何协调多个服务之间的关系使之为活动功能的实现服务,涉及到SOA一个重要的课题:服务协作(Service Coordination)。而具体来讲,一个分
相信很多小伙伴都了解过分布式事务或者在项目中也接触到了分布式事务问题,但是基本对分布式事务的认识都是片面的,今天借此给小伙伴们分享我整理的工作中比较常见的分布式解决方案,相信同学们耐心看完后一定会对分布式事务问题有个深刻的认识。
MongoDB 4.2已经发布,我们来看看它增加了哪些新特性?分布式事务?数据库加密?通配符索引?
事务可以看做是一次大的活动,它由不同的小活动组成,这些活动要么全部成功,要么全部失败。
数据库里的事务大家都不陌生,而在微服务架构中由于一个任务执行可能涉及多个微服务,要想在分布式系统实现事务 就要用到分布式事务了。
大家好,我是小❤,一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员,曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
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