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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。
的确，分布式事务的落地实践相对比较复杂，和数据库分库分表一样，很多公司采取的策略都是能不碰就不碰，因为在业务规模不庞大时，设计分布式事务要投入的精力，可能比采取人工补偿多得多。
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。
分布式事务的实现主要有一下5中方案： 1、XA方案 2、TCC 方案 3、本地消息表 4、可靠消息最终一致性方案 5、最大努力通知方案
所谓的原子性就是说，在整个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不做，没有中间状态。对于事务在执行中发生错误，所有的操作都会被回滚，整个事务就像从没被执行过一样。
分布式事务是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。
传统的事务是本地事务，在当今的微服务架构中已经不能满足要求，此时需要解决的问题是分布式事务，当前的分布式事务存在两大理论依据：CAP定律、BASE理论。
上一篇文章( 亿级流量架构之分布式事务思路及方法)中梳理事务到分布式事务的演变过程, 以及分布式事务的处理思路,这篇文章主要从应用的角度对比目前较为流行的一些分布式事务方案,以及一些商业应用。
Lcn本身不会产生事务，也不会涉及到某些业务代码！他对事务的操作本身就依赖一个事务协调者服务
“心累，期盼、担忧又无奈。” 一位朋友在后台留言道。具体问了下情况，是一位 5 年工作经验的朋友，代码功底扎实，项目经验挺丰富。本打算年后跳槽，谋得一份架构师的工作。但刚复工后的他发现跳槽之路并不顺利。几轮下来面试被刷，心情有些糟糕。其实原因挺多。
<lcn.last.version>4.1.0</lcn.last.version> <dependency> <groupId>com.codingapi</groupId> <artifactId>transaction-springcloud</artifactId> <version>${lcn.last.version}</version> <exclusions> <exclusion> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>*</artifactId> </exclusion> </exclusions> </dependency> <dependency> <groupId>com.codingapi</groupId> <artifactId>tx-plugins-db</artifactId> <version>${lcn.last.version}</version> <exclusions> <exclusion> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>*</artifactId> </exclusion> </exclusions> </dependency>
步骤四出险异常，1自动回滚，3的操作不会回滚，导致双方数据不同步。不符合同时成功、同时失败原则。
1. 数据库管理系统中事务(transaction)的四个特性：简称ACID（这种特性简称刚性事物）
转载自 https://blog.csdn.net/lizhen1114/article/details/80110317
就在9号这天，阿里分布式事务框架GTS开源了一个免费社区版Fescar，看到了这个消息内心非常的激动！在微服务系统中，分布式事务一直是痛点，也是难点。社区里也有一些开源的分布式解决方案的框架，比如ByteTCC、LCN，但是这些框架没有一个权威的组织在维护，或多或少大家都有点不敢用。阿里开源的分布式事务解决框架Fescar会不会一统分布式事务江湖，大家拭目以待！
在学习了Spring框架后 ,我们又学习了SpringMVC , RBAC ,Shiro框架这些中级Spring知识, 如果感兴趣的话请看本人Spring技术分类下面的最开始的博文. 而今天的主角便是本人耗时将近一个月学习的Spring全家桶系列 , 在学习完Spring高级阶段想对所学习到的知识进行梳理,借此回顾自己所学习到的知识 本系列除了SpringData部分, 其余部分全部是基于SpringBoot 2.0以上版本, 更新则更强, 尽量不与主流脱节. 我们不是时代的弄潮儿, 我们只是先进技术的追随者~~~
在微服务架构中，随着服务的逐步拆分，数据库私有已经成为共识，这也导致所面临的分布式事务问题成为微服务落地过程中一个非常难以逾越的障碍，但是目前尚没有一个完整通用的解决方案。
两阶段提交（Two-phase Commit，2PC），通过引入协调者（Coordinator）来协调参与者的行为，并最终决定这些参与者是否要真正执行事务。
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：
LCN事务控制原理是由事务模块TxClient下的代理连接池与TxManager的协调配合完成的事务协调控制。
Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，star 高达 19200+，社区活跃度极高，致力于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务。
最近公司中台api有用到网关的需求，特整理了下网关的基本功能以及Soul网关系统的功能架构设计，记录于此。最终选择了Soul网关系统还是因为其架构设计清晰，基于spring boot而且提供了Admin管理后台，而且底层使用spring webflux响应式编程，基于zk的本地缓存设计支持分布式多实例部署，性能问题就不无需多虑了
2pc实现：https://github.com/codingapi/tx-lcn
Eureka（Netflix），Consul，Nacos，Etcd，Zookeeper
fescar发布已有时日，分布式事务一直是业界备受关注的领域，fescar发布一个月左右便受到了近5000个star足以说明其热度。当然，在fescar出来之前，已经有比较成熟的分布式事务的解决方案开源了，比较典型的方案如LCN（https://github.com/codingapi/tx-lcn）的2pc型无侵入事务，目前lcn已发展到5.0，已支持和fescar事务模型类似的TCX型事务。还有如TCC型事务实现hmily（https://github.com/yu199195/hmily）、tcc-transaction(https://github.com/changmingxie/tcc-transaction)等。在微服务架构流行的当下、阿里这种开源大户背景下，fescar的发布无疑又掀起了研究分布式事务的热潮。fescar脱胎于阿里云商业分布式事务服务GTS，在线上环境提供这种公共服务其模式肯定经受了非常严苛的考验。其分布式事务模型TXC又仿于传统事务模型XA方案，主要区别在于资源管理器的定位一个在应用层一个在数据库层。博主觉得fescar的txc模型实现非常有研究的价值，所以今天我们来好好翻一翻fescar项目的代码。本文篇幅较长，浏览并理解本文大概耗时30~60分钟左右。
基于SpringBoot2.x、SpringCloud和SpringCloudAlibaba并采用前后端分离的企业级微服务多租户系统架构。并引入组件化的思想实现高内聚低耦合并且高度可配置化，适合学习和企业中使用。真正实现了基于RBAC、jwt和oauth2的无状态统一权限认证的解决方案，面向互联网设计同时适合B端和C端用户，支持CI/CD多环境部署，并提供应用管理方便第三方系统接入；同时还集合各种微服务治理功能和监控功能。模块包括:企业级的认证系统、开发平台、应用监控、慢sql监控、统一日志、单点登录、Redis分布式高速缓存、配置中心、分布式任务调度、接口文档、代码生成等等
注册中心：没有必要将数据持久化到数据库中，可以持久化到本地硬盘。（需要在 注册中心的 server-addr 指定 nacos 的服务，可以指定多个）
在 2010s 进入移动互联网（web3.0）时代，互联网用户规模再次迎来井喷式增长，面向服务的技术架构在服务海量规模用户时显得力不从心。SOA 架构中 ESB 存在单点以及 RPC 中缺少服务的治理能力，ESB 和 RPC 架构都很难满足移动互联网海量用户的要求，微服务开始出现，并成为今天技术架构的主流。
Fescar 是 阿里巴巴 开源的 分布式事务中间件，以 高效 并且对业务 0 侵入 的方式，解决 微服务 场景下面临的分布式事务问题。
分布式事务是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。例如在大型电商系统中，下单接口通常会扣减库存、减去优惠、生成订单 id, 而订单服务与库存、优惠、订单 id 都是不同的服务，下单接口的成功与否，不仅取决于本地的 db 操作，而且依赖第三方系统的结果，这时候分布式事务就保证这些操作要么全部成功，要么全部失败。本质上来说，分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。
去年项目组的项目是SpringMVC+Dwz实现的，由于业务增加，这样的一个SpringMVC项目已经很臃肿，一处出现问题，就导致服务崩溃，太不灵活。今年年初，为了适应公司业务的发展，公司高层决定项目重构，采用前后端分离。今天先分享后端的开发。
官方文档 LCN概念 lock 锁定事务单元 confirm 确认事务单元 notify 通知事务单元 三种模式 LCN模式 TXC模式 TCC模式 组成 [ypj3ljop90.png?q-sig
Jmeter是一款使用Java开发的开源的测试工具，主要用来做性能测试，而且用Jmeter来测试Restful API非常好用，在互联网项目开发过程中也是开发人员的必备工具。
雍正大人下旨：每个月数次，爱可生开源社区以抽奖或者其他活动方式送出精心挑选的图书，以此来回馈一直支持我们的小伙伴们；
大家好！我们在分布式事务的学习旅程中再度前行。到目前为止，我们已经探索了两阶段提交（2PC）、补偿事务（Saga模式）、重试机制和异步处理等处理策略。然而，处理分布式事务的宝库还有许多值得挖掘的宝石。今天，我们将瞄准其中一个闪亮的宝石——分布式事务协调器。
原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/2431681
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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一，分布式事务简介 在当前互联网，大数据和人工智能的热潮中，传统企业也受到这一潮流的冲击，纷纷响应国家“互联网+”的战略号召，企业开始将越来越多的应用从公司内网迁移到云端和移动端，或者将之前孤立的IT系统联网整合，或者将原来厚重的企业应用拆分重组，独立成一个个轻量级的应用对外提供服务，这对传统的业务处理的数据一致性，带来了严重的挑战，我们已经身处一个分布式的计算环境，分布式事务的需求越来越普遍。 举一个例子，某行业电商网站经过几年的发展，业务数据累积越来越多，查询越来越慢。经过内部评审分析，认为系统的瓶颈就
Hmily-TCC分布式事务解决方案是支持跨语言的场景的。其实现方式是使用了RPC（Remote Procedure Call，远程过程调用）来实现跨语言的通信。
.NET5、容器化、K8S、分布式、微服务、DevOps、云原生，热门的技术名词很多，然而无论概念如何包装，落地的底层逻辑是不变的，分布式事务就是一个钉子户，任何分布式架构都避不开，又很难搞定，尤其在.NET Core下，几乎还没有成熟的解决方案。这里来为大家捋一捋分布式事务，尤其是在.NET Core下推荐落地方案。
综上所述，为了保证XA事务的一致性和可靠性，需要使用XA协议进行分布式事务的管理，使用分布式事务日志记录事务操作，设计幂等性操作，借助数据库的分布式事务支持，以及使用分布式锁和分布式一致性算法来确保分布式系统的数据一致和可靠性。
学习分布式事务（一）
MQ和分布式事务 MQ 项目中RabbitMQ实现了at least once,包括mq反馈provider,消息持久化,consumer主动反馈mq.线程池消费防止消息积压等 mq 通知时，消费者没消费到怎么办 简单聊聊消息中间件？ 你了解那些具体的消息中间件产品？ mq的消费端是怎么处理的？整理一下你的消费端的整个处理逻辑流程，然后说说你的ack是在哪里返回的。按照你这样画的话，如果数据库突然宕机，你的消息该怎么确认已经接收？那如果发送端的服务是多台部署呢？你保存消息的时候数据库就一直报唯一性的错误？
本地事务适用于单个数据库的简单操作，实现简单、高效。而分布式事务适用于多个数据库之间的复杂操作，提供了数据共享和故障容忍的优势，但实现和维护都更加复杂。根据实际的应用需求和系统情况来选择合适的事务处理方式。
重要的组件包括事务管理器、XA资源管理器和事务参与者。事务管理器负责全局事务的管理和协调，XA资源管理器负责本地资源的管理和协调，事务参与者负责具体的事务操作。事务协调器作为桥梁，协调各个组件之间的交互，确保分布式数据一致性。
XA分布式事务方案是一种在分布式系统中实现跨多个数据库或队列等资源的一致事务的方法。
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