在微服务开发中，存在诸多的开发痛点，例如分布式事务、全链路跟踪、限流降级和服务平滑上下线等。而在这其中，分布式事务是最让开发者头痛的。那分布式事务是什么呢？
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
Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，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。在 Seata 开源之前，Seata 对应的内部版本在阿里经济体内部一直扮演着分布式一致性中间件的角色，帮助经济体平稳的度过历年的双11，对各BU业务进行了有力的支撑。经过多年沉淀与积累，商业化产品先后在阿里云、金融云进行售卖。2019.1 为了打造更加完善的技术生态和普惠技术成果，Seata 正式宣布对外开源，未来 Seata 将以社区共建的形式帮助其技术更加可靠与完备。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。☞ 官网
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。
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。
原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/2431681
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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。
学习分布式事务（一）
.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。
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。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧、分布式等。
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。
最近很久没有写博客了，一方面是因为公司事情最近比较忙，另外一方面是因为在进行 CAP 的下一阶段的开发工作，不过目前已经告一段落了。
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。
开始我们今天的话题，说说分布式事务，或者说是我眼中的分布式事务，因为每个人可能对其的理解都不一样。
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。
X/Open Distributed Transaction Processing（X/Open DTP）模型是一种用于构建分布式事务处理系统的标准模型。该模型定义了如何在分布式环境中协调和管理事务的执行。
总体来说，Seata的使用经验还是比较顺利的。通过配置和注解的方式，可以比较方便地在代码中进行分布式事务的管理。同时，Seata提供了一些可靠性保证机制，可以应对一些异常情况。不过，在配置和使用过程中，理解和掌握Seata的一些概念和机制还是需要一些时间和学习成本的。
Facade Design Pattern，也叫外观模式，在GoF的《设计模式》中定义：
Seata是一个开源的分布式事务解决方案，在分布式系统中保证数据一致性是非常重要的。Seata提供了高效、易用、可靠的分布式事务解决方案，帮助用户实现跨DB、跨A/C、跨RPC的分布式事务。
随着互联网的快速发展，分布式系统已经成为了大型应用的标配。在分布式系统中，分布式事务和分布式锁是两个核心概念。本文将重点探讨分布式事务与分布式锁的区别，并提供相关的代码示例。
我们在使用 oracle 数据库时，有时候会碰到需要使用分布式事务，并且会碰到一些报错！
在分布式系统中，事务的一致性、原子性和隔离性是一个巨大的挑战。为了解决这个问题，许多分布式事务解决方案应运而生。在前面我们也讲解了使用XA协议，但是XA需要数据库层面支持，数据库控制事务，而且XA协议也很少使用了，所以本文将继续讲解分布式事务的另一种解决方案TCC协议。TCC（Try-Confirm-Cancel）协议是一种广泛使用的分布式事务处理方案。本文将详细介绍TCC协议的设计思想、实现原理和优缺点。
使用Seata以实现分布式事务可以帮助我们解决分布式环境下的事务一致性问题，但同时也会带来性能方面的一些问题。下面将着重探讨使用Seata进行分布式事务时可能会遇到的性能问题，并提出相应的优化建议。
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。
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）。
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
在实际开发过程中，往往会遇到微服务架构中（数据分区存储），用户的一个操作，会设计到多个模块的数据落地或者更新查找，并且每个模块数据都是存储在不同的数据库，并且业务要求还需要确保操作结果的一致性。比如，用户在下单时：首选需要落地订单数据，其次，需要落地：账单数据、日志数据、或者库存更新等等操作。首先我们想到的解决方式就是事务来实现，由于在不同库，所以需要涉及到分布式事务。
分布式事务就是指事务的参与者、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，以上是百度百科的解释。
分布式事务是企业集成中的一个技术难点，也是每一个分布式系统架构中都会涉及到的一个东西，特别是在微服务架构中，几乎可以说是无法避免，本文就分布式事务来简单聊一下。
总结，当事务方法执行过程中发生异常时，Spring事务会根据异常类型是否为检查异常以及是否配置了回滚异常类型来决定是否回滚事务。未检查异常会自动回滚，而检查异常需要通过配置来决定是否回滚。
事务的原子性、持久性可确保在一个事务内，更新多条数据都成功/失败。在一个系统内部，我们可以使用数据库事务来保证数据一致性。那如果一笔交易，涉及到跨多个系统、多个数据库的时候，用单一的数据库事务就没办法解决了。
分布式事务的对立方，肯定是非分布式事务，也就是本地事务，我们平常经常碰到的那种，也是工作中经常遇到的。
早期的基于XA协议的二阶段提交方案，将分布式事务的处理放在数据库驱动层，实现了对业务的无侵入，但是对数据的锁定时间很长，性能较低。
Seata（Simple Extensible Autonomous Transaction Architecture）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。在 GitHub 上拥有超过 1.4 万 Star，毫无疑问是开源社区分布式事务领域最火爆的项目。
在分布式系统中，分布式锁、分布式ID和分布式事务是常用的组件，用于解决并发控制、唯一标识和数据一致性的问题。本文将介绍Java中常用的分布式锁、分布式ID和分布式事务的实现方案，并通过具体的示例代码演示它们的用法和应用场景。
事务可以看做是多个动作的集合，它由不同的小步骤组成，这些步骤要么全部成功，要么步骤失败；
XA是一种基于两阶段提交（Two-Phase Commit，2PC）协议的分布式事务解决方案。XA规范由X/Open公司提出，用于解决分布式事务的一致性问题。XA分布式事务解决方案涉及到多个资源管理器（Resource Manager）和一个事务管理器（Transaction Manager）。
我们先看一下分布式事务的需求是如何产生的，以及应用服务器是如何支持分布式事务管理的。
分布式事务是指涉及多个独立执行的计算机进程或者服务之间的事务操作。在分布式系统中，不同的服务可能分布在不同的物理或虚拟机器上，并且由不同的团队或者组织维护和开发。分布式事务的目标是确保事务的一致性和隔离性。
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。
分布式事务，一直是实现分布式系统过程中最大的挑战。在只有单个数据源的单服务系统当中，只要这个数据源支持事务，例如大部分关系型数据库，和一些MQ服务，如activeMQ等，我们就可以很容易的实现事务。
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。
事务是保证一系列操作是一个整体，要么都执行，要么都不执行。比如A给B转账，A扣钱了，B的账户的钱也要加上去，不能出现A扣钱B不加钱，或者B加钱A不扣钱的情况。在单体程序中，数据库和spring框架已经解决这个这个问题，我只要在需要事务的方法上加上@Translate，或者在Spring配置中某一层甚至全局事务。对于我这种CRUD程序员，最初的2年一直在写代码，居然还不知道事务是什么东西，这说明在单体程序开发中，事务已经被处理的很好了，和我们程序员关系不大，第二也说明不要一直写CRUD的代码，那是在浪费生命。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
今天，咱们就暂时不聊【精通高并发系列】了，今天插播一下分布式事务，为啥？因为冰河联合猫大人共同创作的分布式事务领域的开山之作——《深入理解分布式事务：原理与实战》一书正式出版了，于2021年10月20日开始在当当预售，当天即登上当当新书榜第一的位置！
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