在开发中,为了降低单点压力,通常会根据业务情况进行分表分库,将表分布在不同的库中(库可能分布在不同的机器上)。在这种场景下,事务的提交会变得相对复杂,因为多个节点(库)的存在,可能存在部分节点提交失败的情况,即事务的ACID特性需要在各个不同的数据库实例中保证。比如更新db1库的A表时,必须同步更新db2库的B表,两个更新形成一个事务,要么都成功,要么都失败。 那么我们如何利用MySQL实现分布式数据库的事务呢?
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。
在MySQL中,可以使用XA规范来实现分布式事务的强一致性。XA(eXtended Architecture)是一个分布式事务的标准规范,定义了事务管理器(Transaction Manager)和资源管理器(Resource Manager)之间的协议,用于实现分布式环境下的事务一致性。
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。
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!
● 原子性:一个事务对状态的改变是原子的,要么都发生,要么都不发生,这些改变包括数据库的改变、消息以及对转换器的操作。
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:
通过上一篇的介绍,我们知道了SOA真正需要的是一个能够协调服务操作直接(通过服务自身访问的资源)或者间接(通过被调用服务访问的资源)访问的所有资源的分布式事务管理系统,这是一个复杂的架构体系。WCF,作为Windows平台下基于SOA的分布式框架,对分布式事务提供全面的支持。不过,WCF并不是另起炉灶,而是充分地利用了Windows现有的事务控制基础架构。本节着重讨论Windows事务处理模型,首先来看看在这个模型中各个事务参与者各自扮演怎样的角色。 对于所有的事务参与者,按照各自在整个事务生命周期各个阶
为了规范分布式事务的管理,X/OPEN 提出了分布式事务处理规范XA协议,XA规范了TM与RM之间的通信接口,在TM与多个RM之间形成一个双向通信桥梁,从而在多个数据库资源下保证ACID四个特性。目前知名的数据库,如Oracle, DB2,mysql等,都是实现了XA接口的,都可以作为RM。
事务是访问并更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元,事务会把数据库从一种一致状态转换为另一种一致状态,这就是事务的目的,也是事务模型区别与文件系统的重要特性之一。
[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
事务是数据库系统中非常有趣也非常重要的概念,它是数据库管理系统执行过程中的一个逻辑单元,它能够保证一个事务中的所有操作要么全部执行,要么全不执行;在 SOA 与微服务架构大行其道的今天,在分布式的多个服务中保证业务的一致性就需要我们实现分布式事务。
在多用户并发操作和大数据处理的现代软件开发领域中,事务管理已成为确保数据一致性和完整性的关键技术之一。特别是在使用如Spring这样的全面框架时,理解和掌握其事务管理机制不仅有助于我们编写出更为健壮和高效的应用,还能帮助我们避免一些由于事务处理不当带来的问题,如数据不一致性、数据丢失等。
分布式事务学习项目:流量充值中心 git地址:https://github.com/barrywangmeng/data-refill-center
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。
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。
Orderservice监听新订单队列中的消息,获取之后新增订单,成功则往新订单缴费队列中写消息,中间新增订单的过程使用JTA事务管理,当新增失败则事务回滚,不会往新订单缴费队列中写消息;
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。
XA,2PC,two-phase commit protocol。 两阶段事务提交采⽤的是 X/OPEN 组织定义的DTP 模型所抽象的
导读:MySQL对分布式事务(XA Transactions)进行了很好的支持,我们看看它是怎么做的,并实战验证其提供的分布式事务控制语句效果。
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,简单的说,就是一次大的操作由不同的小操作组成,这些小的操作分布在不同的服务器上,且属于不同的应用,分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功,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。
JTA规范下载地址:http://download.oracle.com/otn-pub/jcp/jta-1.1-spec-oth-JSpec/jta-1_1-spec.pdf
微服务倡导将复杂的单体应用拆分为若干个功能简单、松耦合的服务,这样可以降低开发难度、增强扩展性、便于敏捷开发,从而被越来越多的开发者和公司推崇运用。但系统微服务化后,一个看似简单的功能,内部可能需要调用多个服务并操作多个数据库实现,服务调用的分布式事务问题变的非常突出,几乎可以说是无法避免。
XA,2PC,two-phase commit protocol,两阶段事务提交采⽤的是 X/OPEN 组织定义的DTP 模型所抽象的:
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。
下图说明了一个DTP系统的本地实例,其中AP调用TM来构造事务。这些框表示X/Open DTP模型中的软件组件。箭头指示控制流的方向。
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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。
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,特别是在这几年越来越火的微服务架构中,几乎可以说是无法避免,本文就围绕单机事务,分布式事务以及分布式事务的处理方式来展开。
常见分布式事务组件:Seata 、Atomikos、bitronix、Narayana等
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,简单的说,就是一次大的操作由不同的小操作组成,这些小的操作分布在不同的服务器上,且属于不同的应用,分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功,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。
在计算机科学中,事务处理(transaction processing )是将信息处理划分为独立的、不可分割的操作,称为事务(Transaction)。每个事务必须作为一个完整的执行单元,要么整个事务成功(提交),要么失败(中止,回滚),它永远不能只是部分完成。使用事务可以简化应用程序的错误处理,因为它不需要担心部分失败,系统(通常是数据库或某些现代文件系统)的完整性始终处于已知的、一致的状态。
JTA即Java-Transaction-API,JTA允许应用程序执行分布式事务处理,即在两个或多个网络计算机资源上访问并且更新数据。JDBC驱动程序对JTA的支持极大地增强了数据访问能力。
在分布式系统中,随着系统架构演进,原来的原子性操作会随着系统拆分而无法保障原子性从而产生一致性问题,但业务实际又需要保障一致性,下面我从学习和实战运用总结一下分布式一致性解决方案。
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。
我们在实际项目中,尽量规避分布式事务。但是,有些时候是真的需要做一些服务拆分从而会引出分布式事务问题。
本文全面的介绍了JTA分布式事务模型和接口规范,以及开源的分布式事务解决方案Atomikos。笔者认同"talk is cheap,show me the code",因此在文章最后,给出一个完整的Atomikos与spring、mybatis整合的完整案例。
事务(Transaction)是访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元; 事务应该具有4个属性:原子性、一致性、隔离性、持续性; 原子性(atomicity)。一个事务是一个不可分割的工作单位,事务中包括的诸操作要么都做,要么都不做。 一致性(consistency)。事务必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。一致性与原子性是密切相关的。 隔离性(isolation)。一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的,并发执行的各个事务之
在计算机科学和数据库领域,事务是一种非常重要的概念。事务用于确保数据的一致性和完整性,尤其在数据库管理系统中扮演着关键角色。本文将介绍数据传输中的事务定义,包括三种常见的事务类型,并提供相应的代码示例。通过深入理解事务,你将能更好地设计和管理数据传输过程中的数据操作。
在 J2EE 应用中,事务是一个不可或缺的组件模型,它保证了用户操作的 ACID(即原子、一致、隔离、持久)属性。对于只操作单一数据源的应用,可以通过本地资源接口实现事务管理;对于跨数据源(例如多个数据库,或者数据库与 JMS)的大型应用,则必须使用全局事务 JTA (Java Transaction API)。JTA 为 J2EE 平台提供了分布式事务服务,它隔离了事务与底层的资源,实现了透明的事务管理方式。 #1 利用 JTA 处理事务# ##1.1 什么是事务处理## 事务是计算机应用中不可或缺的组件
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。
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?
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)。
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