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。
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。
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
TCC是服务化的两阶段编程模型,其Try、Confirm、Cancel 3个方法均由业务编码实现;
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。
学习分布式事务(一)
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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。
什么意思呢?也就是说,[1] 订单服务-修改订单状态,[2] 库存服务-扣减库存,[3] 积分服务-增加积分,[4] 仓储服务-创建销售出库单。
在微服务架构盛行的情况下,在分布式的多个服务中保证业务的一致性,即分布式事务就显得尤为重要。本文将讲述分布式事务及其解决方案,有XA协议、TCC和Saga事务模型、本地消息表、事务消息和阿里开源的Seata。
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。
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。
分布式事务中的TCC模式,貌似是阿里提出来的,所以阿里自研的分布式事务框架总是少不了TCC的影子。
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。
TCC(Try-Confirm-Cancel)分布式事务的核心思想是通过将一个复杂的分布式事务分解为三个阶段:尝试(Try)、确认(Confirm)和取消(Cancel),来实现分布式系统中的事务一致性。
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。
接触分布式相关的开发已经有一段时间了,自然绕不开分布式事务。从本文开始,我将带领大家了解常见的分布式事务的解决方案,深入原理,浅出实践,让我们在今后的开发中对分布式事务不再畏惧。
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。
TAC模式其实是TCC模式的变种,顾名思义 TAC 模式被称为自动回滚,相比于 TCC模式,用户完全不用关心 回滚方法如何去写,减少了用户的开发量,对用户完全透明。
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读写分离与分库分表,分布式事务 MySql存储引擎,建表规范,事务级别,sql优化,读写分离思想等。 了解过读写分离吗? 你说读的时候读从库,现在假设有一张表User做了读写分离,然后有个线程在一个事务范围内对User表先做了写的处理,然后又做了读的处理,这时候数据还没同步到从库,怎么保证读的时候能读到最新的数据呢? 你如何保证系统的稳定性? 答:分布式的链路一般都很长,所以我们首先通过全链路压测,分析整个链路,到底是哪个节点出现瓶颈。如果是数据层出现瓶颈,那么可以考虑加缓存,读写分离等降低数据库压力,如
2PC 最大的诟病是一个阻塞协议。RM在执行分支事务后需要等待TM的决定,此时服务会阻塞并锁定资源。由于其阻塞机制和最差时间复杂度高, 因此,这种设计不能适应随着事务涉及的服务数量增加而扩展的需要,很难用于并发较高以及子事务生命周期较长 (long-running transactions) 的分布式服务中。
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。
只要聊到你做了分布式系统,必问分布式事务,你对分布式事务一无所知的话,确实会很坑,你起码得知道有哪些方案,一般怎么来做,每个方案的优缺点是什么。
事务是由一组SQL语句组成的逻辑处理单元,事务具有以下4个属性,通常简称为事务的ACID属性:
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。
针对分布式系统的特点,基于不同的一致性需求产生了不同的分布式事务解决方案,追求强一致的两阶段提交、追求最终一致性的柔性事务和事务消息等等。各种方案没有绝对的好坏,抛开具体场景我们无法评价,更无法能做出合理选择。在选择分布式事务方案时,需要我们充分了解各种解决方案的原理和设计初衷,再结合实际的业务场景,从而做出科学合理的选择。
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?
提起微服务架构,不可避免的两个话题就是服务治理和分布式事务。数据库和业务模块的垂直拆分为我们带来了系统性能、稳定性和开发效率的提升的同时也引入了一些更复杂的问题,例如在数据一致性问题上,我们不再能够依赖数据库的本地事务,对于一系列的跨库写入操作,如何保证其原子性,是微服务架构下不得不面对的问题。
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。
这次使用分布式事务框架过程中了学习了一些分布式事务知识,所以本文我们就来聊聊分布式事务那些事。首先我们先回顾下什么是事务。
总的来说,搭建Hmily-TCC分布式场景可能会面临配置问题、版本兼容问题、异常处理问题和并发问题。对于这些困难,我们应该仔细查阅官方文档,依据官方推荐的配置和版本组合来解决配置和版本兼容问题。同时,在使用框架时要合理处理异常情况,并进行并发优化,以提高系统的性能和稳定性。
所谓的 XA 方案,即:两阶段提交,有一个事务管理器的概念,负责协调多个数据库(资源管理器)的事务,事务管理器先问问各个数据库你准备好了吗?如果每个数据库都回复 ok,那么就正式提交事务,在各个数据库上执行操作;如果任何其中一个数据库回答不 ok,那么就回滚事务。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
大家好,今天我们来一起探讨分布式事务的相关知识。相信大家都有多多少少接触过分布式事务,因为我们现在写的代码可是服务于亿级用户量级的,那么大的请求量级不可能全部写在一台服务器上面对吧。如果你还没有研究过分布式事务,也没关系,我们今天再一起来探讨一番。我曾经接触过分布式事务相关的中间件框架,比如现在很火的阿里开源的一款分布式事务中间件Seata。目前我在Seata社区主要做一些RPC以及性能优化的相关工作,所以我可能会对分布式事务具体实现比较了解。以Seata为契机,我们一起来探讨分布式事务。
Seata在大厂也是属于高频的面试题,有一位3年工作经验的小伙伴被问到一道这样的面试题,说“谈谈你对Seata的理解”。那么,今天我给大家来聊一聊。
了解过TCC分布式事务的都知道它有三个阶段:try,confirm,cancel,但很多文章就只有原理图,和对原理图的解释,看一遍也留不下印象,这里用实际场景举个例子,说明TCC分布式事务原理
文章:大篇幅来自于:《周志明-凤凰架构》建议移步原文阅读 ,本篇为本人的学习笔记。
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
假设系统中有3个服务,分别是订单服务、账户服务、库存服务,用户在下一个订单之后会扣除用户的余额,同时扣减库存容量。在这样的场景下扣款和扣库存需要强一致性保证。就可能会使用到分布式事务解决方案。
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。
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。
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。
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。
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