消息队列在互联网技术存储方面使用如此广泛,几乎所有的后端技术面试官都要在消息队列的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。
最近席卷全网的神剧《庆余年》,听说一开始不屑一顾的人,看了之后都会说“真香”。 数据君1.5倍速补课之后,秒被爱财怕老婆又善吹彩虹屁的老王圈粉。 众所周知,“宝藏男孩”王启年贪财和怕老婆两个特性不分先后,赚钱藏钱一把好手。 要薪资的时候,他这样说: 为什么要藏呢?他的钱全部上交给了老婆,享受“体贴入微”的搜身,平日里也只能想尽办法藏点钱充到小金库。 办公室文件里有银票: 脚趾缝里有铜板: 请范闲吃饭,从鞋袜中掏出两枚铜钱,豪气的说:“我请你吃饭!”这对他来说,简直是最破费的一次了。 但
一次大的操作由不同的小操作组成的,这些小的操作分布在不同的服务器上,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。从本质上来说,分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。
什么是分布式事务 简单的来说就是,一个大的操作由两个或者更多的小的操作共同完成。而这些小的操作又分布在不同的网络主机上。这些操作,要么全部成功执行,要么全部不执行。 拿转账的例子来说下什么是分布式事务。张三和李四在不同的城市,存储他们账户信息的服务器也在不同的网络主机上。张三有30元钱,李四有30元钱。张三给李四转账5元就是一个事务。完成这个事务,需要两个操作。首先得从张三账户上扣5元,然后再给李四账户上加5元。事务执行完毕后,必须是两个操作都执行成功,要么都失败。 事务的特性 分布式事务本身就是事务,所以
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。
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。
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。
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。
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。
虽然现在微服务越来越流行,我们的系统随之也拆分出来好多的模块功能。这样做的目的其实就是为了弥补单体架构中存在的不足。随着微服务的拆分,肯定设计到分库分表,但这之中肯定设计到分布式事务。最典型的例子就是银行转账,比如银行A给银行B转账500 块钱,流程肯定是银行A-500,银行B+500,在这个过程要么都成功,要么都成仁。首先银行A和银行B的数肯定是在不同的数据库,如果在转账的过程中,银行A首先-500库钱之后,在银行B+500的时候出现了问题,如果事务不回滚,那么就会出现500块钱丢失的问题,也就是出现了事务一致性问题。
前两天发了工资,第一反应是想着要给远方的女朋友一点惊喜!于是打开了平安银行的APP给女朋友转点钱!填写上对方招商银行卡的卡号、开户名,一键转账!搞定!在我点击的那瞬间,就收到了app的账户变动的提醒,并且出现了图一所示的提示界面:“处理中,正在等待对方银行返回结果…”。嗯!毕竟是跨行转账嘛,等个几秒也正常!脑海开始浮现出女朋友收到转账后惊喜与感动的画面!
引言 在互联网系统中,理想的情况下,肯定是希望系统能够同时满足“一致性”、“可用性”和“分区容忍性”。 但是基于熟悉的CAP定律也好,还是BASE理论, 我们知道,在实际情况中是不可能实现的。而在金融领域,一致性是最为关注的特性,任何情况下都必须满足一致性。关于CAP定律和BASE理论,本文不再介绍,有兴趣的同学可以自行百度一下。本文重点来阐述下关于一致性的方案,包括强一致性和最终一致性。 而在互联网领域, 很多情况下都是牺牲强一致性,来达到高可用性,系统往往只需要保证“最终一致性”,只要这个最终时间是在用
思考这个问题的初衷,是有一次给朋友转账,结果我的钱被扣了,朋友没收到钱。而我之前一直认为银行转账一定是由事务保证强一致性的,于是学习、总结了一下分布式事务的各种理论、方法。
作者:伈情,喜玩Java、Python、Golang!热爱架构设计、SOA、微服务、高并发、分布式、性能优化、DevOps、大数据、消息队列等....!在互联网应用支撑系统&现金交易系统有些许经验 来自:nickid.cn/2017/04/分布式事务/ 一,题记 分布式事务场景如何设计系统架构及解决数据一致性问题,个人理解最终方案把握以下原则就可以了,那就是:大事务=小事务(原子事务)+异步(消息通知),解决分布式事务的最好办法其实就是不考虑分布式事务,将一个大的业务进行拆分,整个大的业务流程,转化
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。
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:
2008年北京大学硕士研究生毕业,并于同年加入IBM中国开发中心事务处理中间件组任职软件工程师。
既然说起分布式事务,那么什么是分布式事务呢?简单来说就是说传统的单体系统架构、单体数据库已经无法满足海量的用户需求,这个时候就需要对原有系统进行升级改造,对大规模的流量进行分解到不同的应用服务中,数据也分散在不同服务器的数据库中存储,这样的结果就是对于数据的增删改查操作就会变得更加复杂,尤其是难以保证数据的一致性,那么这也就是常说的分布式事务了。
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在上一篇文章《【分布式事务】基于RocketMQ搭建生产级消息集群?》中给大家介绍了基于RocketMQ如何搭建生产级消息集群。因为本系列文章最终的目的是介绍基于RocketMQ的事物消息来解决分布式系统中的数据一致性问题,所以先给大家率先介绍了RocketMQ消息集群的搭建。
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:
一. 什么是幂等性 幂等(idempotent): 在编程中.一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同.幂等函数,或幂等方法,是指可以使用相同参数重复执行,并能获得相同结果的函数。这些函数不会影响系统状态,也不用担心重复执行会对系统造成改变。例如,“setTrue()”函数就是一个幂等函数,无论多次执行,其结果都是一样的.更复杂的操作幂等保证是利用唯一交易号(流水号)实现. 以上概念来源于百度百科. 根据以上解释我们可以举出几个跟主题http相关的例子来帮助大家理解: a. get 请求: 对于一个get请求来说, 理论上我们在同时并发一万次的情况下,返回的结果都是一样的, 这个请求则幂等请求 b. post 请求: 在http restful定义中, 此请求就是idempotent(幂等)的. 用来insert(), 而对于insert的结果来说, 应该只返回true/false, 所以是幂等的 c. put 请求: 用来 update(), 举个简单的例子, 如: 更新用户余额(从10到100), 有两种操作方式 1. setAmount(100), 2. addAmount(90). 应该可以很简单的知道, setAmount(100)无论多少并发同时请求,最终返回的结果都是100, 则可认为是幂等的<不考虑数据库重读与锁的情况>, 而addAmount(90), 来个10次并发, 则有可能被更新为910元, 所以这样的请求则为非幂等的. d. delete 请求: 用来 delete(), 无论多少并发去delete一个指定条件的时候, 要么成功, 要么失败, 则认为些种方式的请求为幂等的.
这几天看分布式事务相关的知识,网上的信息都是大同小异,但总感觉理解起来比较费劲,不够接地气,所以自己按照自己的理解宏观的总结了一下,因为是纯理论的,没图,看着可能比较累,大家包涵,文章仅代表个人观点,不一定完全正确,如果哪里不对希望大家能评论指正,感激不尽。
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。
分布式事务场景如何设计系统架构及解决数据一致性问题,个人理解最终方案把握以下原则就可以了,那就是:大事务=小事务(原子事务)+异步(消息通知),解决分布式事务的最好办法其实就是不考虑分布式事务,将一个大的业务进行拆分,整个大的业务流程,转化成若干个小的业务流程,然后通过设计补偿流程从而考虑最终一致性。
本文补充一种分布式事务解决方法:Best Effort. Best Effort best effort即尽最大努力交付,主要用于在这样一种场景:不同的服务平台之间的事务性保证。比如我们在电商购物,使用支付宝支付;又比如玩网游的时候,通过App Store充值。拿购物为例,电商平台与支付平台是相互独立的,隶属于不同的公司,即使是同一个公司也很可能是独立的部门。因此,这两个平台是不可能使用同一套分布式事务框架的,2PC不行,tcc也不行,异步消息也不行。 其实在上面电商平台与支付平台的例子中,涉及到
这篇说说分布式事务的问题。企业现在的架构都由传统的架构转向了微服务架构,如下图所示:
本文是腾讯云TDSQL首席架构师张文在腾讯云Techo开发者大会现场的演讲实录,演讲主题是《TDSQL在银行传统核心系统中的应用实践》。 ---- 我是TDSQL架构师张文,同时也是TDSQL的开发人员之一。今天的分享内容主要包含四个部分,分别为银行行业现状介绍、核心系统分布式改造、TDSQL最佳实践和改造效果。 张文演讲现场 搜索关注“腾讯云数据库”官方微信,回复“1106张文”即可下载本视频演讲PPT。 一、关于TDSQL 银行数据库系统被外企垄断超过99%。数据库的复杂程度比拟操作系统,作为基础
账户01通过一系列服务和支付的流程,把钱转入账户02,在这一过程中,如果账户01出现出账成功,但是账户02没有入账,这就导致数据不一致,违反了基本的事务原则。基于数据归属在不同服务和不同的数据库中,这种情况下的事务出错被称为分布式事务问题。
前面已经聊了很多分布式服务上的技术问题,说到微服务这里就不得不提分布式事务的,下面先聊一下数据库事务以及事务的一些理论
大家好,我是老三,上次发文的时候还是上次发文的时候,这篇文章分享分布式事务,看完要是你们不懂,那一定是不明白。
严格遵守ACID的分布式事务我们称为刚性事务,而遵循BASE理论(基本可用:在故障出现时保证核心功能可用,软状态:允许中间状态出现,最终一致性:不要求分布式事务打成中时间点数据都是一致性的,但是保证达到某个时间点后,数据就处于了一致性了)的事务我们称为柔性事务,其中TCC编程模式就属于柔性事务,本文我们来阐述其理论。
前阵子从支付宝转账1万块钱到余额宝,这是日常生活的一件普通小事,但作为互联网研发人员的职业病,我就思考支付宝扣除1万之后,如果系统挂掉怎么办,这时余额宝账户并没有增加1万,数据就会出现不一致状况了。
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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。
大型网站应用架构中,越来越多的SOA或Restful的web api的流行归功于http协议。 幂等性定义 Http协议涉及到一种重要性质:幂等性。 Http方法的幂等性指一次和多次请求某一个资源应该具有相同的副作用。 分布式事务 vs 幂等设计 先从一个例子说起,假设有一个从账户取钱的远程API(可以是HTTP的,也可以不是),我们暂时用类函数的方式记为: bool withdraw(account_id, amount) withdraw的语义是从account_id对应的账户中扣除amount数额的钱
事务就是提供一种“要么什么都不做,要么做全套(All or Nothing)”机制。
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。
现今互联网界,分布式系统和微服务架构盛行。业界著名的CAP理论也告诉我们,在设计和实现一个分布式系统时,需要将数据一致性、系统可用性和分区容忍性放在一起考虑。
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