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。
我们在Mysql系列文章中已经介绍过，我们常用的InnoDB存储引擎是支持事务的。这里所说的事务由一系列对系统中数据进行访问与更新的操作所组成的一个程序执行逻辑单元。事务保证了这一组操作要么都成功，要么都失败；并且事务提交之后，数据不会丢失。总结下来就是原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability），即ACID四个特性。这种事务是针对单个数据库的，数据库底层只是在单个计算机内部通过一系列机制实现了ACID特性，不需要与其他外部数据源进行交互。从系统架构上划分，这属于集中式系统架构，这也符合早期做的传统软件项目的特点，没有负载均衡，都是单机运行，而数据库也是单台，只是做数据库备份，在主库宕掉时，切换到从库即可。
各位小伙伴大家好，有段时间没有更新文章了，最近打算更新一个系列文章，给大家手把手的完成一个基于SpringCloudAlibaba的分布式商城系统，以下是内容的相关大纲
其中 Redis 和 MySQL 都是之前搭建在云端的 K8S 上的 主从 结构，用 Traefik 做总网关。
距离上一篇MySQL的文章已经过去一个月了，终于有时间来写写关于MySQL的事务了。本文内容默认是针对 MySQL InnoDB 引擎。
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
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。
比較少參加这类大型的会议，进到会场的第一眼，发现会议室已经所有坐满，后来主办方发现站的人太多了。找来了一些小板凳，我高速找到一个小板凳坐下。坐下開始认真听。很开心地听到广告时间结束，和我计划的时间完美一致。
在分布式系统设计中，随着微服务的流行，通常一个业务操作被拆分为多个子任务，比如电商系统的下单和支付操作，就涉及到了创建和更新订单、扣减账户余额、扣减库存、发送物流消息等，那么在复杂业务开发中，如何保证最终数据一致性呢？
这些面试题来自于我的老乡读者分享，很厉害，2年经验，面试几个月拿下了N个Offer，包括滴滴、有赞和阿里这些一二线公司。
背景 我们在聊架构风格之前先明确一个问题，什么是架构？我们为什么要选择架构？用来解决哪些问题？ 什么是架构 书本定义：“软件的架构是一种抽象的结构，他由软件的各个组成部分和这些部分之间的依赖关系构成”。 我的理解是，架构就是根据业务选择合适的技术、中间件，并且按照合适的设计模式对这些模块，进行组装来满足业务特性的需求。 选择架构风格的目的 我们选择架构风格的初衷在于 “三更原则”（自己的理解） ：更好地降本提效、更快地发版上线、更好地维护系统稳定性。 任何一个架构风格，都可以实现功能性需求，但是一个好的架构
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；
《MySQL冲冲冲》是由 IMG 社区和爱可生开源社区联合举办的一款专门针对 MySQL 技术话题的节目，以下是第五期的直播内容。
去年得知蚂蚁金服放出SOFA的部分开源项目, RPC部分号称源于阿里内部的HSF, HSF当年可是把dubbo 1.x踢出局的, 只是没想到京东改造dubbo为JSF, 当当改为dubbox。国内蛮多电商公司实施服务化就直接上dubbo 1.x或dubbox。这应该是阿里没想到的, 所以现在dubbo 2.x又回笼为apache的顶级项目, 把dubbox合并还继续完善。
http://icyfenix.cn/architect-perspective/general-architecture/transaction/distributed.html
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
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。
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。
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
学习分布式事务（一）
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。
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？
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.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。
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。
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。
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。
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。
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。
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！
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。
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。
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。
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）。
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。
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。
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。
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。
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。
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；
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