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。
在去年的时候我写过一篇关于分布式事务的文章再有人问你分布式事务，把这篇扔给他。再这篇文章中我叫大家能不用分布式事务就别用分布式事务，因为会引入很多的复杂度。当时说这个的时候其实还有一个原因，没有大厂的成熟开源解决方案，虽然再网上有很多开源的分布式事务框架，但是都不是太成熟，没有大量的业务验证。它不像其他的分布式中间件有大量的成熟的解决方案，比如分布式消息队列中间件:Apache Kafka,Apache RocketMQ,Apache Pulsar这三个均是Apache顶级项目；又比如分布式任务调度，也有很多的开源比如XXL-JOB,Elastic-Job都是有很多的公司在使用。
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。
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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；
tm快了，不知不觉中春招已经结束了很久，不少同学现在已经拿到offer了吧~现在的面试可是越来越难了，动不动就是“互联网三高”。
随着行业IT应用的业务复杂度提升、数据级日渐庞大、应用面越来越广、并发压力也越来越高。为了应对这样的情况，分布式系统的解决方案随之而出，成为目前主流架构模式。当然，是否采用分布式方案取决于实际业务系统要求。
1）把一个分布式事务，看成一个【全局事务】，分布式事务中每个本地事务，都看成【全局事务】一个分支，分支都成功才提交事务，任一失败则回滚。 2）把一个分布式事务，拆分成多个【本地事务】，都成功则成功，任一失败，失败补偿（基于消息的最终一致性）。
由于业务需要，在单体Spring Boot项目中需要引入分布式事务，来保证单体应用连接的多个数据源的事务统一。
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。当前被越来越多的开发者推崇，很多互联网行业巨头、开源社区等都开始了微服务的讨论和实践。Hailo有160个不同服务构成，NetFlix有大约600个服务。国内方面，阿里巴巴、腾讯、360、京东、58同城等很多互联网公司都进行了微服务化实践。当前微服务的开发框架也非常多，比较著名的有Dubbo、SpringCloud、thrift 、grpc等。
TBase作为支持分布式事务的数据库，数据是分散存储在不同节点上，分布式事务特性可以保证跨节点的数据修改的一致性，相比传统其他分布式系统，无需应用层来实现事务，减少应用层开发的复杂度。我们在已经搭建好的集群中去体验TBase的分布式事务。
自2018年Netflix公司宣布对核心组件Hystrix、Ribbon、zuul、Eureka等进入维护状态后，Spring Cloud 也随即宣布Spring Cloud Netflix项目进入维护模式。
好长时间没发文了，最近着实是有点忙，当爹的第 43 天，身心疲惫。这又赶上年底，公司冲 KPI 强制技术部加班到十点，晚上孩子隔两三个小时一醒，基本没睡囫囵觉的机会，天天处于迷糊的状态，孩子还时不时起一些奇奇怪怪的疹子，总让人担惊受怕的。
在一年前我写过一篇关于分布式事务的文章： 再有人问你分布式事务，把这篇扔给他，在这篇文章中我详细介绍了分布式事务是什么，实现分布式事务有哪些常用的方案，但是其中的东西很多是偏于理论，很多读者对其真正在实战上的使用可能还是有点差距。所以在前几次文章的更新中，我介绍了很多关于Seata（一款由阿里开源的分布式事务框架）的内容，如果大家对Seata不是很熟悉的可以阅读下面的内容：
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。
我们先看看百度上对于分布式事务的定义：分布式事务是指事务的参与者、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。
转载自：https://www.cnblogs.com/jiangyu666/p/8522547.html
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。
“站在国家利益的高度，使用国外数据库，尤其是美国企业的数据库，无疑将给我国带来巨大的信息安全风险，这就迫切需要从国家层面推动相关行业变革。”5月24日，全国人大代表、合肥工业大学应用数学研究所所长檀结庆对《证券日报》记者表示，芯片、操作系统、数据库是现代信息技术领域的三大核心基础，其中，数据库作为数据存取、管理和应用的核心工具，决定了IT运行处理数据的高效性。
官方文档：https://spring-cloud-alibaba-group.github.io/github-pages/hoxton/en-us/index.html Spring Cloud Alibaba 为分布式应用开发提供一站式解决方案。它包含开发分布式应用程序所需的所有组件，使您可以轻松地使用 Spring Cloud 开发应用程序。
今天，我们继续为大家分享《SpringCloud Alibaba实战》专栏的内容。今天，为大家分享的内容是微服务中常见的一些概念性的内容。
分布式：简单来说就是将业务进行拆分，部署到不同的机器来协调处理。比如用户在网上买东西，大致分为：订单系统、库存系统、支付系统、、、、这些系统共同来完成用户买东西这个业务操作。
分布式事务，我们已经给小伙伴介绍了整体内容： 一文搞明白分布式事务解决方案！真的 so easy！ AT 模式的实现： 手把手带领小伙伴们写一个分布式事务案例！ AT 模式在多数据源中的应用： Spring Boot 多数据源如何处理事务？教你一招！ TCC 模式的实现： 听说 TCC 不支持 OpenFeign？这个坑松哥必须给大家填了！ 今天我们就一起来看下另一种模式，XA 模式！ 其实我觉得 seata 中的四种不同的分布式事务模式，学完 AT、TCC 以及 XA 就够了，Saga 不好玩，而且长事务
从配置中心角度来看，性能方面Nacos的读写性能最高，Apollo次之，Spring Cloud Config依赖Git场景不适合开放的大规模自动化运维API。
但是这样写感觉不够高级，写的东西太多也太乱，无法指引面试官问我已经准备好的面试题，这个就相当于面试官随意的问了，这么写没意义，所以我需要把面试题提前准备好，按照准备的面试题改造技术亮点。
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）
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。
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最近这几天开始准备spring系列内容了，spring是搞java的必须掌握的一门技能，spring相关的内容还是比较多的，后面我们在这个系列上面会花二三个月时间。
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。
1、为什么会出现 SpringCloud Alibaba？ SpringCloud Netflix 项目进入了维护模式。意味着 SpringCloud Netflix 将不再开发新的组件。维护中 的组件将通过平行组件所替代。
原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/2431681
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。
Seata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。Seata将为用户提供了AT、TCC、SAGA、XA事务模式，为用户打造一站式的分布式解决方案。
从今天开始，我们正式进入《SpringCloud Alibaba实战》专栏的学习，在《开篇》一文中，我们大体介绍了整个专栏的结构安排。今天我们就再次和小伙伴们聊聊《SpringCloud Alibaba实战》专栏的设计。
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
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）。
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。
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？
.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。
在传统数据大集中的环境下，银行核心系统很容易发生故障，而且一旦发生故障，影响面将特别广，带来很大的舆论压力和监管压力，历史上大型商业银行核心系统故障的例子不在少数。而且传统的集中式架构不易扩展，各模块间高度耦合，最终造成核心系统体量太过庞大、业务太过繁重。
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。
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。
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。
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；
针对一些特定的场景、核心的流程 数据的准确性和可靠性尤其的重要如:订单、支付、入账 etc.
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。
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