分布式事务这个话题，我相信对于身在互联网中的开发者们一定都不陌生。电商系统最容易出现分布式事务的处理，
随着业务的发展，微服务架构逐渐成为当下业务中台的主流架构形式，它不但解决了各个应用之间的解耦问题，同时也解决了单体应用的性能问题实现可扩展可动态伸缩的能力。如下图所示，业务中台就是将平台的通用能力进行下沉，避免重复建设，形成底座平台能力，上层的各个应用服务都是基于中台能力进行快速构建。但是随着应用规模的扩大，原本在单体应用中不是问题的问题，在微服务架构中可能就是比较严重的问题，本文所要探讨的服务之间的数据一致性便是其中最具代表性的问题。本文将结合常见的电商下单场景来说明业务中台数据一致性方案。
分布式事务这个话题，开发者们一定都不陌生。电商系统最容易出现分布式事务的处理，比如用户在电商平台购买一个商品，用户首先下单，然后平台要扣减库存。创建订单和库存的扣减一般都在不同的服务器上(微服务架构)。而用户购买到商品的行为，必须要下单和扣减库存都成功，才算这次的交易成功，反之则失败。
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。
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
http://icyfenix.cn/architect-perspective/general-architecture/transaction/distributed.html
分布式事务之前先简单介绍下介于本地事务和分布式事务之间的两个事务：全局事务（Global Transactions）和共享事务（Share Transactions）的原理与实现。
在《关于分布式事务的理解》，介绍了可靠消息队列的实现原理，虽然它也能保证最终的结果是相对可靠的，过程也足够简单（相对于 TCC 来说），但现在你已经知道，可靠消息队列的整个实现过程完全没有任何隔离性可言。虽然在有些业务中，有没有隔离性不是很重要，比如说搜索系统。但在有些业务中，一旦缺乏了隔离性，就会带来许多麻烦。Fenix's Bookstore 在线书店的场景事例中，如果缺乏了隔离性，就会带来一个显而易见的问题：超售。
事情还得从事务说起。我说事情总是喜欢从字面意义说起。那事务究竟是什么意思呢？得从它的英文说起：Transaction。
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：
随着计算能力的提升、互联网的兴起、数据的分布和存储需求、容错性和可用性的要求、业务的分布和协同需求以及云计算和大数据技术的发展，分布式系统变得越来越重要，并在各个领域得到广泛应用。分布式系统由于机器宕机、网络异常、消息丢失、消息乱序、数据错误、不可靠的 TCP、存储数据丢失等原因面临一系列挑战，本文重点讲述分布式系统面临的挑战之一数据一致性问题。
考虑支付重构的时候，自然想到原本属于一个本地事务中的处理，现在要跨应用了要怎么处理。拿充值订单举个栗子吧，假设：原本订单模块和账户模块是放在一起的，现在需要做服务拆分，拆分成订单服务，账户服务。原本收到充值回调后，可以将修改订单状态和增加金币放在一个mysql事务中完成的，但是呢，因为服务拆分了，就面临着需要协调2个服务才能完成这个事务
想象一下，当最后一张火车票同时被两个人购买，去检票口检票时被告知车票无效，这可以接受吗？
分布式事务是分布式系统中非常重要的一部分，最典型的例子是银行转账和扣款，A 和 B 的账户信息在不同的服务器上，A 给 B 转账 100 元，要完成这个操作，需要两个步骤，从 A 的账户上扣款，以及在 B 的账户上增加金额，两个步骤必须全部执行成功；否则如果有一个失败，那么另一个操作也不能执行。
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。
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
来源：juejin.im/post/5baa54e1f265da0ac2566fb2
最强大的事务类型之一称为两阶段提交，当第一个事务的提交取决于第二个事务的完成时，它是摘要。特别是当您必须同时更新多个实体时，例如确认订单和立即更新库存时，它非常有用。
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。
数据库事务的特性包括原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durabilily），简称 ACID。
距离上次跟小伙伴们汇报 TienChin 项目视频进度已经过去一个月啦，今天是 6 月 30 号，再来汇报一下这个月视频的进展。 其实也没啥好说的，直接上目录吧！ ├── 000.开篇.mp4 ├── 001.运行RuoYi-Vue.mp4 ├── 002.代码格式化.mp4 ├── 003.项目结构大改造.mp4 ├── 004.项目改造完善.mp4 ├── 005.项目结构分析.mp4 ├── 006.验证码响应结果分析.mp4 ├── 007.验证码生成接口分析.mp4 ├── 008.验证码配置分析
2 用户支付完成会将支付状态及订单状态保存在订单数据库中，由订单服务去维护订单数据库。而学生选课信息在学习中心数据库，由学习服务去维护学习中心数据库的信息。下图是系统结构图：
前两天有个学弟公众号留言，说让讲讲分布式事务，面试就挂在这个问题上。时下随着微服务架构体系的流行，面试的题目也都慢慢开始升级，不再是早些年单纯的问点SSH框架知识、数据结构了。高并发、高可用、分布式服务治理、分布式文件系统、分布式xxx，反正和分布式沾边的都会问点， 项目实际用不用不要紧，关键你得了解，是不是总有一种学不动了的感觉？
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。
学习Seata分布式事务看这一篇就够了 一、事务的特性 二、本地事务与分布式事务 三、分布式事务理论依据 3.1、CAP定律 3.2、BASE理论 四、Seata简介 4.1、Seata是什么 4.2、官网地址 4.3、Seata基本架构 4.4、分布式事务解决方案 4.4.1、Seata-AT模式 4.4.2、Seata-XA模式 4.4.2.1、XA模式 什么是XA协议 Seata的事务模式 4.4.2.2、Seata的XA模式 为什么要在Seata中支持XA XA的价值 4.4.2.3、项目中应用XA模式 4.4.2.4、XA模式如何切换 4.4.3、Seata-TCC事务模式 4.4.3.1、什么是TCC 4.4.3.2、Seata的TCC模式 4.4.4、Seata-Saga事务模式 4.4.4.1、基本概念 4.4.4.2、为什么需要Saga 4.4.4.3、Saga状态机 4.4.4.4、Saga状态机设计器 4.5、四种模式的对比 五、部署Seata TC服务 5.1、下载seata-server 5.2、解压修改配置 5.3、初始化数据库配置 5.4、Nacos配置中心添加配置 5.5、测试启动TC服务 六、项目集成Seata 6.1、业务背景 6.2、数据表创建 6.3、搭建基本服务 6.3.1、代码基本结构 6.3.2、pom.xml引入依赖 6.3.3、配置文件application.yml 6.3.4、创建订单接口 6.3.5、声明Feign接口 6.3.6、测试验证 6.4、使用Seata全局事务注解@GlobalTransactional 6.5、配置数据源代理 6.6、启动服务测试
这两天正在研究微服务架构中分布式事务的处理方案, 做一个小小的总结, 作为备忘. 如有错误, 欢迎指正!
对于一个分布式系统，分布式事务总是不得不涉及的一个技术，尤其是在当前流行的微服务架构中，分布式事务完全是无法避免的。 那么，究竟有哪些手段可以保证分布式事务的执行呢？本文就来详细讲解一下。
我们平时的单机事物的使用，一步操作，要么全部执行完成，要么全部不执行，也就是ALL or Nothing。但是如果我们使用了分布式，一件事情分为多个分别在多个在不同的机器（进程）上执行。那对于这种的事物我们应该如何控制呢？
图的上半是两阶段提交成功的演示, 下半是两阶段提交失败的演示. 关于两阶段提交网上有很多经典的讲解, 这里就不细说了
什么是分布式事务?此时我我们需要了解一下什么是本地事务；说到本地事务此时我们就需要谈一下什么是事务以及以下几种概念。 事务: 百度百科是这样说的事务（Transaction） 一般是指要做的或所做的事
1，示例解决方案介绍 在上一篇 《消息服务框架（MSF）应用实例之分布式事务三阶段提交协议的实现》中，我们分析了分布式事务的三阶段提交协议的原理，现在我们来看看如何使用消息服务框架（MSF）来具体实现
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！
还记得刚入行开始写Java时，接触的第一个项目是国家电网的一个业务系统，这个系统据说投资了5亿人民币进行研发，鼎盛时期研发人员一度达到过500人。项目采用当时最流行的ssh（Struts+Spring+Hibernate）框架，典型的三层架构（controller - > service -> dao）简单又粗暴，所有人写的代码都放在一个大工程里，项目文件大小达到几百M，解决代码冲突是当时最大的工作量。
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。
随着分布式架构理念提出，软件系统架构开始迈入一个新时代。一个臃肿的应用会拆分出若干个微服务中心，按业务域维度划分系统边界，大家各司其职，在自己负责的领域深耕细作，可谓好处多多。但同时也增加了系统复杂度，每个子业务系统都涉及数据库操作，如何解决分布式事务是一个绕不开的话题。
用户支付完成会将支付状态及订单状态保存在订单数据库中，由订单服务去维护订单数据库。而学生选课信息在学 习中心数据库，由学习服务去维护学习中心数据库的信息。下图是系统结构图：
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。
作者：李海翔，网名“那海蓝蓝”，腾讯金融云数据库技术专家。中国人民大学信息学院工程硕士企业导师。著有《数据库事务处理的艺术：事务管理和并发访问控制》、《数据库查询优化器的艺术：原理解析与SQL性能优化》、《大数据管理》。 ---- 前言 2019年10月11日至13日，CCF数据库专委会在济南召开了国内规模最大的、每年一度的数据库学术盛会——第36届CCF中国数据库学术会议（NDBC 2019），腾讯TDSQL团队受邀在“数据库产学研合作论坛”，做了主题为“TDSQL对未来分布式数据库的技术研发思考与实践
原子性(Atomicity )、一致性( Consistency )、隔离性或独立性( Isolation)和持久性(Durabilily)，简称就是ACID
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。
开始我们今天的话题，说说分布式事务，或者说是我眼中的分布式事务，因为每个人可能对其的理解都不一样。
最近很久没有写博客了，一方面是因为公司事情最近比较忙，另外一方面是因为在进行 CAP 的下一阶段的开发工作，不过目前已经告一段落了。
当我傻啊，用户在电商网站购买成功，还在微服务中，那肯定就是有一套微服务架构的电商系统。
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；
我们知道在单数据库系统中，实现数据的一致性，通过数据库的事务来处理比较简单。在微服务或分布式系统中，各个独立的服务都会有自己的数据库，而不是在同一个数据库中，所以当一组事务(如商品交易中，商品的库存、用户的账户资金和交易记录等)的处理是分布在不同数据库中的，分布式事务就是为了解决在多个数据库节点中保证这些数据的一致性。
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