下面，我们来讲讲可靠消息最终一致性方案实现的分布式事务，同时聊聊在实际生产中遇到的运用该方案的高可用保障架构。 最终一致性分布式事务如何保障实际生产中 99.99% 高可用？...这个时候，就要用上可靠消息最终一致性方案，来实现分布式事务。...image.png 大家看上图，如果不考虑各种高并发、高可用等技术挑战的话，单从“可靠消息”以及“最终一致性”两个角度来考虑，这种分布式事务方案还是比较简单的。...可靠消息最终一致性方案的核心流程 ①上游服务投递消息 如果要实现可靠消息最终一致性方案，一般你可以自己写一个可靠消息服务，实现一些业务逻辑。 首先，上游服务需要发送一条消息给可靠消息服务。...所以在大公司里使用可靠消息最终一致性方案的时候，我们通常对可用性的保障都是依赖于公司基础架构团队对 MQ 的高可用保障。
什么是事物？ 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。 数据库事务中的四大特性 ACID你是怎么理解的？...事务的一致性指的是在一个事务执行之前和执行之后数据库都必须处于一致性状态。 如果事务成功地完成，那么系统中所有变化将正确地应用，系统处于有效状态。...因为分布式系统的核心就是处理各种异常情况，这也是分布式系统复杂的地方，因为分布式的网络环境很复杂，这种“断电”故障要比单机多很多，所以我们在做分布式系统的时候，最先考虑的就是这种情况。...什么是分布式事物？ 一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，且属于不同的应用，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。...分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。 分布式事物是怎么产生的？
两阶段提交这种解决方案属于牺牲了一部分可用性来换取的一致性。...在实现方面，在 .NET 中，可以借助 TransactionScop 提供的 API 来编程实现分布式系统中的两阶段提交，比如WCF中就有实现这部分功能。...（其实也不能100%保证强一致） 缺点： 实现复杂，牺牲了可用性，对性能影响较大，不适合高并发高性能场景，如果分布式系统跨接口调用，目前 .NET 界还没有实现方案。...本地消息表（异步确保） 本地消息表这种实现方式应该是业界使用最多的，其核心思想是将分布式事务拆分成本地事务进行处理，这种思路是来源于ebay。...优点： 一种非常经典的实现，避免了分布式事务，实现了最终一致性。在 .NET中 有现成的解决方案。 缺点： 消息表会耦合到业务系统中，如果没有封装好的解决方案，会有很多杂活需要处理。
TP和AP最重要的区别就是事物。...一致性指的是事务的执行必须使资料库从一个一致性状态迁移至另一个一致性状态，事务的一致性决定了一个系统设计和实现的复杂度。...（ Bounded Staleness）、事物一致性（Session）与单调一致性（ConsistentPrefix）等模式，允许开发人员依据程式的需求选择适用的模式。...会话一致性：保证客户端和服务器交互的会话过程中，读操作可以读到更新操作后的最新值。 单调一致性：如果一个进程已经读到一个值，那么后续不会读到更早的值。 最终一致性：是弱一致性的特例。...如果你平时不常考虑全局分布式数据库，那么一致性模型对你来说根本不是那么重要，但是大多数与之竞争的数据库系统（包括谷歌最近发布的Cloud Spanner，https://cloud.google.com
根据上述需求进行解决方案分析 ： 1、采用可靠消息一致性方案 可靠消息一致性要求只要消息发出，事务参与者接到消息就要将事务执行成功，不存在回滚的要求，所以不适用。...可靠消息最终一致性事务适合执行周期长且实时性要求不高的场景。引入消息机制后，同步的事务操作变为基于消息执行的异步操作，避免来分布式事务中的同步阻塞操作的影响，并实现来两个服务的解耦。...最大努力通知是分布式事务中要求最低的一种，适用于一些最终一致性时间敏感度低的业务；允许发起通知方处理业务失败，在接收通知发收到通知后积极进行失败处理，无论发起通知方如何处理结果都不会影响到接收通知方的后续处理...分布式事务一直是业界难题，因为网络的不确定性，而且我们习惯于拿分布式事务与单机事务ACID做对比。...无论是数据库曾的XA、还是应用层TCC、可靠消息、最大努力通知等方案，都没有完美解决分布式事务问题，他们不过是各自在性能、一致性、可用性等方面做取舍，寻求某些场景偏好下的权衡。
这就是分布式事物问题,当APP要买东西,这个操作会涉及到多个服务,意味着要操作多个数据库,这样本地事物就无法保证数据的一致性,所以就产生了分布式事物问题....分布式事物场景 电商下单场景 下单 发送消息到MQ 一致性保证 本地事物 下单操作 发送MQ消息操作 放进一个本地事物 上述做法有什么问题?...image.png 问题:如果发送消息超时了,你是不知道MQ的返回结果是成功和失败的,,timeout这操作不是一个原子的 分布式事物分类 刚性分布式事物 强一致性 XA模型 CAP CP 柔性分布式事物...最终一致性 CAP,BASE理论 AP 刚性分布式事物 满足传统事物特性 ACID( Atomicity-原子性, Consistency-一致性,Isolation-隔离性,Durability-持久性...,假设每个子事物最终都会成功 刚性分布式事物VS柔性分布式事物 刚性事物(XA) 柔性事物 业务改造 无 有 回滚 支持 实现补偿接口 一致性 强一致(CP) 最终一致性(AP) 隔离性 原生支持 实现资源锁定接口
转载自 https://blog.csdn.net/lizhen1114/article/details/80110317 分布式事物解决方案 分布式事物产生原因:主要产生与在微服务系统中，数据库的垂直拆分或者是...所以当A服务的数据源的事物发生回滚，不会影响到B服务的数据源回滚，从而产生分布式事物问题，无法保证分布式通讯数据一致性问题。...分布式事物基本理论:基本遵循CPA理论或者Base理论，采用柔性事物特征，软状态或者最终一致性特点保证分布式事物一致性问题。...分布式事物常见解决方案: 1.2pc两段提交协议 2.3pc三段提交协议(弥补两端提交协议缺点) 3.TCC或者GTS(阿里) 4.消息中间件最终一致性 5.传统项目采用Jta(Java操作分布式事物XA...LCN分布式事务框架 框架介绍 LCN分布式事务框架其本身并不创建事务，而是基于对本地事务的协调从而达到事务一致性的效果。
其实要实现分布式事物就需要修改spring框架的@Transactional逻辑，使用到AOP切面技术将自定义连接对象反给spring，并重写commit()方法的逻辑，让spring不再根据本地的事物而判断是提交还是回滚...，而是根据分布式事物组最终计算的结果来决定。...所以要完成上面的步骤，就需要创建一个事务组，这个事物组可以抽取成一个单独的系统，只负责与各自分布式的系统进行通讯，它负责接收每个系统的事物状态，并统计到最后一个，最后计算只要里面包含了一个需要回滚的定义结果为...那么问题就来了，要完成上面的步骤，如何将子系统事物的状态发送给事务组呢？...最后当系统接收到事务组返回的最后的指令后，便可以唤醒等待的线程，commit()在根据返回的结果决定是提交还是回滚，就这样实现了分布式事物。 ?
C: 一致性 事务执行完毕后，数据的状态是一致的（） 一致性（Consistency）：事务必须保证数据库从一个一致性的状态变成另一个一致性的状态！
Mysql事物 事物这个东西大家应该写过项目的就用过,但是还是要说的 为什么需要事物 现在很多软件都是多用户,多程序,多线程的,对同一张表可能同时有很多人在用,为保持数据的一致性,所以提出了事物的概念...: 事物应该具有4个属性:原子性,一致性,隔离性,持久性.这四个属性通常称为ACID特性; 原子性(atomicity):一个事物是一个不可分隔的工作单位,事物中包括的诸多操作,要么都成功,要么都失败;...一致性(consistency):事物必须是使数据库从一个一致性状态变成另一个一致性状态与原子性是密切相关的; 隔离性(isolation):一个事物的执行不能被其他事物干扰,即一个事物内部的操作及使用...Mysql事物的默认隔离级别是repeatable read 事物并发问题 脏读:事物A读取了事物B更新的数据,然后B回滚操作,那么A就读取到了脏数据 不可重复读:事物A多次读取同一数据,事物B在事物A...,读写数据都会锁住整张表 隔离级别越高,越能保证数据的完整性和一致性,但是对并发性能的影响也越大,对于多数应用程序,可以优先考虑把数据库系统的隔离级别设置为read committed,它能避免脏读,而且具有较好的并发性能
文章目录 MySQL事物 1、事务概念 2、事物处理命令 3、ACID特性 4、事务并发存在的问题 5、事务的隔离级别 MySQL事物 1、事务概念 事务是一组SQL语句的执行，要么全部成功，要么全部失败...ACID特性 每一个事务必须满足下面的4个特性： 事务的原子性（Atomic）： 事务是一个不可分割的整体，事务必须具有原子特性，及当数据修改时，要么全执行，要么全不执行，即不允许事务部分的完成 事务的一致性...（Consistency）： 一个事务执行之前和执行之后，数据库数据必须保持一致性状态。...数据库的一致性状态必须由用户来负责，由并发控制机制实现。...就拿网上购物来说，你只有让商品出库，又让商品进入顾客的购物车才能构成一个完整的事务，总体上数据是不变的，保持一致性转态 事务的隔离性（Isolation）： 当两个或者多个事务并发执行时，为了保证数据的安全性
一致性 （consistency）:事务的执行的前后数据的完整性保持一致.
在过去的七个月或更长时间里，许多人的工作速度低于全速工作，但有些人却比其他人做得更多。即将发布影响CRM的大量新技术，但是即使没有到10月为止的最新公告，人们也...
一般来说，事务是必须满足4个条件（ACID）：：原子性（Atomicity，或称不可分割性）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation，又称独立性）、持久性（Durability）。...一致性：在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性没有被破坏。这表示写入的资料必须完全符合所有的预设规则，这包含资料的精确度、串联性以及后续数据库可以自发性地完成预定的工作。...事物控制语句 事物用来管理更新，删除，插入语句。...事物隔离 回到文章刚开始的问题，在表中出现了一个key具有两种结果，初步估计是事物隔离的问题。上面简单介绍了事物，以及事物隔离的四个类别，这里详细介绍。...总结 1、事务的特性：原子性、一致性、隔离性、持久性; 2、多事务同时执行的时候，可能会出现的问题：脏读、不可重复读、幻读; 3、事务隔离级别：读未提交、读提交、可重复读、串行化; 4、不同事务隔离级别的区别
2 一致性（Consistency）：当事务完成时，数据必须处于一致状态。 3 隔离性(Isolation):对数据进行修改的所有并发事务是彼此隔离的。
总结:虽然读取同一条数据可以保证一致性，但是却不能保证没有插入新的数据 4.SERIALIZABLE（可串行化） SERIALIZABLE是最高的隔离级别，它通过强制事务串行执行（注意是串行），避免了前面的幻读情况...，由于他大量加上锁，导致大量的请求超时，因此性能会比较底下，再特别需要数据一致性且并发量不需要那么大的时候才可能考虑这个隔离级别 脏读 :所谓的脏读，其实就是读到了别的事务回滚前的脏数据。
涉及到的相关命令 multi exec discard watch unwatch 1：multi，exec 对于一般的关系型数据库的事物来说，事物的执行过程无非为 生成事物 产生命令 执行事物。...对于redis来说，multi就是生成事物，exec就是执行事物，discard就是取消事物 基本执行过程如下图 ?...redis的事物过程 可以看到，在我们执行set的时候命令并没有执行，而是写入到了一个控制事物的队列中，返回的信息是QUEUED，在最后exec的时候命令才是真正的执行，并且返回执行结果 2:一般事物都有...Redis事物只能检查出语法错误，如果发现语法错误，整个事物直接结束 ?...redis的事物的语法错误 Discard其实就是在multi之后 清楚事物队列，没什么好说的 3:WATCH WATCH key [key ...]
在分布式系统的架构设计中，往往需要对可用性和一致性进行权衡，为了解决分布式一致性的问题，诞生了2PC、3PC和Paxos等算法。
事物处理 什么是事物：个人认为事物，就是对数据库进行一组操作动作的集合，如果一组处理步骤要么全发生，要么一步也不执行，称这组处理步骤为一个事物。...当所有的步骤完整地被执行，称该事物被提交，当一部分步骤导致执行失败，则事物必须回滚到以前的执行状态....2.一致性(consistency)：在事务处理执行前后，数据库是一致的(两个账户要么都变，或者都不变)。 3.隔离性(isolcation)：一个事务处理对另一个事务处理没有影响。...balance-10000 where aid='1'"; db.doUpdate(sql, null); } } 导致第一个用户钱没变 还是1000块 而第二个用户有了10000块 使用事物处理
SpringBoot之解决整合多数据源分布式事物问题 概念: 上一章只是解决了单事物问题,也就是说同时只能使用自己的数据源,并指定事物管理,才能使用,那么如果同时使用多个数据源,就会产生分布式事物问题... 分布式事物问题分两种: 一种是这种一个项目多个数据源的分布式事物问题 还有一种就是多个项目多个数据源之间的分布式事物问题 这一章就来解决一下第一种一个项目多个数据源的分布式事物问题...这样的话就只能指定一个事物管理器,并不能两个数据库的事物都控制到,如果中间出现错误就会一个事物成功,一个事物失败,造成所谓的分布式事物问题 那么如何解决呢? ...再次启动,清空数据库,先测试正确的 访问报错:因为之前在user2接口上加了事物注解,并指定了事物管理器所以报错了,因为那个事物管理器已经不存在了,注释掉就可以 ? 再次启动测试 ?...并没有插入,到此单项目多数据源分布式事物问题解决,开心... 作者：彼岸舞 时间：2021\01\28 内容关于：SpringBoot 本文来源于网络，只做技术分享，一概不负任何责任
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