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。
近些年，随着SOA、微服务架构的流行，分布式系统数据一致性问题也随之而来成为大家热门关注的一个问题。其实，这个问题在很早之前就存在，因为在现实生活中，很多系统都不可能是一个大而全的单机系统，都或多或少需要跟其他系统集成，这种情况就必须需要考虑分布式系统数据一致性。
前几天，有一位10多年经验的架构师在面试互联网大厂时被问到这样一个问题，说请你谈谈分布式事务的解决方案。那今天，我给大家分享一下我对这个问题的理解。
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。
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。
大家好！我们继续对分布式事务的探讨。之前我们已经讨论了两阶段提交（2PC）、补偿事务（Saga模式）和重试机制。今天，我们来聊聊另一个重要的处理策略——异步处理。
DRDS 在 TDDL 提供的数据切分和 SQL 路由能力上，强化了分布式查询，事务和水平扩容能力。
配置txManaager, 修改application.properties中你自己的redis配置 启动TxManagerApplication
执行 raincat-springcloud-sample 工程 sql文件 springcloud-sample.sql
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
首先要和大家说的就是大名鼎鼎的CAP理论与BASE理论了，这两个理论与解决分布式事务问题是密切相关的。
可容忍一段时间的数据不一致，最终通过超时终止，调度补偿等方式，实现数据的最终状态一致性。
数据库事务的四大特性：数据库在实现时会将一次事务涉及的所有操作全部纳入到一个不可分割的执行单元，该单元中的所有操作要么全部成功，要么全部失败。只要其中一个操作执行失败，都将导致整个事务回滚。 A（Atomic）：原子性，构成事务的所有操作，要么全部执行，要么都不执行； C（Consistency）：一致性，在事务执行前后，数据库的一致性约束没有被破坏； I（Isolation）：隔离性，数据库中的事务一般都是并发的，隔离性是指并发的两个事务的执行互不干扰，一个事务不能看到其他事务运行过程的中间状态。通过配置事务隔离级别可以避免脏读、重复读等问题； D（Durability）：持久化，事务完成后，该事务对数据的更改会被持久化到数据库，且不会被回滚。
分布式系统数据的强一致性、弱一致性和最终一致性可以通过Quorum NRW算法分析。
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
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。
随着项目逐步以微服务开发为趋势，逐渐呈现一个服务对应一个数据库。从中产生了分布式事务的问题：一个操作先后调用不同的服务，要保证服务间的事务一致性，这就是分布式事务解决的问题。
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众所周知，数据库能实现本地事务，也就是在同一个数据库中，你可以允许一组操作要么全都正确执行，要么全都不执行。这里特别强调了本地事务，也就是目前的数据库只能支持同一个数据库中的事务。但现在的系统往往采用微服务架构，业务系统拥有独立的数据库，因此就出现了跨多个数据库的事务需求，这种事务即为“分布式事务”。那么在目前数据库不支持跨库事务的情况下，我们应该如何实现分布式事务呢？本文首先会为大家梳理分布式事务的基本概念和理论基础，然后介绍几种目前常用的分布式事务解决方案。废话不多说，那就开始吧～ 什么是事务？ 事务
1. 腾讯微服务平台TSF：提供服务双注册发现能力；提供容器部署前的健康检查功能；多系统可使用同一个TraceID。
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。
分布式事务中的TCC模式，貌似是阿里提出来的，所以阿里自研的分布式事务框架总是少不了TCC的影子。
来源 | 经授权转载自 百度智能云技术站 公众号 海量数据对数据湖存储的扩展能力提出了极高的要求。元数据面作为云存储最核心、最底层的系统之一，直接决定了存储系统的扩展性。 本文作为数据湖系列的第二篇，将为大家揭开元数据面存储底座的秘密，如何设计能够支撑存储容量的“无限扩展”。 本文将底层的核心技术用通俗易懂的语言讲述出来，同时又不失专业性，不容错过。 随着移动互联网、物联网、AI 计算等技术和市场的迅速发展，数据规模指数级膨胀，IDC 预测全球数据量从 2018 年的 33 ZB 将会增长至 202
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。
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。
作者：李海翔，腾讯TDSQL专家工程师 “在分布式背景下，怎么实现双一致性（事务一致性、分布式一致性），并提高分布式事务型集群的处理效率？”腾讯TDSQL数据库长期致力于基础研究创新，并持续获得关键技术突破。 2020年12月21日，第11届DTCC（中国数据库技术大会）大会上，腾讯TDSQL数据库专家工程师李海翔分享了数据库领域的核心技术——分布式事务处理技术的核心——多级一致性技术。该技术在遵循了ACID特性的同时，使得事务处理技术符合CAP原理，并在理论层面相较“严格可串行化”技术做了扩展，进一
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。
目前主流的数据库或者NoSQL要么在CAP里面选择AP，比较典型的例子是Cassandra，要么选择CP比如HBase，这两个是目前用得非常多的NoSQL的实现。我们的价值观一定认为未来是分布式的，一定是尽量倾向于全部都拥有，大部分情况下取舍都是HA，主流的比较顶级的数据库都会选择C，分布式系统一定逃不过P，所以A就只能选择HA。现在主要领域是数据库的开发，完全分布式，主要方向和谷歌的F1方向非常类似。 目前看NewSQL代表未来(Google Spanner、F1、FoundationDB)，HBase在
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
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。
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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。
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。
学习分布式事务（一）
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧、分布式等。
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？
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。
事务由一组操作构成，我们希望这组操作能够全部正确执行，如果这一组操作中的任意一个步骤发生错误，那么就需要回滚之前已经完成的操作。也就是同一个事务中的所有操作，要么全都正确执行，要么全都不要执行。
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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