确实可以直接做分布式锁，为啥可以做这件事的原因是watch命令的监听特性会一直持续到exec的执行，如果watch的键值发生变化，那么watch后边的事务是不会执行的。...使用watch去做分布式锁的过程大概如下，这里直接截书中的python代码了： 使用watch做分布式锁的问题在于效率问题，我们说watch的乐观锁为了就是及时通知客户端，然后让其发起重试，所以当加锁压力比较大的时候重试就非常常见...考虑到重试代码反复运行以及重试的网络时间消耗以及相关watch事务通信，因此我们考虑是否有一种可以直接类似if这样的条件语句来做这件事，相当于将复杂的过程简单化。...我们看下边的代码： 这块在获取锁的时候，设置一个时间限制。超过这个时间我们就当作获取锁失败了，那么咋就发起重试，但是咋并没有建立事务啥的，因为太麻烦了。...那么我们就要保证我们释放锁得时候这个锁要是正常的，所以这块用了上边我们说的效率比较低的watch乐观锁+事务的锁机制。 通过上述的代码，书中也做了相关的测试工作。
节点自动转换为新的事务 另一方面，edge不会自动转换新的事务，也不能在原始事务之外访问。...JanusGraph会在一段延迟后重试保持事务状态，自动尝试从临时故障中恢复。重试尝试次数和重试延迟是可配置的（请参阅第15章，配置参考）。 完全连接丢失，硬件故障或锁争用可能导致永久性故障。...tx可能会失败 解决此问题的一种方法是在一个简短的独立于事务的嵌套线程中创建顶点，如下面的伪代码所示： v1 = graph.addVertex() //Do many other things...因此，在一个工作单元（例如代码片段，查询等）之后终止事务是很重要的。...在该事务范围内检索或创建的所有顶点和边缘使用多线程事务时，在该事务的范围之外不可用。
除此之外，etcd 将底层 MVCC 机制的版本信息暴露出来，基于版本信息封装出了一套基于乐观锁的事务框架 STM，并实现了不同的隔离级别。...常见的关系型数据库如 MySQL ，其 InnoDB 事务的实现基于锁实现数据库事务。事务操作执行时，需要获取对应数据库记录的锁，才能进行操作；如果发生冲突，事务会阻塞，某些情况下可能会死锁。...而 etcd 中的事务则是基于 CAS（Compare and Swap，即比较再交换） 方式。 etcd 使用了不到四百行的代码实现了迷你事务，其对应的语法为 If-Then-Else。...业务代码需要考虑这部分的重试逻辑。 etcd 事务的使用示例 我们来演示转账的过程，发送者向接收者发起转账事务。...若发生了冲突，则需要进行重试。 如上过程的实现较为繁琐，除了业务逻辑，还有大量的代码用来判断冲突以及重试。
并非所有应用都需要事务，有时可弱化事务处理或完全放弃事务（如为获得更高性能或更高可用性）。一些安全相关属性也可能会避免引入事务。 如何判断是否需要事务？...为理解事务权衡，来看看正常运行和各种极端case，看看事务到底能给我们什么。...若已持续一段时间，副本和最近的备份都可能损坏。此时需从历史备份中恢复数据 固态硬盘运行前四年，30%~80%固态盘会至少产生一个坏块。...即DB免去了用户对部分失败的担忧，要么全部成功，要么全部失败的保证。 隔离性 同时运行的事务互不干扰。...但发生个永久性故障（如违反约束），则重试毫无意义 若事务在DB之外也有副作用，即使事务被中止，也可能发生这些副作用。如发送电子邮件，那你肯定不希望每次重试都重发。
这种方式会带来以下问题 调用 B 服务成功，但由于网络超时原因，当前服务认为其失败了，继续重试，这样 B 服务会产生 2 条一样的数据。...重试会增加上游对本次调用的延迟，如果下游负载较大，重试会放大下游服务的压力。 第一个问题：通过让 B 服务的 API 支持幂等性来解决。...这样还是会遇到阻塞式重试相同的问题，即 DB 写入成功了，但推送失败了。 理论上来讲，分布式系统下，涉及多个服务调用的代码都存在这样的情况，在长期运行中，调用失败的情况一定会出现。...理论上来讲非原子性、事务性的二段代码，都会存在中间态，有中间态就会有失败的可能性。...这会和正常业务逻辑的执行重复，意味着成功的调用，也会被重试；为尽量避免这种情况，可以检测消息的创建时间是否很短，短的话可以跳过。
这种方式会带来以下问题 调用 B 服务成功，但由于网络超时原因，当前服务认为其失败了，继续重试，这样 B 服务会产生 2 条一样的数据。...重试会增加上游对本次调用的延迟，如果下游负载较大，重试会放大下游服务的压力。 第一个问题：通过让 B 服务的 API 支持幂等性来解决。...这样还是会遇到阻塞式重试相同的问题，即 DB 写入成功了，但推送失败了。 理论上来讲，分布式系统下，涉及多个服务调用的代码都存在这样的情况，在长期运行中，调用失败的情况一定会出现。...这会和正常业务逻辑的执行重复，意味着成功的调用，也会被重试；为尽量避免这种情况，可以检测消息的创建时间是否很短，短的话可以跳过。...缺点是支持事务的 MQ 很少；且每次操作前都先调用 API 添加个消息，会增加整体调用的延迟，在绝大多数正常响应的业务场景下，是一种多余的开销。
这种方式会带来以下问题： 调用 B 服务成功，但由于网络超时原因，当前服务认为其失败了，继续重试，这样 B 服务会产生 2 条一样的数据。...重试会增加上游对本次调用的延迟，如果下游负载较大，重试会放大下游服务的压力。 第一个问题：通过让 B 服务的 API 支持幂等性来解决。...这样还是会遇到阻塞式重试相同的问题，即 DB 写入成功了，但推送失败了。 理论上来讲，分布式系统下，涉及多个服务调用的代码都存在这样的情况，在长期运行中，调用失败的情况一定会出现。...理论上来讲非原子性、事务性的二段代码，都会存在中间态，有中间态就会有失败的可能性。...这会和正常业务逻辑的执行重复，意味着成功的调用，也会被重试；为尽量避免这种情况，可以检测消息的创建时间是否很短，短的话可以跳过。
分析问题 1>事务中包含外部调用 外部调用包括对外部系统的调用和基础组件的调用。它具有返回时间不确定性，必然会造成大事务。...如果超时时间设置的短，重试次数设置的多，会增加系统的整体耗时；如果超时时间设置的短，重试次数设置的也少，那么这次请求的返回结果会不准确。 咱们举个具体场景来看这个事情 ? ...解决问题 1>事务中不包含外部调用 ☆ 排查各个系统的代码，检查在事务中是否存在RPC调用、http调用、MQ操作、缓存、循环查询等耗时的操作，这个操作应该移到事务之外，理想的情况是事务内只处理数据库操作...原因是xml配置事务第一可读性不强，二是切面通常配置的比较泛滥，容易造成事务过大，三是对于嵌套情况的规则不好处理。 2>超时时间设置合理和重试次数。 ...每次调用依赖时都会检查一下是否到达信号量的限制值，如达到，则拒绝。 除了上面的措施之外，战狼项目进行很有成效的两地三中心机房互备、组件安全漏洞修复和服务健康验证，限于篇幅，本篇不详述。
「数据一致性」，有了补偿机制之后，由业务活动管理器控制一致性 总之，TCC 就是通过代码人为实现了两阶段提交，不同的业务场景所写的代码都不一样，并且很大程度的「增加」了业务代码的「复杂度」，因此，这种模式并不能很好地被复用...消息表和业务数据要在一个事务里提交，也就是说他们要在一个数据库里面。然后消息会经过MQ发送到消息的消费方。 如果消息发送失败，会进行重试发送。...Seata框架中一个分布式事务包含3种角色： 「Transaction Coordinator (TC)」：事务协调器，维护全局事务的运行状态，负责协调并驱动全局事务的提交或回滚。...将 UNDO LOG 中的后镜与当前数据进行比较， 如果不同，说明数据被当前全局事务之外的动作做了修改。这种情况，需要根据配置策略来做处理。...分布式事务本身就是一个技术难题，业务中具体使用哪种方案还是需要不同的业务特点自行选择，但是我们也会发现，分布式事务会大大的提高流程的复杂度，会带来很多额外的开销工作，「代码量上去了，业务复杂了，性能下跌了
数据一致性，有了补偿机制之后，由业务活动管理器控制一致性 总之，TCC 就是通过代码人为实现了两阶段提交，不同的业务场景所写的代码都不一样，并且很大程度的增加了业务代码的复杂度。...消息表和业务数据要在一个事务里提交，也就是说他们要在一个数据库里面。然后消息会经过 MQ 发送到消息的消费方。如果消息发送失败，会进行重试发送。 消息消费方，需要处理这个消息，并完成自己的业务逻辑。...Seata 框架中一个分布式事务包含三种角色： 「Transaction Coordinator (TC)」 ：事务协调器，维护全局事务的运行状态，负责协调并驱动全局事务的提交或回滚。...如果申请不到，则说明有其他事务也在对这条记录进行操作，因此它会在一段时间内重试，重试失败则回滚本地事务，并向 TC 汇报本地事务执行失败。...将 UNDO LOG 中的后镜与当前数据进行比较， * 如果不同，说明数据被当前全局事务之外的动作做了修改。这种情况，需要根据配置策略来做处理。
1、Transation Sunmmary（事务综述） 对事务进行综合分析是性能分析的第一步，通过分析测试时间内用户事务的成功与失败情况，可以直接判断出系统是否运行正常。...6、Retries per Second（每秒重试次数） “每秒重试次数”显示场景或会话步骤运行的每一秒内服务器尝试的连接次数。...（重试次数概要） “重试次数概要”显示场景或会话步骤运行过程中服务器尝试的连接次数，它按照重试原因分组。...将此图与每秒重试次数图一起使用可以确定场景或会话步骤运行过程中服务器在哪个时间点进行了重试。...1、Web Page Breakdown（页面分解总图） “页面分解”显示某一具体事务在测试过程的响应情况，进而分析相关的事务运行是否正常。
当第一次提交出现错误，则整个事务出现回滚，一个事务的时间可能会较长，因为它要跨越多个数据库多个数据资源的的操作，所以在性能上可能会造成吞吐量低。...最大努力一次提交 依次提交事务 可能出错 通过AOP或Listener实现事务直接的同步 JMS最大努力一次提交+重试 适用于其中一个数据源是MQ，并且事务由读MQ消息开始 利用MQ消息的重试机制 重试的时候需要考虑重复消息...，消息放回至MQ队列，重试重新触发该方法 可能存在问题：会重复数据库操作，因为database transaction不是使用JTA事务管理，所以database已经commit成功；如何避免，需要忽略重发消息...使用debug方式模拟运行，第一个order事务提交以后，第二user个事务执行的时候把mysql服务给停掉，出现如下异常 [1m5dts69wa.png] 重启启动msyql服务，程序继续运行，此时来看数据库...不处理重试 基于实例1的核心代码继续做修改演示： git代码地址 ☚ 实例4-JMS-DB.最大努力一次提交 JMS-DB ActiveMQ + Mysql 最大努力一次提交：TransactionAwareConnectionFactoryProxy
一个服务的调用会出现三种状态：成功、失败、超时。超时的情况下，是无法确定下单是否真正成功的，这时要避免重试时重复下单。...为了保证下单流程的健壮性，除了下单接口本身需要做好幂等之外，上层业务本身也需要记录下单过程中的状态流转，方便进行下单后的逻辑处理，兑换表中需要一个状态字段，可能存在的几种状态为： 1:扣除积分，未下单...2:扣除积分，已经下单 3:扣除积分，完成订单 4:下单失败，积分回退 通过数据库的事务，我们首先需要保证，下单出现非超时错误时，需要回滚下单之前的数据库操作： 「 事务 扣除积分...当出现下单超时的时候，以上的事务就先不回滚了，通过消息队列来进行下单重试。消息队列的重试，也有可能再次出现超时的情况。队列的重试是有一定的时间间隔的，例如每隔/10/30/60秒重试一次。...这个时候有可能会抛出更新数据库表失败的异常，导致实际下单成功，但兑换表状态不一致的情况。解决的办法是当更新兑换表失败抛出异常时，捕获该异常，再利用消息队列发出更新数据库状态的消息，进行更新重试。
但是这样会导致消息重复消费。 还有一种情况就是consumer获取到消息后开启了多个线程异步处理消息，而consumer自动地向前更新offset。假如其中某个线程运行失败了，那么消息就丢失了。...acks是Producer的参数，代表了所有副本Broker都要接收到消息，该消息才算是“已提交”。 设置retries为一个较大的值。是Producer的参数，对应Producer自动重试。...Kafka会自动去重。Broker会多保存一些字段。当Producer发送了相同字段值的消息后，Broker能够自动知晓这些消息已经重复了。...作用范围： 只能保证单分区上的幂等性，即一个幂等性Producer能够保证某个主题的一个分区上不出现重复消息。 只能实现单回话上的幂等性，这里的会话指的是Producer进程的一次运行。...Producer端的设置： 开启enable.idempotence = true 设置Producer端参数 transactional.id 除此之外，还要加上调用事务API，如initTransaction
Seata-Server 深度剖析一站式分布式事务方案Seata-Cient Seata已经为我们提供了两种实现分布式模式： AT：自动模式，通过我们记录运行sql的undolog，来完成事务失败时的自动重做...在这个场景下大多数人的代码基本会按照下面的写,在订单服务中有如下步骤，这里为了简单没有设置过多的订单状态： Step 1：创建订单状态为初始化，并检查用户所有资源是否足够 Step 2：支付储值余额 Step...重试机制 有些同学可能会问好像我们上面的代码基本能保证分布式事务了吧？...为什么我们选择了消息队列进行重试？ 因为我们的业务逻辑是依靠消息队列的，我们就不需要引入定时任务，直接依靠消息队列即可。 幂等 判断一个程序猿经验是否老道可以从他写代码的时候能否考虑到幂等就可以看出。...因为我们重试的时候我们怎么知道他的Try是否成功，我们这里是不知道的，所以我们这里还有策略保证我们的逻辑不会出现空指针，这里有两种策略来做这个事： 如果为空我们直接返回即可。
我们已明确规划线路图，未来会支持最终一致性的柔性事务。...你的登记，会让更多人参与和使用 Sharding-JDBC。传送门 Sharding-JDBC 也会因此，能够覆盖更多的业务场景。传送门 登记吧，骚年！传送门 2....() 对异常处理的代码：ExecutorExceptionHandler#setExceptionThrown() 对于其他 SQL，不会因为 SQL 错误不执行，会继续执行 对于上层业务，不会因为...根据事务日志( TransactionLog )重试执行失败的 SQL，若成功，移除事务日志；若失败，更新事务日志，增加已异步重试次数 该方法会被最大努力送达型异步作业调用到 5....)同步的事务送达的最大尝试次数( syncMaxDeliveryTryTimes )进行多次重试直到成功。
这里，调用从业务服务的 Try 操作就是核心的业务代码。那么， Try 操作怎么和它相对应的 Confirm、Cancel 操作绑定呢？...除此之外，我们还可以借助消息队列和定时任务机制。...定时任务的重试机制，我们可以创建一张任务执行表，并增加一个“重试次数”字段。这种设计方案中，我们可以在定时调用时，获取这个任务是否是执行失败的状态并且没有超过重试次数，如果是则进行失败重试。...但是，当出现执行失败的状态并且超过重试次数时，就说明这个任务永久失败了，需要开发人员进行手工介入与排查问题。 除了重试机制之外，也可以在每次更新的时候进行修复。...在预处理阶段，alpha 会记录事务开始的事件；在后处理阶段，alpha 会记录事务结束的事件。因此，每个成功的子事务都有一一对应的开始及结束事件。
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