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事务一致性测试

等等，不对，为什么这里没做事务管理？如果有事务，失败了不就会回滚么？ 03 研发应该不会犯这么低级的错误，再看看代码。想到了Spring中有统一的事务管理注解，应该会使用到的，为什么会没生效呢？解偶，在方法中只处理双写操作，其他的业务逻辑做异步处理（例如这个场景中，事件更新可以异步处理，并做对应的补偿机制），这样就不会影响主数据的一致性。对于事务的一致性测试，在平时很容易被忽略，大家都还是相信开发会使用事务的。但是对于事务管理是否会失效，没有引起足够的重视。对于测试人员而言，常见的事务一致性测试场景有哪些呢？ a. 双写或者多写的情况：随着现在中间件使用得越来越多，双写或者多写的情况也会增加，当数据记录在多个地方时，需要关注一致性问题 b. 异步处理，常见的是MQ，如果消费失败，是否有对应的补偿机制来保障一致性 c. 跨系统的数据存储，有些业务数据存在关联性，又分布在不同的系统中，如何保障一致性，也是测试人员需要关注的。

2023-08-28

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storm一致性事务

Storm提供了一套事务性组件Transaction Topology，用来解决这个问题。 Transactional Topology目前已经不再维护，由Trident来实现事务性topology，但是原理相同。一、一致性事务的设计 Storm如何实现即对tuple并行处理，又保证事务性。本节从简单的事务性实现方法入手，逐步引出Transactional Topology的原理。要想实现真正的分布式事务处理，可以使用storm提供的Transactional Topology。在此之前，我们先详细介绍一下CoordinateBolt的原理。 Trident事务性原理这里不详细介绍，有兴趣的读者请自行查阅资料。

2018-01-11

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MySQL事务（二）事务隔离的实现原理：一致性读

这项技术使得InnoDB的事务隔离级别下执行一致性读操作有了保证，换言之，就是为了查询一些正在被另一个事务更新的行，并且可以看到它们被更新之前的值。数组里事务ID的最小值记为低水位，当前系统里面已经创建过的事务ID的最大值加1记为高水位。这个视图数组加高水位就组成了当前事务的一致性视图（read-view）。在更新时如何使用一致性读 image.png 图3 示例1 我们来看示例1，如果事务B在事务C更新之前查询，这个查询返回值是1。可重复读的核心就是一致性读；而事务更新数据的时候，只能用当前读。如果当前的记得的行锁被其他事务占用的话，就需要进入锁等待。读提交读提交的实现方式跟可重复读类似，它们最主要的区别是：在可重复读隔离级别下，只需要在事务开始的时候创建一致性视图，之后事务里的其他查询都共用这个一致性视图；在读提交隔离级别下，每个语句执行前都会重新算出一个新的视图

2022-03-18

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云数据库 SQL Server

事务与一致性：刚性or柔性？

我们在一致性中讨论过事务在并发情况下执行时，可能发生的一系列问题：虽然单个事务执行并没有错误，但是它的执行可能会牵连到其他事务的执行，最终导致数据库的整体一致性出现偏差。 “一致性”在数据库领域有两个意义，一个是ACID中的C，另一个是CAP的C，前者是我们经常讨论的，也是普遍意义上的数据库事务一致性，而后一个将是之后会展开讨论的，有关分布式事务的一致性。 ACID 事务的一致性定义基本可以理解为是事务对数据完整性约束的遵循。这些约束可能包括主键约束、外键约束或是一些用户自定义约束。最终一致性（柔性事务）刚才我们讲了分布式事务在高并发场景下的败北，其实根据CAP原则我们很容易明白，想要保证可用性的同时保证一致性是不可能的，于是现在大多数的分布式系统中都对一致性做出了妥协：我们不追求整个操作过程中每一时刻的一致性 （强一致性），转而追求最终结果的一致性（最终一致性）。

2018-02-06

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云数据库 SQL Server

分布式事务？No, 最终一致性

点击上方“码农沉思录”，选择“设为星标” 优质文章，及时送达事务一致性 现今互联网界，分布式系统和微服务架构盛行。一个简单操作，在服务端非常可能是由多个服务和数据库实例协同完成的。在互联网金融等一致性要求较高的场景下，多个独立操作之间的一致性问题显得格外棘手。基于水平扩容能力和成本考虑，传统的强一致的解决方案（e.g.单机事务）纷纷被抛弃。其理论依据就是响当当的CAP原理。异步确保（没有事务消息） “异步确保”这个词不一定是准确的，还没找到更合适的词，抱歉。异步化不只是为了一致性，有时候更多的考虑响应时间，下游稳定性等因素。我们认为这个程度的一致性已经能够满足绝大部分互联网应用场景。代价是生产方做了不少额外的事情，但相比没有事务消息情况，确实解放了不少劳动力。 ? P.S. 如果说事务消息重点解决了生产者和MQ之间的一致性问题，那么重试机制对于确保消费者和MQ之间的一致性是至关重要的。重试可以是pull模式，也可以是push模式。

Bug开发工程师

2020-02-19

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分布式系统事务一致性

# 分布式事务分布式事务的目的是保障分布式存储中数据一致性，而跨库事务会遇到各种不可控制的问题，如个别节点宕机，像单机事务一样的ACID是无法奢望的。该种模式的难点在于解决本地事务执行和消息发送的一致性：两者要同时执行成功或者同时取消执行。实现上主要有两种方式：基于事务消息的方案基于本地消息的方案 1）基于事务消息的分布式事务普通消息是无法解决本地事务执行和消息发送的一致性问题的。超时有可能发送成功了，有可能发送失败了，消息的发送方是无法确定的，所以此时消息发送方无论是提交事务还是回滚事务，都有可能不一致性出现。 # 总结阅读了不少这方面的文章，在此基础上，总结一下分布式事务一致性的解决方案。分布式系统的事务一致性本身就是一个技术难题，目前没有一种很简单很完美的方案能够应对所有场景。

Java编程指南

2020-06-28

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消息队列 CMQ 版

分布式系统事务一致性

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。三分布式事务分布式事务的目的是保障分布式存储中数据一致性，而跨库事务会遇到各种不可控制的问题，如个别节点宕机，像单机事务一样的ACID是无法奢望的。上诉的方式是一种非常经典的实现，基本避免了分布式事务，实现了“最终一致性”。但是，关系型数据库的吞吐量和性能方面存在瓶颈，频繁的读写消息会给数据库造成压力。这样就保证了消息发送与本地事务同时成功或同时失败。如下图： ? 各大知名的电商平台和互联网公司，几乎都是采用类似的设计思路来实现“最终一致性”的。这种方式适合的业务场景广泛，而且比较可靠。总结：阅读了不少这方面的文章，在此基础上，总结一下分布式事务一致性的解决方案。分布式系统的事务一致性本身就是一个技术难题，目前没有一种很简单很完美的方案能够应对所有场景。

Bug开发工程师

2019-03-07

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微服务下如何保证事务一致性

1、cap理论当每个独立的模块都拆分过后，分布式事务的一致性就出现了问题。 A用户在银行转账给B用户，A用户扣款100成功，但是B用户那边的系统宕机或者一些网络原因，导致B用户账户不变，这时候就出现了不一致性。 cap理论就此诞生，一致性，可用性和分区容错率。这三个是不能全部满足的，当满足一致性和可用性，就要牺牲分区容错率，也就是只能满足其二。也是就出现了base理论，最终一致性就好。 2、2pc/3pc 两阶段提交的工作步骤是什么呢？ TCC也属于强一致性，适合与金额相关的业务。 Tcc工作步骤是什么呢? 5、最大努力通知方案上游在本地事务一切正常，发送mq消息给下游，重试几次，消费成功则ok，消费失败则通过手动补偿机制进入死信队列，存入表。

2023-09-05

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分布式事务方案 - 最终一致性

在分布式时代，分库分表是很常见的，微服务系统中，各个系统通常使用独立的数据库，所以，事务很难靠数据库本身保证，只能靠业务系统来解决。下面我们分析下最终一致性的实现方案，最终一致性通常都是使用消息中间件来实现的，系统结构如下： ? 那看下这样做是否可以，就是把更新数据库和给消息中间件发消息放到一个事务中，这样不就原子了吗？有问题，例如：如果消息发送失败，具体问题出在哪儿？如果发消息时网络延迟很高怎么办，数据库事务一直被拖着，性能差，风险高。所以，放入一个事务中这种方法是不可取的。以上就是通过最终一致性解决分布式事务问题的基本思路，A 保证消息不丢，B 保证消息不漏、幂等。

2019-05-17

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商城交易事务一致性保障方案

其中两个概念非常重要：原子性：多个操作必须合并成一个原子操作，即事务。能量守恒：入账出账的值必须一样设计原则能单机事务就单机事务，别搞分布式事务，复杂度直线上升；实在不行要做分布式事务，逻辑要尽可能简单无脑；可用性达到百分之一百是做梦，最后需要有兜底逻辑，最后的最后是人工兜底负责账目的正确性详细设计下单--->支付--->交货主要的模块包括下单模块：生成订单和预处理库存；支付模块：生成支付订单、接收第三方支付结果通知；对账模块：订单和库存数据定时对账；异常处理：处理异常情况和异常告警，对失败的事务进行兜底支付模块交易模块主要问题是保证扣钱和发货的事务性，扣钱了必须要要发货。

2025-11-05

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分布式事务