在分布式系统中，分布式锁、分布式ID和分布式事务是常用的组件，用于解决并发控制、唯一标识和数据一致性的问题。本文将介绍Java中常用的分布式锁、分布式ID和分布式事务的实现方案，并通过具体的示例代码演示它们的用法和应用场景。
XA分布式事务方案是一种在分布式系统中实现跨多个数据库或队列等资源的一致事务的方法。
假设现在有一个电商系统，里面有一个支付订单的场景，那对一个订单支付之后，我们需要做下面的步骤
随着互联网的快速发展，分布式系统已经成为了大型应用的标配。在分布式系统中，分布式事务和分布式锁是两个核心概念。本文将重点探讨分布式事务与分布式锁的区别，并提供相关的代码示例。
事务的原子性、持久性可确保在一个事务内，更新多条数据都成功/失败。在一个系统内部，我们可以使用数据库事务来保证数据一致性。那如果一笔交易，涉及到跨多个系统、多个数据库的时候，用单一的数据库事务就没办法解决了。
前面我们简单了解了互联网电商中的 分布式订单管理系统的设计，这篇我们聊聊其中涉及到的分布式事务以及一些查询优化方案。
传统事务是使用数据库自身的事务属性（ACID），而数据库自身的事务属性是局限于当前实例，不能实现跨库。而对于大型分布式/微服务集群系统中，不仅存在着跨库的事务，还存在很多不同系统/服务之间的RPC调用，这种调用往往也需要保证业务以及数据的一致性。因此，有必要使用一种分布式事务框架来协调整个端到端业务调用链路的应用和数据库来保证业务最终的数据一致性，而目前在分布式事务中用的比较多的即为基于所有服务参与者投票的二阶段协议（2PC）。
Seata是一个开源的分布式事务解决方案，在分布式系统中保证数据一致性是非常重要的。Seata提供了高效、易用、可靠的分布式事务解决方案，帮助用户实现跨DB、跨A/C、跨RPC的分布式事务。
在数据库水平拆分、服务垂直拆分之后，一个业务操作通常要跨多个数据库、服务才能完成。例如电商行业中比较常见的下单付款案例，包括下面几个行为：
在分布式系统中，不同节点之间的数据一致性是非常重要的，特别是在执行跨节点的操作时。MongoDB 3.6 版本引入了分布式事务（Distributed Transactions）功能，它可以在分片集群中保持多个分片之间的数据一致性。
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在我们以前所学习的单体架构当中的这个服务直接访问一个数据库，业务比较简单。基于数据库本身的特性，就已经能够实现ACID了。
在一年前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，在这篇文章中我详细介绍了分布式事务是什么，实现分布式事务有哪些常用的方案，但是其中的东西很多是偏于理论，很多读者对其真正在实战上的使用可能还是有点差距。所以在前几次文章的更新中，我介绍了很多关于Seata（一款由阿里开源的分布式事务框架）的内容，如果大家对Seata不是很熟悉的可以阅读下面的内容：
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。
[第1篇] SOA需要怎样的事务控制方式 在一个基于SOA架构的分布式系统体系中，服务（Service）成为了基本的功能提供单元，无论与业务流程无关的基础功能，还是具体的业务逻辑，均实现在相应的服务之中。服务对外提供统一的接口，服务之间采用标准的通信方式进行交互，各个单一的服务精又有效的组合、编排成为一个有机的整体。在这样一个分布式系统中某个活动（Activity）的实现往往需要跨越单个服务的边界，如何协调多个服务之间的关系使之为活动功能的实现服务，涉及到SOA一个重要的课题：服务协作（Service Co
Seata（Simple Extensible Autonomous Transaction Architecture）是一款开源的分布式事务解决方案，致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务。在 GitHub 上拥有超过 1.4 万 Star，毫无疑问是开源社区分布式事务领域最火爆的项目。
事务可以看做是多个动作的集合，它由不同的小步骤组成，这些步骤要么全部成功，要么步骤失败；
在年前写一个几篇关于分布式事务的文章，实际上这些都是为了系统介绍WCF事务处理体系而提供的相关的背景和基础知识。今天发最后一篇，介绍分布式事务采用的两种协议，即OleTx和WS-AT，内容比较枯燥，但对于后续对WCF事务处理框架进行深入剖析的系列文章来说，确是不可以缺少的。总的来说，基于WCF的分布式事务采用的是两阶段提交（2PC：Two Phase Commit）协议。具体来说，我们可以选择如下两种事务处理协议实现WCF的分布式式事务，它们按照各自的方式提供了对两阶段提交的实现。 OleTx：OleTx
导读：MySQL对分布式事务（XA Transactions）进行了很好的支持，我们看看它是怎么做的，并实战验证其提供的分布式事务控制语句效果。
前几天和一个搞JAVA的朋友聊天，无意中聊到了分布式事务，他们公司的是通过TCC来实现分布式事务的，具体什么是TCC，会在下面的文章中介绍；本文主要介绍MYSQL中基于XA实现的分布式事务；
这篇文章主要介绍一些目前主流的几种分布式解决方案以及阿里开源的一站式分布式解决方案Seata。
● 原子性：一个事务对状态的改变是原子的，要么都发生，要么都不发生，这些改变包括数据库的改变、消息以及对转换器的操作。
例如，假设有一个电商平台，包含库存管理服务和订单管理服务。当用户下单时，需要从库存中扣减商品数量，并创建一个订单。这个操作涉及两个服务，需要保证两个服务的事务要么都成功，要么都失败。
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。
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。
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在一个基于SOA架构的分布式系统体系中，服务（Service）成为了基本的功能提供单元，无论与业务流程无关的基础功能，还是具体的业务逻辑，均实现在相应的服务之中。服务对外提供统一的接口，服务之间采用标准的通信方式进行交互，各个单一的服务精又有效的组合、编排成为一个有机的整体。在这样一个分布式系统中某个活动（Activity）的实现往往需要跨越单个服务的边界，如何协调多个服务之间的关系使之为活动功能的实现服务，涉及到SOA一个重要的课题：服务协作（Service Coordination）。而具体来讲，一个分
分布式场景下如何进行快照读是一个很常见的问题，因为在这种场景下极易读取到分布式事务的“中间状态”。针对这一点，腾讯云数据库TDSQL设计了全局一致性读方案，解决了分布式节点间数据的读一致性问题。 近日腾讯云数据库专家工程师张文在第十二届中国数据库技术大会上为大家分享了“TDSQL全局一致性读技术”。以下是分享实录： 分布式下一致性读问题 近年来很多企业都会发展自己的分布式数据库应用，一种常见的发展路线是基于开源MySQL，典型方案有共享存储方案、分表方案，TDSQL架构是一种典型的分区表方案。 以图例的银
什么意思呢？也就是说，[1] 订单服务-修改订单状态，[2] 库存服务-扣减库存，[3] 积分服务-增加积分，[4] 仓储服务-创建销售出库单。
事务处理作为企业级开发必备的基础设施, .net 2.0通过System.Transactions对事务提供强大的支持.你还是在使用.net 1.x下面的很不好用的事务处理吗? 先介绍一下三
在实际开发工作中，执行一个事件，然后调用另一接口插入数据，如果处理逻辑出现异常，那么之前插入的数据将成为垃圾数据，
像MongoDB, Cassandra, HBase, DynamoDB, 和 Riak这些NoSQL缺乏传统的原子事务机制，所谓原子事务机制是可以保证一系列写操作要么全部完成，要么全部不会完成，不会发生只完成一系列中一两个写操作；因为数据库不提供这种事务机制支持，开发者需要自己编写代码来确保一系列写操作的事务机制，比较复杂和测试。 这些NoSQL数据库不提供事务机制原因在于其分布式特点，一系列写操作中访问的数据可能位于不同的分区服务器，这样的事务就变成分布式事务，在分布式事务中实现原子性需要彼此协调，而协调是耗费时间的，每台机器在一个大事务过程中必须依次确认，这就需要一种协议确保一个事务中没有任何一台机器写操作失败。 这种协调是昂贵的，会增加延迟时间，关键问题是，当协调没有完成时，其他操作是不能读取事务中写操作结果的，这是因为事务的all-or-nothing原理导致，万一协调过程发现某个写操作不能完成，那么需要将其他写操作成功的进行回滚。针对分布式事务的分布式协调对整体数据库性能有严重影响，不只是吞吐量还包括延迟时间，这样大部分NoSQL数据库因为性能问题就选择不提供分布式事务。 MongoDB, Riak, HBase, 和 Cassandra提供基于单一键的事务，这是因为所有信息都和一个键key有关，这个键是存储在单个服务器上，这样基于单键的事务不会带来复杂的分布式协调。 那么看来扩展性性能和分布式事务是一对矛盾，总要有取舍？实际上是不完全是，现在完全有可能提供高扩展的性能同时提供分布式原子事务。 FIT是这样一个在分布式系统提供原子事务的策略，在fairness公平性, isolation隔离性, 和throughput吞吐量（简称FIT）可以权衡。 一个支持分布式事务的可伸缩分布式系统能够完成这三个属性中两个，公平是事务之间不会相互影响造成延迟；隔离性提供一种幻觉好像整个数据库只有它自己一个事务，隔离性保证当任何同时发生的事务发生冲突时，能够保证彼此能看到彼此的写操作结果，因此减轻了程序员为避免事务读写冲突的强逻辑推理要求；吞吐量是指每单元时间数据库能够并发处理多少事务。 FIT是如下进行权衡： 1.保证公平性fairness 和隔离性isolation, 但是牺牲吞吐量 2.保证公平性fairness和吞吐量, 牺牲隔离性isolation 3.保证隔离性isolation和吞吐量throughput, 但是牺牲公平性fairness. 牺牲公平性：放弃公平性，数据库能有更多机会降低分布式事务的成本，主要成本是分布式协调带来的，也就是说，不需要在每个事务过程内对每个机器都依次确认事务完成，这样排队式的确认commit事务是很浪费时间的，放弃公平性，意味着可以在事务外面进行协调，这样就只是增加了协调时间，不会增加互相冲突事务因为彼此冲突而不能运行所耽搁的时间，当系统不需要公平性时，需要根据事务的优先级或延迟等标准进行指定先后执行顺序，这样就能够获得很好的吞吐量。 G-Store是一种放弃公平性的 Isolation-Throughput 的分布式key-value存储，支持多键事务(multi-key transactions)，MongoDB 和 HBase在键key在同样分区上也支持多键事务，但是不支持跨分区的事务。 总之：传统分布式事务性能不佳的原因是确保原子性（分布式协调）和隔离性同时重叠，创建一个高吞吐量分布式事务的关键是分离这两种关注，这种分离原子性和隔离性的视角将导致两种类型的系统，第一种选择是弱隔离性能让冲突事务并行执行和确认提交；第二个选择重新排序原子性和隔离性机制保证它们不会某个时间重叠，这是一种放弃公平的事务执行，所谓放弃公平就是不再同时照顾原子性和隔离性了，有所倾斜，放弃高标准道德要求就会带来高自由高效率。
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
单体应用被拆分成微服务应用，原来的三个模块被拆分成三个独立的应用，分别使用三个独立的数据源， 业务操作需要调用三个服务来完成。此时每个服务内部的数据一致性由本地事务来保证，但是全局的数据一致性问题没法保证。
随着软件系统从单体应用迈向微服务架构以及数据库选型去中心化、异构化的趋势，传统的 ACID 事务在分布式系统上能否延续，如何落地，有哪些注意事项？本文将围绕分布式事务这一技术议题，介绍 FreeWheel 核心业务系统在相关领域的业务需求、技术决策和线上实践。
在一系列微服务系统当中，假如不存在分布式事务，会发生什么呢？让我们以互联网中常用的交易业务为例子：
分布式事务不是在现在微服务分布式架构上才产生的问题，在单体应用同样存在分布式事务问题，典型的场景就是单体应用使用了多个数据源。所以分布式事务的场景就是分布式的多进程环境，或者多数据源的情况。然后为什么需要有分布式事务这些组件框架？Spring 框架的@Transactional是我们使用比较多的，但是这个注解只能支持单数据源，而且不能支持分布式的场景，所以就需要一些分布式事务的框架或者解决方案出来。
一说起事务，容易联想到数据库。我们日常使用事务的场景，绝大部分都是在操作数据库的时候。像 MySQL、Oracle这些主流的关系型数据库，也都提供了完整的事务实现。
数据库事务(简称：事务，Transaction)是指数据库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[由当前业务逻辑多个不同操作构成]。
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。
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；
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，
在 J2EE 应用中，事务是一个不可或缺的组件模型，它保证了用户操作的 ACID（即原子、一致、隔离、持久）属性。对于只操作单一数据源的应用，可以通过本地资源接口实现事务管理；对于跨数据源（例如多个数据库，或者数据库与 JMS）的大型应用，则必须使用全局事务 JTA (Java Transaction API)。JTA 为 J2EE 平台提供了分布式事务服务，它隔离了事务与底层的资源，实现了透明的事务管理方式。 #1 利用 JTA 处理事务# ##1.1 什么是事务处理## 事务是计算机应用中不可或缺的组件
随着微服务的普及，分布式事务成为了系统设计中不得不面对的一个问题，而分布式事务的实现则十分复杂。本文汇总整理了分布式事务现有的七种实现方案，分别对每种方案的核心原理、对事务ACID特性的支持及其适用场景等进行了对比分析和总结，个人愚见，不吝赐教。阅读本文之前，需要你对数据库事务的ACID、CAP理论、Base理论以及两阶段提交有一定的认知，不熟悉者请自行百度或者阅读参考博客1、2、3和4。除此之外，在阅读本文过程中，如果对某种方案不理解，强烈建议先阅读对应方案中的参考博客后再阅读本文中对应的介绍。
编辑手记：在DBLINK中由于远端数据库无法正常执行分布式事务，又遭遇RAC热块争用，两者共同作用导致数据库严重故障。接下来我们从AWR报告分析入手，一步步分析并解决问题。 故障现象 某天下午16点
所谓的原子性就是说，在整个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不做，没有中间状态。对于事务在执行中发生错误，所有的操作都会被回滚，整个事务就像从没被执行过一样。
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