本文先介绍传统关系数据库中事务的ACID特性，再介绍分布式系统中的经典理论——CAP定理和BASE理论。 事务 事务的定义： 事务（Transaction）是由一系列对系统中数据进行访问与更新的操作所组成的一个程序执行逻辑单元（Unit），狭义上的事务特指数据库事务。 事务的作用： 当多个应用程序并发访问数据库时，事务可以在这些应用程序之间提供一个隔离方法，以防止彼此的操作相互干扰。-事务为数据库操作序列提供了一个从失败中恢复到正常状态的方法，同时提供了数据库即使在异常状态下仍能保持数据一致性的方法。事务具
消息队列在互联网技术存储方面使用如此广泛，几乎所有的后端技术面试官都要在消息队列的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。
6年前面试最常问的并且可以顺利拿到高薪的技能是 Dubbo ，2年前面试，只要你简历上有 Spring Cloud 项目的相关经验，肯定会打动面试官，现在呢？恐怕简历上有Dubbo和简单的Spring Cloud技术和经验是无法让面试官高看你的。 Spring Cloud Alibaba 近几年在受到国内不少开发者的广泛关注，也成为面试比较吃香的一个技能点了，如果你连Spring Cloud Alibaba 微服务生态都没用过，那么你可能就要被时代淘汰了。 有多少程序员要在最近跳槽？看看下面这十几道题是我当
近日，阿里、腾讯裁员冲上热搜。大厂纷纷裁员减负，本来在热火朝天的金三银四，奋力冲刺和面试跳槽大厂的互联网打工人们，陷入了迷茫和焦虑。对大环境的担忧是应该的，因为大环境会直接影响到我们生活的方方面面。 但其实，与其忧虑未知，不如走好当下的每一步，提升技能和储蓄力量，在技术的高峰上不断攀登才是最应该做的。只要自己有了足够强的能力，还是能往高处去。 在这个当下，我整理了一些技术资料和面试题集，供大家提升进阶，不管你是有跳槽打算还是单纯精进自己，都可以免费领取一份。 从面试简历模板到大厂面经汇总，从大厂内部技术资料
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每年“双11”都是一场电商盛会，消费者狂欢日。今年双11的意义尤为重大，它已经发展成为全世界电商和消费者都参与进来的盛宴。而对技术人员来说，双十一无疑已经成为一场大考，考量的角度是整体架构、基础中间件、运维工具、人员等。
对大多数人而言，今年的双十一可谓是无感而过。然而，这个「无感」正是今年支付宝技术团队的一个重要目标。
每年“双 11”都是一场电商盛会，消费者狂欢日。今年双 11 的意义尤为重大，它已经发展成为全世界电商和消费者都参与进来的盛宴。而对技术人员来说，双十一无疑已经成为一场大考，考量的角度是整体架构、基础中间件、运维工具、人员等。
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）。
作为Java程序员，选择学习什么样的技术？什么技术该不该学？去招聘网站上搜一搜、看看岗位要求就十分清楚了，自己具备的技术和能力，直接影响到你工作选择范围和能不能面试成功。 如果想进大厂，那就需要在Java核心技术栈上面好好准备了，具体可以分下面几个模块来学习。 学习模块 常见模式与工具：学习Java技术体系，设计模式，流行的框架与组件—— 常见的设计模式，编码必备， Spring5，做应用必不可少的最新框架，MyBatis，玩数据库必不可少的组件。从源码级别掌握它们，你比别人更容易进大厂。 分布式架构和微
学习分布式事务（一）
在传统数据大集中的环境下，银行核心系统很容易发生故障，而且一旦发生故障，影响面将特别广，带来很大的舆论压力和监管压力，历史上大型商业银行核心系统故障的例子不在少数。而且传统的集中式架构不易扩展，各模块间高度耦合，最终造成核心系统体量太过庞大、业务太过繁重。
今年6月，我前同事的小公司辞退了30多个程序员。近3月过去了，大部分人都找不到合适工作。 问起被裁时的原因，有些老板找员工面谈时，为了让员工相对容易接受，会说公司效益不好要倒闭了、大环境不好、行业趋势下滑，而唯独不会告诉你：你的能力或许不行。 我们如何提高自己，使自己站在金字塔的顶点呢？掌控自己的命运，保证不被裁员呢？如何进大厂给自己镀金，保证自己的竞争力？如何避免35岁危机？ 问题关键还是核心竞争力，再年轻的人在竞争大一些的职场环境，如果能力不足照样被优化，而没有核心竞争力这件事只不过随着年龄的增长劣势变
上一篇：《分布式之Zookeeper核心原理详解》我们对于zookeeper的一致性协议Zab与原子广播，以及根据其原理的一些运用场景有了一个清晰的认知。这一篇还是围绕着分布式一致性这个话题来讨论，那就是分布式事务问题。
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。
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。
在【精通高并发系列】的《实践出真知：全网最强秒杀系统架构解密！！》一文中，冰河详细的阐述了高并发秒杀系统的架构设计，也简单提到了如何扣减商品的库存。
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
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。
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。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。
[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
参数优化 ===> 缓存、索引 ====> 读写分离====> 分库分表 （最终方案）
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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
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对于一个分布式系统，分布式事务总是不得不涉及的一个技术，尤其是在当前流行的微服务架构中，分布式事务完全是无法避免的。 那么，究竟有哪些手段可以保证分布式事务的执行呢？本文就来详细讲解一下。
当需要在多个Oracle数据库之间进行数据一致性操作时，就会用到分布式事务。 例如：
转载自：https://www.cnblogs.com/jiangyu666/p/8522547.html
数据库事务（简称：事务），是数据库管理系统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，这些操作要么全部执行,要么全部不执行，是一个不可分割的工作单位。
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
数据库里的事务大家都不陌生，而在微服务架构中由于一个任务执行可能涉及多个微服务，要想在分布式系统实现事务 就要用到分布式事务了。
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
不知道你是否遇到过这样的情况，去小卖铺买东西，付了钱，但是店主因为处理了一些其他事，居然忘记你付了钱，又叫你重新付。又或者在网上购物明明已经扣款，但是却告诉我没有发生交易。这一系列情况都是因为没有事务导致的。这说明了事务在生活中的一些重要性。有了事务，你去小卖铺买东西，那就是一手交钱一手交货。有了事务，你去网上购物，扣款即产生订单交易。
在电商等业务中，系统一般由多个独立的服务组成，如何解决分布式调用时候数据的一致性？ 具体业务场景如下，比如一个业务操作，如果同时调用服务 A、B、C，需要满足要么同时成功；要么同时失败。A、B、C 可能是多个不同部门开发、部署在不同服务器上的远程服务。 在分布式系统来说，如果不想牺牲一致性，CAP 理论告诉我们只能放弃可用性，这显然不能接受。为了便于讨论问题，先简单介绍下数据一致性的基础理论。 强一致 当更新操作完成之后，任何多个后续进程或者线程的访问都会返回最新的更新过的值。这种是对用户最友好的，就是用户
来源：juejin.im/post/5baa54e1f265da0ac2566fb2
（含：JVM类加载机制，JVM内存模型，垃圾收集机制，类字节码实现机制，JVM调优案例，GC日志详解等）
事务是数据库从一个稳定状态变迁到另一个稳定状态的保证，具备 ACID 这 4 个特性：
LRU（Least Recently Used：最近最少使用）：简单的说，就是保证基本的 Cache容量，如果超过容量则必须丢掉最不常用的缓存数据，再添加最新的缓存。每次读取缓存都会改变缓存的使用时间，将缓存的存在时间重新刷新。其实，就是清理缓冲的一种策略。 我们可以通过双向链表的数据结构实现 LRU Cache，链表头（head）保存最新获取和存储的数据值，链表尾（tail）既为最不常使用的值，当需要清理时，清理链表的 tail 即可，并将前一个元素设置为tail。结构图如下：
针对一些特定的场景、核心的流程 数据的准确性和可靠性尤其的重要如:订单、支付、入账 etc.
随着行业IT应用的业务复杂度提升、数据级日渐庞大、应用面越来越广、并发压力也越来越高。为了应对这样的情况，分布式系统的解决方案随之而出，成为目前主流架构模式。当然，是否采用分布式方案取决于实际业务系统要求。
一项技术的产生必然是为了解决问题而生，了解了一项技术解决的问题，就能够很轻松的理解这项技术的设计根本，从而更好地理解与使用这项技术。 消息中间件和RPC从根本上来说都是为了解决分布式系统的服务间通信问题，我们的服务从最初的单体应用发展到SOA架构到现在的微服务架构，必不可少的就是服务间通信，但从最初的设想，服务间通信仅仅就是一次请求响应调用而已，为什么发展出如此多的消息中间件与RPC技术，我们是否真的需要学习这么多的消息中间件技术？ 答案是肯定的，接下来我们将分析我们为什么要了解及使用如此多的服务间通信技术，以及他们究竟都解决了哪些问题，在什么场景下他们是必不可少的。
saga这个名词通常被用在CQRS的讨论中，它是指一段在限定上下文（bounded contexts ）和聚合（aggregates）之间起协作和路由（coordinates and routes ）消息作用的代码。然而，在这个指南中我们更喜欢用Process manager这个词语去表示saga。有两个原因： 之前已经有了一个广泛被熟知的名词saga，这个saga和CQRS中的saga有着不同的含义。 process manager 是一个更合适用来描述saga在这里扮演角色的名词。 虽然saga经常在C
现今互联网界，分布式系统和微服务架构盛行。业界著名的CAP理论也告诉我们，在设计和实现一个分布式系统时，需要将数据一致性、系统可用性和分区容忍性放在一起考虑。
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