微服务的优势 大项目可以持续交付 微服务将一个大系统拆分成很多个互相独立的服务，每一个服务都可以由一个团队去完成，并且配备自己的开发、部署，而且可以独立于其他的团队。...更强的容错性 由于每一个微服务都是独立运行的，处理得当，我们在微服务架构中可以实现更好的故障隔离。当一个微服务发生问题时，例如内存泄漏，不会影响到其他的微服务。...服务的拆分 个人觉得，这是最大的挑战，我了解到一些公司做微服务，但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱，越搞越麻烦，你可能会觉得微服务真坑爹，后悔当初信了说微服务好的鬼话。...分布式系统带来的挑战 记得以前在网上看到过一个段子： 没用分布式架构之前，你只有一个问题：并发性能不足。...用了分布式架构，多出了一堆问题：数据如何同步、主键如何产生、如何熔断、分布式事务如何处理......。 这个段子形象的说明了分布式系统带来的挑战。
提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...初入团队，寻找自己的立足点，需要一个好的工作想法。每年末，抓耳挠腮做规划，想要憋出一个好的工作想法。很多同学，包括我自己，陆陆续续零零散散想到很多点，然后自己不断否掉。...终点即我们的最终目的是保护数据和资金的安全，而不是是保护服务器不被入侵，目的和手段不能搞混。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
前言 接上文 《游戏服务的分布式事务优化（一）- Write Ahead Log(WAL) 模块》 在挺久以前我写过一篇分享 《在游戏服务器中使用分布式事务》 。...当时尝试在我们的游戏服务中引入TCC模型的分布式事务机制，以优化好友和公会服务的一致性流程。...基本原理 首先，先简介一下这个分布式事务系统的基本原理。详细一点的可以看我之前一篇文章，《Google去中心化分布式系统论文三件套(Percolator、Spanner、F1)读后感》 。...而且本身分布式事务模块要接入的规范就比较多，使用起来有一定难度，抽象非常复杂的情况下使用起来就更困难了。...所有的事务事件必须满足 交换律 定期调用 tick() 接口 定义上述 vtable 内的必须接口 由于我们只提供了SDK，对于RPC操作， 参与者(participator) 服务还必须接入以下服务:
---- 介绍 在分布式系统、微服务架构大行其道的今天，服务间互相调用出现失败已经成为常态。如何处理异常，如何保证数据一致性，成为微服务设计过程中，绕不开的一个难题。...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。...这也是分布式系统设计的难点之一。 TCC 补偿事务 在对事务有要求，且不方便解耦的情况下，TCC 补偿式事务是个较好的选择。...TCC 在业务上解决了分布式系统下，跨多个服务、跨多个数据库的数据一致性问题。但 TCC 方式依然存在一些问题，实际使用中需要注意，包括上面章节提到的调用失败的情况。...MQ 事务也会存在 prepare状态，需要 MQ 的消费处理逻辑来确认业务是否成功。 总结 从分布式系统实践中来看，要保障数据一致性的场景，必然要引入额外的机制处理。
介绍 在分布式系统、微服务架构大行其道的今天，服务间互相调用出现失败已经成为常态。如何处理异常，如何保证数据一致性，成为微服务设计过程中，绕不开的一个难题。...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。...TCC 在业务上解决了分布式系统下，跨多个服务、跨多个数据库的数据一致性问题。但 TCC 方式依然存在一些问题，实际使用中需要注意，包括上面章节提到的调用失败的情况。...MQ 事务也会存在 prepare状态，需要 MQ 的消费处理逻辑来确认业务是否成功。 总结 从分布式系统实践中来看，要保障数据一致性的场景，必然要引入额外的机制处理。...文中本地消息表方式的示例，来源于作者写的一个库，有兴趣的同学可以参考下 https://github.com/mushroomsir/tcc MQ 事务和独立消息服务的优点是抽离出一个公共的服务来解决事务问题
，并向其他服务发送此次变更 你可能有跨多个服务边界的业务事务 由于用户会重试失败的调用，因此你不得不实现幂等服务操作 本文中使用了一个简单的场景来评估在分布式事务中处理双写的多种方式，该场景中，一个客户端应用会调用一个微服务...或者B服务可以不使用分布式事务，转而使用本地事务，并实现幂等消费模式。...参与的服务必须提供可恢复的后端，这样协调器可以通过回滚来恢复整体状态。这种方式的最大好处是能够通过本地事务让可能不支持分布式事务的各种服务达到一致性状态。...不需要XA事务3.可以在协调器层面了解到分布式状态 劣势 1. 复杂的分布式编程模型2. 参与的服务可能要提供幂等补偿操作3. 最终一致性4....(并行处理) 如何选型分布式事务策略 正如你看到的，在微服务架构中处理分布式事务时并不存在正确或错误的模式。
否则在各种同类软件不断刷新的当今，一个无法给用户提供较好体验的软件自然会被淘汰。哪里有服务好的应用性能监控呢？...哪里有服务好的应用性能监控 对于哪里有服务好的应用性能监控这个问题，现在应用市场已经出了很多的类似软件。...一些大的软件制造商或者云服务器商家出产的应用性能监控，一般可信度和质量是比较高的，它们拥有的研发平台是高科技的技术团队，对系统的研发和细节设置肯定是一般的小厂家所不能比的。...上面已经解决了哪里有好的应用性能监控的问题，性能监控在对应用进行实时分析和追踪的过程当中，如果发现了问题，它的报警渠道都有哪些呢？...以上就是哪里有服务好的应用性能监控的相关内容，随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规的监控软件出现，用户们按需选择就可以了。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 atomikos+jta+JdbcTemplate 依赖包（部分） 事务等配置 <bean id="transactionTemplate" class="org.springframework.transaction.support.TransactionTemplate...尝试了一下，然后解决了这个<em>分布式</em><em>事务</em>问题。.../XA全局<em>事务</em> http://www.tianshouzhi.com/api/tutorials/distributed_transaction/386 【<em>分布式</em><em>事务</em>】使用atomikos+jta解决<em>分布式</em><em>事务</em>问题
分布式事务问题由来 分布式前 单机单库没这个问题 从1:1 -> 1:N -> N:N 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，业务操作需要调用三三...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。 一句话：一次业务操作需要跨多个数据源或需要跨多个系统进行远程调用，就会产生分布式事务问题。...Seata术语 是什么 Seata是一款开源的分布式事务解决方案，致力于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务。...分布式事务业务说明 这里我们会创建三个服务，一个订单服务，一个库存服务，一个账户服务。...Alina Gingertail 分布式事务的执行流程 TM开启分布式事务(TM向TC注册全局事务记录) ; 按业务场景，编排数据库、服务等事务内资源(RM向TC汇报资源准备状态) ; TM结束分布式事务
来实现 MQ 在分布式事务的整个流程。 ...如何实现两个分布式服务（订单服务、学习服务）共同完成一件事即订单支付成功自动添加学生选课的需求，这里的关键是如何保证两个分布式服务的事务的一致性。...上边的几个问题涉及到分布式事务控制，下面我们带着这些问题，来继续了解一下什么是分布式事务。 0x02 什么是分布式事务 在了解分布式事务之前，我们来回顾一下什么是分布式系统。 1、什么是分布式系统？...CAP 理论是分布式事务处理的理论基础，了解了 CAP 理论有助于我们研究分布式事务的处理方案。...3、Cancel 如果订单服务和库存服务有一方出现失败则全部取消操作。 订单服务需要删除新增的订单信息。 库存服务将减去的库存再还原。 优点：最终保证数据的一致性，在业务层实现事务控制，灵活性好。
分布式系统架构中，分布式事务问题是一个绕不过去的挑战。而微服务架构的流行，让分布式事问题日益突出！ 下面我们以电商购物支付流程中，在各大参与者系统中可能会遇到分布式事务问题的场景进行详细的分析！...预扣减积分、锁定优惠券，此时电商平台内各服务间会有分布式事务问题，因为此时已经要跨多个内部服务修改数据； 2、支付平台中创建支付订单（选银行卡支付）：查询账户、查询限制规则，符合条件的就创建支付订单并跳转银行...，此时不会有分布式事务问题，因为还不会跨服务改数据； 3、银行平台中创建交易订单：查找账户、创建交易记录、判断账户余额并扣款、增加积分、通知支付平台，此时也会有分布式事务问题（如果是服务化架构的话）；...] 如上图，把支付系统中的银行扣款成功回调处理流程提取出来，对应的分布式事务问题的代码场景： /** 支付订单处理 **/ @Transactional(rollbackFor = Exception.class...以上分布式事务问题，需要多种分布式事务解决方案来进行处理。 订单处理：本地事务 资金账户加款、积分账户增加积分：TCC型事务（或两阶段提交型事务），实时性要求比较高，数据必须可靠。
系统微服务化后，一个看似简单的功能，内部可能需要调用多个服务并操作多个数据库实现，服务调用的分布式事务问题变的非常突出。 3. 微服务数量众多，其测试、部署、监控等都变得更加困难。...随着RPC框架的成熟，第一个问题已经逐渐得到解决。例如dubbo可以支持多种通讯协议，springcloud可以非常好的支持restful调用。...而对于第二个问题，现在还没有通用方案很好的解决微服务产生的事务问题。分布式事务已经成为微服务落地最大的阻碍，也是最具挑战性的一个技术难题。...业务微服务改造后，转入、转出通常为不同的微服务，同一个微服务也通常运行于不同的副本中。A可能变成一个分布式事务，也可能通过一些方法规避，在本地事务内完成。B和C很难规避，只能是分布式事务。...对于分布式事务，微服务最佳实践通常建议尽量规避，但是在很多业务场景是无法规避的，比如上面的B、C转账场景，没有好办法在一个微服务的本地事务内完成两个账户的数据更新。
我们先回顾一下，如果没有做所有上述的架构和业务数据库的拆分，那所有操作都由同一个jvm进程中的同一个事务管理器控制，那么事物提交和回滚是比较容易控制的，但是在分布式环境下，所有的操作都是以服务为业务单元...我们可以换一个思路，参考跨两个服务的操作，假如我们将业务继续合并下沉，也就是B、C操作放到B事务中执行能够保证一致性，然后将A、B合并到A中执行，同样也能保证一致性，这样在分布式中跨3个进程的服务调用我们也能够保证数据一致性...那么分布式系统中的分布式事务如何保证数据一致性呢？...简单给出以下几个比较抽象的方案： 产品层面；将强一致性需求转变成若一致性需求，或者说从设计角度规避分布式场景强一致性 强一致性但相对简单的业务场景；比方说只跨两个服务单元，可以考虑业务下沉与合并 强一致性并且比较复杂的场景...，考虑使用分布式事务中间件，例如TXC或者自己实现 业务场景复杂但是可以接受最终一致性（ACID中牺牲CI），可以考虑本地消息表，TCC模式，消息事务等 谢谢参读，如有不周可以直接联系本人或者留言！
你可能需要以幂等的方式实现服务操作，因为服务的消费者必须要重试失败的调用。 在本文中，我们将会使用一个很简单的示例场景来评估在分布式事务中处理双重写入的各种方法。...类似的，服务 B 可以使用分布式服务来消费消息，并在同一个事务中提交至数据库 B，这个过程中也不会出现任何的重复数据。...或者，服务 B 也可以选择不使用分布式事务，而是使用本地事务并实现幂等的消费者模式。...这种方式的最大优点是，能够仅通过本地事务就能驱动那些可能不支持分布式事务的异构服务达到一致的状态。...并行管道的优点和缺点 表 5：并行管道的优点和缺点 如何选择分布式事务策略 从本文的论述中，你可能已经猜到，在微服务架构中，处理分布式事务并没有正确或错误的模式。每种模式都有其优点和缺点。
上一次我们讲解了分布式事务的 2PC、3PC 。那么这次我们来理一下 TCC 事务。本次还是讲解 TCC 的原理跟 .NET 其实没有关系。...TCC Try 准备阶段，尝试执行业务 Confirm 完成业务 Cancel 回滚准备阶段的业务 TCC 事务其实是 2PC 的一个扩展。上一次我们说了 2PC ，在二阶段进行事务提交。...Confirm 如果一阶段都提交成功了，那么所有的服务都开始进入 Confirm 阶段。订单服务把房间状态更改为“已预定”状态；积分服务把冻结的积分清0。这样整个事务都成功完成了。...TCC 相对于 2PC 不再依赖于本地数据库事物能力，它可以使用于应用层面的事务。它把 2PC 的提交跟回滚操作明确的抽象成 Confirm 跟 Cancel 。TCC 事务在逻辑上是比较清晰的。...微服务 - Consul 配置中心 .Net Core with 微服务 - Polly 熔断降级 .Net Core with 微服务 - 分布式事务 - 2PC、3PC
但是，2PC两段提交并不是微服务分布式架构的选择，因为存在单点风险，因为锁也会降低吞吐量。...分布式事务如果不结合CAP定理是无法认识清楚，2PC其实只是选择了CAP中CA，虽然CA保证了可靠性，但是忽视网络通讯随时可能堵塞或失败，形成网络分区，反而不可靠，2PC带来的可靠性在分布式环境中是虚幻的...在分布式系统中，CAP定理是King，CAP定理无论是理论高度或是工程实施高度都是要高于传统事务的，在CAP定理的干预下，传统ACID事务走向了妥协，变成了BASE，也就是走向最终一致性的柔性事务。...ACID是原子性 一致性 隔离性和持久性的总称： 1.原子性是确保事务中所有步骤要么全部完成，要么全部撤销回滚。Saga可以在事务中任何一个步骤发生失败时，通过调用应用服务的回滚接口实现撤销。...2.一致性其实是数据的完整性，这个可以由一个应用服务内部的本地事务通过数据库机制完成，跨服务的完整性(Referential integrity)由应用完成。
随着RPC框架的成熟，第一个问题已经逐渐得到解决。例如dubbo可以支持多种通讯协议，springcloud可以非常好的支持restful调用。...而对于第二个问题，现在还没有通用方案很好的解决微服务产生的事务问题。分布式事务已经成为微服务落地最大的阻碍，也是最具挑战性的一个技术难题。...为此，本文将深入和大家探讨微服务架构下，分布式事务的各种解决方案，并重点为大家解读阿里巴巴提出的分布式事务解决方案----GTS。...该方案中提到的GTS是全新一代解决微服务问题的分布式事务互联网中间件。...单事务分支的平均响应时间在2ms左右，3台服务器组成的集群可以支撑3万TPS以上的分布式事务请求。
本文我们聊聊分布式事务和事务型消息的解决思路，通过阅读本文，可以理解分布式事务和事务型消息，并且能够应用到实际生产工作中。 服务化后单体系统被拆分成多个服务，各服务访问自己的数据库。...好，咱们这次就盘一盘分布式事务，最终一致，补偿机制，事务型消息！...TCC分布式事务 TCC（Try-Confirm-Cancel）是分布式事务的一种模式，可以保证不同服务的数据最终一致。...cancel（各个服务内部的TCC分布式事务框架会互相通信）。...以上是我个人对分布式事务，事务型消息等的一些总结，公众号近期文章菜单中还有关于服务化问题的其他文章，如：服务雪崩，服务化过程数据迁移等文章，感谢关注和阅读！ ?
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