公证员包含所有未使用的 UTXOs，在公证之后，他们将其标记为已使用，并将新的未使用的 UTXOs 加入其状态。在发送给其他参与方之前，交易发起者会请公证员对交易进行公证。...只有在公证员先前签署了交易的输入状态时，公证员才能签署交易。但是，这并不总是情况，因此 Corda 还让我们改变状态的指定公证员。...这种情况通常是由于以下原因导致的： 消耗具有不同指定公证员的状态的交易 一个节点希望使用不同的公证员以实现隐私或效率 在这些交易可以创建之前，状态必须首先被重新指向以使所有状态具有相同的公证员...现在，在下载完整区块、区块头和区块的交易时，节点可以通过形成二叉默克尔树并检查生成的默克尔根是否与包含在区块头中的默克尔根相同，来验证交易集是否正确。...现在，网络中的节点检查它们是否有内容哈希为区块链中存在的有效负载的哈希，并且如果是，则执行原始有效负载。Quorum 形成同一区块链的两个不同状态：公共状态和私有状态。
这个缓存区域是一个数据结构（如哈希表或有序集合），它允许Broker快速地根据PID和序列号来检查消息是否已经被处理过。...缓存区域的大小和过期策略可以根据需要进行配置，以平衡内存使用和消息去重的准确性。 检查序列号是否存在 当Broker接收到一个新的消息时，它会首先根据PID查找到对应的缓存区域。...引入幂等性保障机制后，订单处理系统能够识别并拒绝处理重复的订单请求。具体实现上，系统可以为每个订单请求分配一个唯一的标识符（如订单号），并在处理请求前检查该标识符是否已存在于系统中。...这通常可以通过为每条日志数据分配一个唯一的标识符（如时间戳、序列号等）来实现。在接收日志数据时，系统首先会检查该标识符是否已存在于存储系统中。...在处理关键业务数据，如金融交易或订单处理时，确保每条消息只被处理一次至关重要。因此，在使用Kafka的幂等性机制之前，必须首先确认你的Kafka集群版本是否符合要求。
2.2 链下购物应用场景 对于接收链下支付的商家，用户可以使用光子网络进行链下购物和消费。以Alice和Bob（咖啡店老板）为例。如下图： ?...（7）加油站节点可以在随机有网的情况下从通道中取出1000tokenA或继续将余额留在通道内使用 无网支付可以延伸到多个特殊场景，如矿区、停车场、体育赛事场馆、自然灾害后的应急支付等，现有无网支付只允许无网直接通道支付...）： （1）Alice向Bob提出链下token原子互换请求，向Bob发送100tokenA的转账(HTLC交易) (2)Bob接受Alice的请求，向Alice发送50tokenB的转账（HTLC交易...交易) （5） Bob在光子网络上等待是否收到来自 Alice的1000个SMT交易 （6） Bob验证收到Alice的1000SMT,使用相同的Secret在闪电网络上发送1 BTC（HTLC交易）...光子网络不会提醒用户节点账户中是否有足够的SMT，所以用户需要将足够的SMT转账到光子网络节点账户中，以支付打开通道等链上操作的交易费用。 （4） 光子网络节点本地数据库DB的保护。
事件，清楚地说明了数据和控制是如何在系统中流动的。...事件消费 通知服务会消耗 transaction.completed 事件，并向发送方和接收方发送通知 分析服务记录交易详情，用于报告和分析 欺诈检测服务监控交易是否有可疑活动。...事件消费 通知服务使用 transaction.refunded 事件通知用户退款状态 分析服务会记录退款详情，以便报告和跟踪 日志服务记录退款交易，用于审计和故障排除 以上摘要简明扼要地介绍了 Refund...日志服务会回复附加数据，并将其与基本交易历史记录合并。 对前端的响应：交易服务会将完整的交易历史记录（无论是否经过充实）返回给前台。...生产者（如支付服务）和消费者（如账本服务）是松散耦合的。 可扩展性：Kafka 的分布式特性支持高吞吐量场景，因此非常适合每天处理数百万个钱包事件。
CAP定理要求您在可用性和ACID风格的一致性之间进行选择，而可用性通常是更好的选择。此外，许多现代技术，如大多数NoSQL数据库，都不支持2PC。...每个步骤包括更新业务实体的微服务，并发布触发下一步骤的事件。 以下的图表顺序显示了如何在创建订单时使用事件驱动的方法来检查可用信用。 微服务通过Message Broker交换事件。...订单服务消费信用保留事件，并将订单的状态更改为OPEN。 ? 更复杂的情况可能涉及额外的步骤，例如在检查客户信用的同时保留库存。...通常，您必须实施补偿交易以从应用程序级别的故障中恢复;例如，如果信用检查失败，您必须取消订单。此外，应用程序必须处理不一致的数据。那是因为飞行交易所做的更改是可见的。...事件发布者线程或进程向EVENT表查询未发布的事件，发布事件，然后更新EVENT表以将事件标记为已发布。 这种方法有几个好处和缺点。一个好处是它保证每个更新发布一个事件，而不依赖于2PC。
通常情况下，用户在首次支付时需要绑定银行卡或者进行一次认证，之后就可以使用该支付方式来完成交易，无需重复输入银行卡信息或进行繁琐的身份验证。...交易关闭接口针对需要的业务场景，支持主动取消订单（针对未支付订单，已支付单可走退款流程）。- 用户发起/商户后台管理员发起订单取消申请。- 商户系统向该支付产品系统发起关闭订单请求。...交易查询接口商户后台发起交易查询请求。系统判断交易单存在，并返回交易结果。退款接口用户/商户发起退款请求商户系统审核处理退款申请是否合法。合法情况下，商户系统向该支付产品系统发起退款请求。...资金结算清结算是对交易支付数据进行全面整理、计算、汇总、检查核对和最终结算的过程，可拆分为清算和结算两个子域。...正确做法是对于 0 元订单，只走创建商户订单的流程，并直接更新订单状态，不走支付回调流程。支付订单过期时间设计在电商交易系统中有两个过期时间的概念：订单过期时间和支付单过期时间。
在比特币中，PoW工作其实就是如何去计算一个区块的目标哈希值问题，让用户进行大量的穷举运算，同时得出这个哈希值还必须满足一些必要条件，这个条件在区块链中其实就是一个难度系数值，通过计算出的哈希值是否符合前面...他们必须一致决定是否发起攻城。如果一些将军在没有其他将军参与的情况下决定发起攻城，那么他们的行动将以失败告终。将军们之间相互隔着一定的距离，必须依靠信息传递进行交流。...解释： 将拜占庭将军问题根据常见的工作上的问题进行简化：假设将军中没有叛军，信使的信息可靠但有可能被暗杀的情况下，将军们如何达成一致性决定？...通过确定处理器的 L1 缓存是否为空（例如，具有足够空间在没有缓存未命中的情况下计算 PoSpace 过程），或是包含一个拒绝被逐出（evicted）的例程。...用例： 不泄露实际内容的数字签署协议（Digital Sign Agreement）。 不泄露实际数据，展示数据的属主。 记录时间戳。 证明属主。 检查文档完整性。
示例：在证券处理中，以人民币兑换美元为Topic，在价格相同的情况下，先出价者优先处理，则可以按照FIFO的方式发布和消费全局顺序消息。...适用场景： 消息生产和消费有时间窗口要求，例如在电商交易中超时未支付关闭订单的场景，在订单创建时会发送一条延时消息。...这条消息将会在30分钟以后投递给消费者，消费者收到此消息后需要判断对应的订单是否已完成支付。如支付未完成，则关闭订单。如已完成支付则忽略。...在极端情况下，如果关联的某一个应用始终无法处理成功，也只需对当前应用进行补偿或数据订正处理，而无需对整体业务进行回滚。...发送方收到消息回查后，需要检查对应消息的本地事务执行的最终结果。 发送方根据检查得到的本地事务的最终状态再次提交二次确认，服务端仍按照步骤4对半事务消息进行操作。
，然后发起一个异步任务轮询队列内容进行处理： for each message in queue begin; //先检查此消息是否已处理 SELECT count(*) as...，并修改状态，如果本地事务成功，则修改状态为已提交，否则修改状态为已回滚 整个过程如下图所示： ?...RocketMQ会定期扫描消息集群中的事物消息，如果发现了prepare状态的消息（既不是提交也不是回滚的中间状态），它会向消息发送者确认本地事务是否已执行成功，如果成功是回滚还是继续发送确认消息呢。...正常情况下出现重复消息的概率不一定大，且由消息系统实现的话，肯定会对消息系统的吞吐量和高可用有影响，所以，一般消费状态的保存都是在消费者端进行保存。...RocketMQ、Kafka都不保证消息不重复，如果你的业务需要保证严格的不重复消息，那么就需要在我们的业务端保存消费状态，进行去重。
订单服务消费Credit Reserved Event，改变订单的状态为OPEN ? 更复杂的场景可以引入更多步骤，例如在检查用户信用的同时预留库存等。...应用发起一个（本地）数据库交易，更新业务实体状态，向EVENT表中插入一个事件，然后提交此次交易。...另外一个独立应用进程或者线程查询此EVENT表，向消息代理发布事件，然后使用本地交易标志此事件为已发布，如下图所示： ?...但是对于事件源方式，订单服务以事件状态改变方式存储一个订单：创建的，已批准的，已发货的，取消的；每个事件包括足够数据来重建订单状态。 ?...第一个挑战就是如何在多服务之间维护业务交易一致性；第二个挑战是如何从多服务环境中获取一致性数据。 最佳解决办法是采用事件驱动架构。其中碰到的一个挑战是如何原子性的更新状态和发布事件。
③ 订单服务监听库存已扣减事件，创建订单，并发布订单已创建事件。 ④ 支付服务监听订单已创建事件，进行支付，并发布订单已支付事件。 ⑤ 主业务逻辑监听订单已支付事件并处理。...消息中间件可以基于 Kafka、RocketMQ 消息队列，事务主动方主动写消息到消息队列，事务消费方消费并处理消息队列中的消息。 ③ 事务被动方通过消息中间件，通知事务主动方事务已处理的消息。...④ 事务主动方接收中间件的消息，更新消息表的状态为已处理。...发送方收到消息回查后，需要检查对应消息的本地事务执行的最终结果 步骤⑦：发送方根据检查得到的本地事务的最终状态再次提交二次确认。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
面试官在面试候选人时，如果发现候选人的简历中写了在项目中使用了 MQ 技术（如Kafka、RabbitMQ、RocketMQ），基本都会抛出一个问题：在使用 MQ的时候，怎么确保消息 100% 不丢失？...方案看似万无一失，每个阶段都能保证消息的不丢失，但在分布式系统中，故障不可避免，作为消费生产端，我们并不能保证 MQ 是不是弄丢了你的消息，消费者是否消费了你的消息，所以，本着Design for Failure...紧接着，你还可以向面试官阐述怎么进行消息检测？ 总体方案解决思路为：在消息生产端，给每个发出的消息都指定一个全局唯一 ID，或者附加一个连续递增的版本号，然后在消费端做对应的版本校验。...因为我们每次都会在插入之前检查是否消息已存在，所以就不会出现一条消息被执行多次的情况，这样就实现了一个幂等的操作。...通过扩容和降级承担流量，这是为了表明你对应急问题的处理能力。 其次，才是排查解决异常问题，如通过监控，日志等手段分析是否消费端的业务逻辑代码出现了问题，优化消费端的业务处理逻辑。
案例背景 以京东系统为例，用户在购买商品时，通常会选择用京豆抵扣一部分的金额，在这个过程中，交易服务和京豆服务通过 MQ 消息队列进行通信。...方案看似万无一失，每个阶段都能保证消息的不丢失，但在分布式系统中，故障不可避免，作为消费生产端，我们并不能保证 MQ 是不是弄丢了你的消息，消费者是否消费了你的消息，所以，本着Design for Failure...紧接着，你还可以向面试官阐述怎么进行消息检测？ 总体方案解决思路为：在消息生产端，给每个发出的消息都指定一个全局唯一 ID，或者附加一个连续递增的版本号，然后在消费端做对应的版本校验。...因为我们每次都会在插入之前检查是否消息已存在，所以就不会出现一条消息被执行多次的情况，这样就实现了一个幂等的操作。...通过扩容和降级承担流量，这是为了表明你对应急问题的处理能力。 其次，才是排查解决异常问题，如通过监控，日志等手段分析是否消费端的业务逻辑代码出现了问题，优化消费端的业务处理逻辑。
回查步骤： 在断网或者应用重启的特殊情况下，上述步骤4提交的二次确认最终未到达服务端，经过固定时间后服务端将对该消息发起消息回查。 发送方收到消息回查后，需要检查对应消息的本地事务执行的最终结果。...发送方根据检查得到的本地事务的最终状态再次提交二次确认，服务端仍按照步骤4对半事务消息进行操作。...（ 例如检查下订单是否成功 ） System.out.println("检查本地事务。。。")...去重的方案：因为每个消息都有一个MessageId, 保证每个消息都有一个唯一键，可以是数据库的主键或者唯一约束，也可以是Redis缓存中的键，当消费一条消息前，先检查数据库或缓存中是否存在这个唯一键，...如果Consumer消费失败，它会向Broker发回消费失败的状态，发回成功才会更新自己的offset。
当接收者收到 PUBREL 消息之后，它会丢弃掉所有已保存的状态，并回复 PUBCOMP。 无论在传输过程中何时出现丢包，发送端都负责重发上一条消息。...发消息时，给每条消息指定全局唯一ID 消费时，先根据ID检查消息是否被消费过，若没有，才更新数据并将消费状态置为已消费 但分布式系统下很难实现： 首先，给每个消息指定一个全局唯一ID，方法很多，但都不太好同时满足简单...、高可用和高性能，或多或少都有牺牲 更麻烦的，“检查消费状态，然后更新数据并设置消费状态”，三个操作必须作为一组操作，保证原子性，才能真正实现幂等，否则就是Bug 比如对于同一消息：“全局ID为8，操作为...为了确保消息没有被丢失或者重复，队列需采取一定的类似回查的手段，检测消费者是否有收到消息进行处理，在一定程度上会导致队列堆积等一系列问题，并且队列实现的复杂度上升 从消费者的角度而言，因为消费者端和Broker...“如果账户 X 当前的余额为 500 元，将余额加 100 元"和“检查消息执行状态，发现消息未处理过，开始执行账户增加 100”，这两者有啥区别，不都是消费端compareAndUpdate吗，都可以用普通数据库事务就能实现
Can Commit（询问) 事务询问： 协调者向参与者发送CanCommit请求。询问是否可以执行事务提交操作。然后开始等待参与者的响应。...响应反馈： 参与者接到CanCommit请求之后，正常情况下，如果其自身认为可以顺利执行事务，则返回Yes响应，并进入预备状态；否则反馈No。 2....消息重复消费的问题：要解决消息重复消费的问题就要实现事务参与方的方法幂等性。...；如果未收到确认消息，则会通过事务回查机制定时检查本地事务的状态，决定是否可以提交投递。...支付服务监听订单已创建事件，进行支付，并发布订单已支付事件。 主业务逻辑监听订单已支付事件并处理。 事件/编排是实现 Saga 模式的自然方式，它很简单，容易理解，不需要太多的代码来构建。
这里不讨论学术上如何定义幂等性，而是重点在于如何在分布式环境中提供对外幂等性的接口。对外提供的接口承诺幂等性，其要表达的含义是：只要调用接口成功，外部对接口的多次调用得到的结果是相同的。...下面以支付为例，在不考虑并发的情况下，实现幂等很简单：①先查询一下订单是否已经支付过，②如果已经支付过，则返回支付成功；如果没有支付，进行支付流程，修改订单状态为‘已支付’。...防重复提交策略 上述的保证幂等方案是分成两步的，第②步依赖第①步的查询结果，无法保证原子性的。在高并发下就会出现下面的情况：第二次请求在第一次请求第②步订单状态还没有修改为‘已支付状态’的情况下到来。...订单发起支付请求，支付系统会去Redis缓存中查询是否存在该订单号的Key，如果不存在，则向Redis增加Key为订单号。查询订单支付已经支付，如果没有则进行支付，支付完成后删除该订单号的Key。...第二阶段，订单系统拿着申请到的token发起支付请求，支付系统会检查Redis中是否存在该token，如果存在，表示第一次发起支付请求，删除缓存中token后开始支付逻辑处理；如果缓存中不存在，表示非法请求
检查Apple Developer System状态。或者，尝试此链接。如果它没有响应状态值，则iTunes沙箱可能已关闭。...Apple的Validating Receipts与App Store文档中说明了状态代码。 是否为App ID启用了IAP？（你之前选择过清仓吗？） 您是否尝试从设备中删除该应用并重新安装？...如果此集中包含产品标识符，则用户已购买该项目。检查这个的方法很简单。...最后，在成功或失败的情况下，它将交易标记为已完成。 剩下的就是IAPHelper作为支付交易观察员。...事实上，如果苹果无法恢复非消费品购买，Apple可能会拒绝该应用。 作为购买交易观察员，IAPHelper在购买恢复时已经收到通知。下一步是通过恢复购买来对此通知做出反应。
案例背景 以京东系统为例，用户在购买商品时，通常会选择用京豆抵扣一部分的金额，在这个过程中，交易服务和京豆服务通过 MQ 消息队列进行通信。...方案看似万无一失，每个阶段都能保证消息的不丢失，但在分布式系统中，故障不可避免，作为消息生产端，你并不能保证 MQ 是不是弄丢了你的消息，消费者是否消费了你的消息，所以，本着 Design for Failure...紧接着，你还可以向面试官阐述怎么进行消息检测？ 总体方案解决思路为：在消息生产端，给每个发出的消息都指定一个全局唯一 ID，或者附加一个连续递增的版本号，然后在消费端做对应的版本校验。...因为我们每次都会在插入之前检查是否消息已存在，所以就不会出现一条消息被执行多次的情况，这样就实现了一个幂等的操作。...通过扩容和降级承担流量，这是为了表明你对应急问题的处理能力。 其次，才是排查解决异常问题，如通过监控，日志等手段分析是否消费端的业务逻辑代码出现了问题，优化消费端的业务处理逻辑。
则链下交易的接收方在无网状态下安全性得不到合约的保证。 那么如何在一定限制条件下，使state channel 交易模型可以在条件概率情况下保证无网交易的安全。...此种场景下，无网节点长时间与公链断开连接，对方节点可能已切换到有网，他可以随时关闭通道进行结算。为了保证双方的交易安全，在这种场景下，需要进行强制约束。...在这种情况下，如果节点处于无网状态，分为两种情况：1）、所有的交易都正常完成，是一次正常的链下支付，不涉及链上操作，无网节点的链上资金无变化，没有安全隐患。...正常情况下，收到secret时间应该很短，可以等待2个小时（一个缓冲期），查看是否未完成交易所有的锁都已注册，才允许再次进入无网状态。...所以为了安全考虑，在第二次进入无网状态之前，进行特殊要求。正常情况下，收到secret时间应该很短，可以等待2个小时（一个缓冲期），查看是否未完成交易所有的锁都已注册，才允许再次进入无网状态。
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