2、新旧架构的比较 旧版本（0.6）的运行时架构： 新版本（1.0）的运行时架构： 3、fabric1.0记账的逻辑分析 Fabric账本逻辑架构 Fabric 1.0中的账本分为3种： 区块链数据...4.SDK再把读写集发送给Orderer节点，Orderer节点是进行共识的排序节点，在测试的情况下，只启动一个orderer节点，没有容错。...在生产环境，要进行Crash容错，需要启用Zookeeper和Kafka。在1.0中移除了拜占庭容错，没有0.6的PBFT，也没有传说中的SBFT，不得不说是一个遗憾。...因为在Committer节点进行读写集版本验证的时候，第二条Transaction会验证失败。这是我完全无法接受的一点！...不管在提交节点对事务的读写数据版本验证是否通过，因为Block已经在Orderer节点生成了，所以Block是被整块写入区块链的，而在State Database不会写入，所以会在Transaction
存在以下几个问题： 锁没有失效时间，解锁失败的话其它进程无法再获得该锁。 只能是非阻塞锁，插入失败直接就报错了，无法重试。 不可重入，已经获得锁的进程也必须重新获取锁。...尝试从 N 个互相独立 Redis 实例获取锁； 计算获取锁消耗的时间，只有当这个时间小于锁的过期时间，并且从大多数（N / 2 + 1）实例上获取了锁，那么就认为锁获取成功了； 如果锁获取失败，就到每个实例上释放锁...1.2 提交阶段 如果事务在每个参与者上都执行成功，事务协调者发送通知让参与者提交事务；否则，协调者发送通知让参与者回滚事务。 需要注意的是，在准备阶段，参与者执行了事务，但是还未提交。...只有在提交阶段接收到协调者发来的通知后，才进行提交或者回滚。 2. 存在的问题 2.1 同步阻塞 所有事务参与者在等待其它参与者响应的时候都处于同步阻塞状态，无法进行其它操作。...（2）三阶段提交协议和两阶段提交协议的不同 对于协调者(Coordinator)和参与者(Cohort)都设置了超时机制（在2PC中，只有协调者拥有超时机制，即如果在一定时间内没有收到cohort的消息则默认失败
， 三阶段和二阶段有以下不同 增加了一个询问阶段，为了尽可能早点发现无法执行操作而中止行为，但是只能减少这种情况发生，不能完全避免 在准备阶段，加入了超时机制，一旦超时，协调者和参与者都会继续执行提交事务...5.可靠消息模式 在分布式系统中，我们经常使用的就是上面提到的异步确认模式，为了让一步操作的调用方和被调用方充分的解耦，采用消息队列，具有可以伸缩性，可分片，可持久化等， 消息的可靠发送 消息的可靠发送认为是尽最大努力发送消息通知...第二种就是上图，和第一种不同就是持久化消息的数据库是独立的，并不耦合在业务系统，发送消息前，先发送一个预发送消息，消息管理模块将其持久化,并标记待发送，在发送成功后，标记消息发送成功,定时任务定时从数据库捞取一定时间内未发送的消息...，需要异步回调通知使用方，而三状态只需等待使用方查询，不需要通知，也无法实现， ?...，一旦消息被消费，则不存在服务器中，如果处理失败，也无法从消息服务器中找回 手工提交偏移量，在一个消费者从消费服务器中取出消息后，先把消息持久化到本地数据库，然后告诉消费服务器已经消费消息，消费服务器才会移除消息
4.2 XA规范 在DTP本地模型实例中，由AP、RMs和TM组成，不需要其他元素。AP、RM和TM之间，彼此都需要进行交互，如下图所示： ?...，结果就是无法保障整个系统的可序列化特性——通俗点说那就会有脏读的风险。...1、引入超时机制。同时在协调者和参与者中都引入超时机制。 2、在第一阶段和第二阶段中插入一个准备阶段。保证了在最后提交阶段之前各参与节点的状态是一致的。...Case 2：中断事务 协调者没有接收到参与者发送的ACK响应（可能是接受者发送的不是ACK响应，也可能响应超时），那么就会执行中断事务。...在doCommit阶段，如果参与者无法及时接收到来自协调者的doCommit或者rebort请求时，会在等待超时之后，会继续进行事务的提交。
，服务器会在通知的时候，把错误信息返回给生产者，需要生产者做好异常检测； 1.1.3.服务器通知生产者失败 成功接收消息和持久化，在通知生产者时，出现网络异常导致失败，服务器会将此消息删除，生产者会从阻塞中返回并抛出异常...； 1.2消息服务器和消费者 消费者获取到消息之后，需要向服务器发送确认信息，如果服务器没有接收到确认信息，会认为该消息未被传送，会试图重新传送；如果接收到确认消息，此消息将会从持久化存储器中删除； ?...但是在处理完之后，通知服务器失败，导致服务器没有被删除，消息会被重发，消费者要做好幂等性处理； 1.2.3.删除持久化失败 消费者成功接收到消息，服务器成功接收通知信息，在删除持久化数据时失败，导致数据没有被删除...在发送消息的时候，可以指定一个超时时间，在指定时间内没有接收到服务器的通知消息，直接认为获取通知信息失败，抛出超时异常；正常情况下，生产者会接收到Response，此类中有方法isException()...如果事务性生产者和事务性消费者由同一会话创建，那么他们就能够组合在单个事务中；这样一来，JMS客户端就可以作为单独的工作单元生产和消费消息； 4.实例分析 QSender做如下改动： ?
不要影响正式业务 让系统方便横向扩展，必要时加机器，加配置解决 网络方面风控，拦截恶意流量，避免给业务代理多余的压力 6.魔术方法 _call()当调用不存在的方法时会自动调用的方法 __autoload()在实例化一个尚未被定义的类是会自动调用次方法来加载类文件...__set()当给未定义的变量赋值时会自动调用的方法 __get()当获取未定义变量的值时会自动调用的方法 __construct()构造方法，实例化类时自动调用的方法 __destroy()...8.MVCC 在不同的隔离级别下的差别: 在事务隔离级别为RC和RR级别下， InnnoDB存储引擎使用的才是多版本并发控制。然 而，对于快照数据的定义却不相同。...锁超时:和J.U.C中的锁一样支持锁超时，防止死锁 高性能和高可用: 加锁和解锁需要高效，同时也需要保证高可用，防止分布式锁失效 具备阻塞和非阻塞性:能够及时从阻塞状态中被唤醒 使用 set key...2)提醒(Notification):当被监控的某个Redis节点出现问题时, 哨兵(sentinel) 可以通 过 API 向管理员或者其他应用程序发送通知。
健康检查 健康检查（Health Check）可用于服务运行的状态监控，比如腾讯旗下的DNSPOD的D监控，要求配置一个访问路径以判断网站是否可以正常访问实际上就是一个健康检查，当发现健康检查失败时会发送一个邮件通知或者短信来告知网站管理员进行维修...即使该过程已启动，您的服务在启动并运行之前也无法运行。应用在完全就绪之前不应接收流量，但默认情况下，Kubernetes会在容器内的进程启动后立即开始发送流量。...通过就绪探针探测，直到应用程序完全启动，然后才允许将流量发送到新副本。 存活探针 让我们想象另一种情况，当我们的应用在成功启动以后因为一些原因“宕机”，或者遇到死锁情况，导致它无法响应用户请求。...在默认情况下，Kubernetes会继续向Pod发送请求，通过使用存活探针来检测，当发现服务不能在限定时间内处理请求（请求错误或者超时），就会重新启动有问题的pod。...初始探测延迟 我们可以配置K8S健康检查运行的频率，检查成功或失败的条件，以及响应的超时时间。可参考有关配置探针的文档。
当 Pod 的状态发生改变时，Kubernetes API server 会向所有监听这类事件的 clients 发送通知，包括 Kubelet 和 Endpoint Controller。...Kubelet 在接收到删除 Pod 的通知后开始实行删除过程（和步骤4并行）。...解决方案 4.1 无损下线 对应 3.1 中的情况，解决方案主动通知+自适应等待 4.1.1 主动通知 服务提供者 B 中某个实例在下线时为避免主动在注册中心中注销的服务实例状态无法实时被上游消费者 A...，k8s 的宽限期到后，kubelet 将发送 SIGKILL 信号，强行关闭该容器。...无损上线 初始化慢 小流量服务预热 无损上线 发布态与运行态未对⻬ k8s 就绪检查 和 注册中心状态对齐
在《刚性事务总结和柔性事务概述》中我们介绍过的柔性事务包含补偿型事务和通知型事务。 通知型事务主要包含事务消息和最大努力通知事务两个组成。...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。因为消息发送是一个网络通信的过程，发送消息的过程就有可能出现发送失败、或者超时的情况。...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。所以事务消息的难度在于投递消息和参与者自身本地事务的一致性保障。...，或者超时，MQ服务器端将不停的询问producer来获取事务状态； Consumer端的消费成功机制有MQ保证 MQ事务消息方案因为使用了半消息机制，对业务页具有比较大侵入性，有以下注意点...时间轮线程进行60秒转动，将到期的失败事务消息重入事务内存队列. 因为我们的事务消息服务是无状态化的多实例存在，所以需要一个持锁线程进行主节点竞争强锁，处理一些额外的工作。
AP向TM发起一个全局事务。这时，TM会发送一个XID（全局事务ID）通知各个RM。...单点问题 协调者在整个二阶段提交过程中很重要，如果协调者在提交阶段出现问题，那么整个流程将无法运转。更重要的是，其他参与者将会处于一直锁定事务资源的状态中，而无法继续完成事务操作。...容错性不好 如果在二阶段提交的提交询问阶段中，参与者出现故障，导致协调者始终无法获取到所有参与者的确认信息，这时协调者只能依靠其自身的超时机制，判断是否需要中断事务。显然，这种策略过于保守。...所以，研究者们在二阶段提交的基础上做了改进，提出了三阶段提交。 与两阶段提交不同的是，三阶段提交有两个改动点。 引入超时机制 - 同时在协调者和参与者中都引入超时机制。...每个 Follower 都设置了一个随机的竞选超时时间，一般为 150ms~300ms，如果在这个时间内没有收到 Leader 的心跳包，就会变成 Candidate，进入竞选阶段。
在分布式系统中，每一个机器节点能够知道自己在执行事务操作过程是成功或失败，却无法直接获取其他分布式节点的执行结果。...协调者等待超时 对于第一种情况，协调者将向所有的参与者发出提交事务的通知，具体步骤如下： 发送提交请求：协调者向各个参与者发送 commit 通知，请求提交事务。...这一优化主要避免了参与者在长时间无法与协调者节点通讯（协调者挂掉了）的情况下，无法释放资源的问题，因为参与者自身拥有超时机制会在超时后，自动进行本地 commit 从而进行释放资源，而这种机制也侧面降低了整个事务的阻塞时间和范围...，来不断反向请求 Producer 端获取超时事务的执行状态，在避免事务挂起的同时，也避免了 Producer 端的单点故障。...本地消息表方案实现流程图 方案通过在事务主动发起方额外新建事务消息表，事务发起方处理业务和记录事务消息在本地事务中完成，保证了业务与消息同时成功持久化；通过定时任务轮询事务消息表的数据发送事务消息，如果消息投递失败
服务发现：实例请求注册中心所依赖的服务信息，服务实例通过注册中心，获取到注册到其中的服务实例的信息，通过这些信息去请求它们提供的服务。...从实际情况来分析，在使用zookeeper获取服务列表时，如果zk正在选举或者zk集群中半数以上的机器不可用，那么将无法获取数据。所以说，zk不能保证服务可用性。...，从而获取肯用性，数据允许在一段时间内不一致，只要保证最终一致性就可以了。...） 配置一个定时任务去轮训这个本地事务表，扫描这个本地事务表，把没有发送出去的消息，发送给库存服务，当库存服务收到消息后，会进行减库存，并写入服务器的事务表，更新事务表的状态。...库存服务器通过定时任务或直接通知订单服务，订单服务在本地消息表更新状态。 这里须注意的是，对于一些扫描发送未成功的任务，会进行重新发送，所以必须保证接口的幂等性。
如果某个参与者在CanCommit阶段返回no或者迟迟不响应，导致响应超时，协调者会向所有参与者发送Abort请求，中断事务。...3pc在参与者端引入了超时等待机制，如果在doCommit阶段，参与者无法在有限时间内收到协调者的doCommit或者rollBack请求，会在等待超时后，继续进行事务提交。...同步补偿型解决方案: TCC和SAGA 异步通知型解决方案： MQ事务消息和本地消息表 ---- 异步通知型 异步通知型方案解决思路为: 业务执行过程中，会发布相关领域事件，对应的领域事务会被封装为消息发送到消息队列...该方案采用数据表持久化存储事务消息，确保在事务消息未被成功投递前，不会从事务消息表中删除。...，避免了长事务，可以获取更高的性能。
因此在分布式架构的基础上，传统数据库事务就无法使用了，张三和李四的账户不在一个数据库中甚至不在一个应用系统里，实现转账事务需要通过远程调用，由于网络问题就会导致分布式事务问题。...跨数据库实例产生分布式事务 单体系统访问多个数据库实例当单体系统需要访问多个数据库（实例）时就会产生分布式事务。...比如：用户信息和订单信息分别在两个MySQL实例存储，用户管理系统删除用户信息，需要分别删除用户信息及用户的订单信息，由于数据分布在不同的数据实例，需要通过不同的数据库链接去操作数据，此时产生分布式事务...出现原因是在 RPC 调用分支事务 Try 时，先注册分支事务，再执行 RPC 调用，如果此时 RPC 调用的网络发生拥堵，通常 RPC 调用是有超时时间的，RPC 超时以后，TM 就会通知 RM 回滚该分布式事务...下面这种操作，先发送消息，在操作数据库： begin transaction； //1.发送MQ //2.数据库操作 commit transation; 这种情况下无法保证数据库操作与发送消息的一致性
可用性： 每一个操作总是能够在一定时间内返回结果，系统必须就请求返回，必须有响应结果，成功或失败。 可伸缩性： 是否对数据进行区分，考虑到性能和业务伸缩性。...系统保证在没有后续更新前提下，系统最终返回上一次更新结果值，在没有故障发生前提下，不一致窗口时间内，受通信延迟，系统负载和副本数量影响。DNS是一个最典型最终一致性系统。...当且仅当所有的参与者同意提交事务协调者才通知所有的参与者提交事务，否则协调者将通知所有的参与者取消事务。参与者在接收到协调者发来的消息后将执行响应的操作。 两阶段提交缺点 1.同步阻塞问题。...三阶段提交 三阶段提交协议在协调者和参与者中都引入超时机制，并且把两阶段提交协议的第一个阶段拆分成了两步：询问，然后再锁资源，最后真正提交。...如果No，或等待超时：中断事务： 发送中断请求。 中断事务。 DoCommit阶段 该阶段进行真正的事务提交，两种情况： 执行提交： 发送提交请求，将从鱼提交进入提交状态。
它用于配置leader 和 followers 间进行心跳检测的最大延迟时间。如果在设置的时间内 followers 无法与 leader 进行通信, 那么 followers 将会被丢弃。...session激活 在ZooKeeper中，服务器和客户端之间维持的是一个长连接，在 SESSION_TIMEOUT 时间内，服务器会确定客户端是否正常连接(客户端会定时向服务器发送...如果无法获取任何外部投票，则会确认自己是否与集群中其它服务器保持着有效连接。如果是，则再次发送自己的投票；如果否，则马上与之建立连接。...引入超时机制，同时在协调者和参与者中都引入超时机制。...而不会一直持有事务资源并处于阻塞状态。但是这种机制也会导致数据一致性问题，因为，由于网络原因，协调者发送的abort响应没有及时被参与者接收到，那么参与者在等待超时之后执行了commit操作。
可用性（Availability）：非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应（不是错误和超时的响应）。分区容错性（Partition Tolerance）：当出现网络分区后，系统能够继续“履行职责”。...但是缺点也比较明显：单点问题：事务协调者宕机，参与者会一直阻塞下去；同步阻塞：所有参与者在事务提交阶段处于同步阻塞状态，占用系统资源，容易导致性能瓶颈；数据不一致：在第二阶段提交时，依然存在因网络抖动导致无法获取...出现原因是在 RPC 调用分支事务 Try 时，先注册分支事务，再执行RPC调用，如果此时 RPC 调用的网络发生拥堵，通常 RPC 调用是有超时时间的，RPC 超时以后，TM就会通知RM回滚该分布式事务...这种方案需要考虑以下问题：本地事务与消息发送的原子性问题，可细分为两种情况：先发送消息，再操作数据库：这种情况下无法保证数据库操作与发送消息的一致性，因为可能发送消息成功，数据库操作失败。...先进行数据库操作，再发送消息：这种情况下貌似没有问题，如果发送MQ消息失败，就会抛出异常，导致数据库事务回滚。但如果是超时异常，数据库回滚，但MQ其实已经正常发送了，同样会导致不一致。
成为 Leader 后，该节点会以固定时间间隔向其他节点发送通知，确保自己仍是Leader。...通常，一个用户的请求发送过来，会经由 HTTP Server 转发给 Store 进行具体的事务处理，如果涉及到节点的修改，则交给 Raft 模块进行状态的变更、日志的记录，然后再同步给别的 etcd...3.2 消息发布与订阅 etcd 可以充当消息中间件，生产者可以往 etcd 中注册 topic 并发送消息，消费者从etcd 中订阅 topic，来获取生产者发送至 etcd 中的消息。...，etcd 在其中充当了负载均衡的功能 3.4 分部署通知与协调 当 etcd watch 服务发现丢失，会通知服务检查 控制器向 etcd 发送启动服务，etcd通知服务进行相应操作 当服务完成 work..." hello k8s # 获取key的值 [root@etcd-0-8 ~]# etcdctl get /msg hello k8s # 获取key值的详细信息 [root@etcd-0-8 ~]
2PC 的执行过程 第一阶段：请求/表决阶段 1、在分布式事务发起者向分布式事务协调者发送请求的时候，事务协调者向所有参与者发送事务预处理请求（vote request）。...如果协调者收到的预提交响应为拒绝或者超时，则执行中断事务操作，通知各参与者中断事务 第三阶段：DoCommit（最终提交） 同 2PC 的第二阶段，同样加入了超时的概念。...如果协调者收到执行者反馈超时，则发送中断指令。 并且参与者在一定时间内，未收到协调者的指令，则会自动提交本地事务。 3PC 的优点 降低了二阶段的同步阻塞范围。...都会导致参与者无法收到 DoCommit 请求，但参与者在超时之后都会提交事务。...，会向所有的实例发送 Checkpoint 完成的通知（Notify Checkpoint Completed），当 Sink 算子收到这个通知之后，就会执行 commit 方法正式提交。
应用平滑发布 老版本注销 k8s向注册中心发起注销请求 k8s向容器发送SIGTERM信号，相当于kill命令。...长轮询：客户端发送请求拉取数据，如果此时服务端没有产生的数据，就不暂时不响应，等有数据或者达到超时时间（例如30秒），再响应。也就是这个请求会挂起。有效减少轮询场景下的请求数量。...CAP 定理告诉我们，剩下的 C 和 A 无法同时做到。...所以得结合实际使用场景，在设计阶段，对一致性和可用性进行取舍。 http协议演进 Http 1.0 存在的问题 无法复用链接：每个请求都需要建立TCP链接。...带宽 单位时间内传输的数据量。 时延 发送数据到就收数据总共花费的时间，包含发送时延，处理时延（网络设备），排队时延（网络设备），传播时延。 抖动 最大时延与最小时延的差值。
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