在项目初期，我们是没有将读写表分离的，而是基于一个主库完成读写操作。在业务量逐渐增大的时候，我们偶尔会收到系统的异常报警信息，DBA 通知我们数据库出现了死锁异常。
Dream big dreams. Small dreams have no magic.
“发消息”过程，往往是为通知另外一个系统更新数据，MQ的“事务”，主要解决消息生产者和消息消费者的数据一致性问题。
1. 事务可重复读采坑 1.1. 问题 今天碰到个事务幻读的情况，不容易啊，这不是事务间造成的问题，而是rpc调用产生的问题，实际上业务比较规范也不会出现这样的问题。 具体情况是系统A方法a开启required事务，在事务方法中rpc调用了系统B，生成了一条订单，而之后系统A又用sql查询了这条订单，会发现根本查不到 1.2. 原因 通过select @@tx_isolation;查询mysql的事务隔离情况会发现，mysql默认是REPEATABLE-READ可重复读，映射到代码就是在一个事务内，用同样的
TPC 是事务处理性能委员会组织，该委员会致力于制定和维护一系列标准化的基准测试，以评估商业计算系统的性能。其中最著名的是一系列用于评估计算机系统性能的基准测试。
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业界对于库存敏感的业务往往通过数据库进行库存方案的设计，那么基于数据库库存系统会有哪些坑呢？
9、找回mysql服务器root密码的很重要的一步是跳过权限表的检查启动mysql,该命令是(D)(2分)
最近项目中突然发现一次锁现象，订单多次付款，最后一次退款。退款完成后支付系统手动第三方回调，支付系统多次通知订单系统，订单系统在这个过程中发生死锁，下面给出订单系统表结构做模拟死锁。
其中 Redis 和 MySQL 都是之前搭建在云端的 K8S 上的 主从 结构，用 Traefik 做总网关。
XA 是由 X/Open 组织提出的分布式事务规范，XA 规范主要定义了事务协调者（Transaction Manager）和资源管理器（Resource Manager）之间的接口。
消息中间件是分布式系统常用的组件，无论是异步化、解耦、削峰等都有广泛的应用价值。我们通常会认为，消息中间件是一个可靠的组件——这里所谓的可靠是指，只要我把消息成功投递到了消息中间件，消息就不会丢失，即消息肯定会至少保证消息能被消费者成功消费一次，这是消息中间件最基本的特性之一，也就是我们常说的“AT LEAST ONCE”，即消息至少会被“成功消费一遍”。
这篇文章将给大家介绍一下对分布式事务的一些见解，并讲解分布式事务处理框架 TX-LCN 的执行原理，错误之处望各位不吝指正。
我们通常会认为，消息中间件是一个可靠的组件——这里所谓的可靠是指，只要我把消息成功投递到了消息中间件，消息就不会丢失，即消息肯定会至少保证消息能被消费者成功消费一次，这是消息中间件最基本的特性之一，也就是我们常说的“AT LEAST ONCE”，即消息至少会被“成功消费一遍”。
但是，实际上「插入意向锁」不是意向锁，而是特殊的间隙锁，属于行级锁，注意是「特殊」的间隙锁，并不是我们常说的间隙锁。
分布式之后: 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。
Seata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。Seata将为用户提供了AT、TCC、SAGA、XA事务模式，为用户打造一站式的分布式解决方案。
MySQL提供了不同等级的锁，按限制能力的划分，分为全局锁、表锁、行锁。本文会描述不同锁的应用场景与实现原理。
商品系统、搜索系统这类与用户关联不大的系统，效果特别的好。因为在这些系统中，每个人看到的内容都是一样的，也就是说，对后端服务来说，每个人的查询请求和返回的数据都是一样的。这种情况下，Redis缓存的命中率非常高，近乎于全部的请求都可以命中缓存，相对的，几乎没有多少请求能穿透到MySQL。
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。
背景：公司最早的一个版本的订单管理，是通过PHP+mysql的方案去实现的，这样会有什么问题呢，假设如果放到一个实例里面，全部用一个单机事务去解决，这样是能比较方便的解决数据一致性问题。但是存在两个问题，一是无法进行多实例部署，用户量增长以后，无法快速应对。二是，PHP中做事务，如果PHP遇到异常，有时并不会自动终止事务，导致DB被锁住，这是第一个版本。之后，我们推出了第二个版本V2，这个版本的时候，我们已经开发好了，库存管理系统，优惠券管理系统，PHP中，已经不直接通过DB去修改库存和优惠券，而是通过接口访问的方式去请求SERVER进行修改。这个版本，实际上已经从逻辑上，把订单系统和库存管理，优惠券管理系统已经独立出来了。数据层面已经可以独立部署，不再依赖一个单机事务去实现数据一致性功能了。但这个版本虽然解决了数据分布的问题，但同时引入了一个新的问题，就是数据在订单，库存，优惠券之间无法保证一致性。举个例子：下个订单，调用库存成功，锁定优惠券失败，生成订单失败。这时候就会导致优惠券数据不一致性情况出来，未下单的优惠券也被锁住了。有同事可能会问：订单如果创建失败，那直接回滚优惠券操作，即去解锁优惠券系统即可实现数据一致性。不错，很多时候，是可以这么操作，但如果你回滚的时候，失败了呢？你是继续在这等着直到成功，还是继续等着？呵呵。。
想进大厂，mysql不会那可不行，来接受mysql面试挑战吧，看看你能坚持到哪里？
本次的文章和你一起探讨一个关于消息幂等或者去重的通用解决方案。而消息幂等或者去重的问题，一般多见于引入了消息中间件的系统。所以本文主要基于 RocketMQ 的场景去展开。
第一种，简单实现 <?php $conn=mysql_connect("localhost","test","123456"); if(!$conn){ echo "connect faile
面试官： 小伙子，看到你的简历上面写了项目中有对MySQL进行分库分表，为什么要进行分库分表？
事务是由一组SQL语句组成的逻辑处理单元，事务具有以下4个属性，通常简称为事务的ACID属性：
分布式事务场景如何设计系统架构及解决数据一致性问题，个人理解最终方案把握以下原则就可以了，那就是：大事务=小事务（原子事务）+异步（消息通知），解决分布式事务的最好办法其实就是不考虑分布式事务，将一个大的业务进行拆分，整个大的业务流程，转化成若干个小的业务流程，然后通过设计补偿流程从而考虑最终一致性。
想进大厂，Mysql 不会那可不行，来接受 Mysql 面试挑战吧，看看你能坚持到哪里？
哈喽，我是狗哥。小伙伴都知道我最近换工作了，薪资、工作内容什么的都是我比较满意的。五月底也面试了有 6、7 家公司，应该拿了有 5 个 offer。这段时间也被问了很多面试题，我打算写一个专题分享出来，希望对你们有所帮助～
距离上次择文发表，两月余久。2018年也即将要结束了，目前的工作依然是与区块链应用相关的，也很荣幸在9月初受邀签约出版暂名为《区块链以太坊DApp实战开发》一书，预计在明年年初出版。
在如今分布式、高并发、各种负载纵横天下的时代，支持高访问量成为检验一个系统合不合格的重要标准，然而我们除了在运算过程中要求系统更加效率外，在最终的数据存储过程中也希望其能够准确。
为了数据安全，数据库需要定期备份，这个大家都懂，然而数据库备份的时候，最怕写操作，因为这个最容易导致数据的不一致，松哥举一个简单的例子大家来看下： 假设在数据库备份期间，有用户下单了，那么可能会出现如下问题： 库存表扣库存。 备份库存表。 备份订单表数据。 订单表添加订单。 用户表扣除账户余额。 备份用户表。 如果按照上面这样的逻辑执行，备份文件中的订单表就少了一条记录。将来如果使用这个备份文件恢复数据的话，就少了一条记录，造成数据不一致。 为了解决这个问题，MySQL 中提供了很多方案，我们来逐一进行讲解
大家好！我是黄啊码，前几天有位入门【编程，不是我家门，别想多】不久的小姐姐跟我说：啊码，我做了一个订单系统，但订单没付款前就往数据库插入新数据，结果我这么一直操作就会产生好多 订单，这该咋办？我说：
作者：伈情，喜玩Java、Python、Golang!热爱架构设计、SOA、微服务、高并发、分布式、性能优化、DevOps、大数据、消息队列等....!在互联网应用支撑系统&现金交易系统有些许经验 来自：nickid.cn/2017/04/分布式事务/ 一，题记 分布式事务场景如何设计系统架构及解决数据一致性问题，个人理解最终方案把握以下原则就可以了，那就是：大事务=小事务（原子事务）+异步（消息通知），解决分布式事务的最好办法其实就是不考虑分布式事务，将一个大的业务进行拆分，整个大的业务流程，转化
通过下面的图片可以看出，MySQL基础语法分为四部分：连接数据库，对数据库的操作，对表中的数据操作，对表操作等等。
available DECIMAL(10,2) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '账户余额',
本文是我从业多年开发生涯中针对线上业务的处理经验总结而来，这些业务或多或少相信大家都遇到过，因此在这里分享给大家，大家也可以看看是不是遇到过类似场景。本文大纲如下，
作者：何轼 来源： http://tech.meituan.com/mt_waimai_order_evolution.html 前言 美团外卖从2013年9月成交首单以来，已走过了三个年头。时期，事
当我们执行一些sql的时候，可能违反了mysql的一些约束，导致mysql内部报错，如插入数据违反唯一约束，更新数据超时等，此时异常是由mysql内部抛出的，我们将这些由mysql抛出的异常统称为内部异常。
分布式事务，我们已经给小伙伴介绍了整体内容： 一文搞明白分布式事务解决方案！真的 so easy！ AT 模式的实现： 手把手带领小伙伴们写一个分布式事务案例！ AT 模式在多数据源中的应用： Spring Boot 多数据源如何处理事务？教你一招！ TCC 模式的实现： 听说 TCC 不支持 OpenFeign？这个坑松哥必须给大家填了！ 今天我们就一起来看下另一种模式，XA 模式！ 其实我觉得 seata 中的四种不同的分布式事务模式，学完 AT、TCC 以及 XA 就够了，Saga 不好玩，而且长事务
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 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。
裸奔秒杀 不加思考，上来直接按照 SpringBoot + MyBatis 模式进行秒杀系统的设计，流程如下：
下面小编就为大家带来一篇php结合redis实现高并发下的抢购、秒杀功能的实例。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
事务是一组被视为单个逻辑单元的操作，这些操作要么全部执行成功，要么全部回滚。在数据库中，事务是确保数据完整性和一致性的重要机制。以下是关于事务的一些基本概念和用法。
Orderservice监听新订单队列中的消息，获取之后新增订单，成功则往新订单缴费队列中写消息，中间新增订单的过程使用JTA事务管理，当新增失败则事务回滚，不会往新订单缴费队列中写消息；
事务(transaction)是访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元(unit)。事务通常由高级数据库操纵语言或编程语言书写的用户程序的执行所引起。事务由事务开始(begin transaction)和事务结束(end transaction)之间执行的全体操作组成
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