分布式事务学习项目:流量充值中心 git地址:https://github.com/barrywangmeng/data-refill-center
虽然现在微服务越来越流行,我们的系统随之也拆分出来好多的模块功能。这样做的目的其实就是为了弥补单体架构中存在的不足。随着微服务的拆分,肯定设计到分库分表,但这之中肯定设计到分布式事务。最典型的例子就是银行转账,比如银行A给银行B转账500 块钱,流程肯定是银行A-500,银行B+500,在这个过程要么都成功,要么都成仁。首先银行A和银行B的数肯定是在不同的数据库,如果在转账的过程中,银行A首先-500库钱之后,在银行B+500的时候出现了问题,如果事务不回滚,那么就会出现500块钱丢失的问题,也就是出现了事务一致性问题。
最经典的场景就是支付了,一笔支付,是对买家账户进行扣款,同时对卖家账户进行加钱,这些操作必须在一个事务里执行,要么全部成功,要么全部失败。而对于买家账户属于买家中心,对应的是买家数据库,而卖家账户属于卖家中心,对应的是卖家数据库,对不同数据库的操作必然需要引入分布式事务。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
下图说明了一个DTP系统的本地实例,其中AP调用TM来构造事务。这些框表示X/Open DTP模型中的软件组件。箭头指示控制流的方向。
一款分布式消息中间件,基于erlang开发, 具备语言级别的高并发处理能力。和Spring框架是同一家公司。支持持久化、高可用。
分布式事务的实现主要有一下5中方案: 1、XA方案 2、TCC 方案 3、本地消息表 4、可靠消息最终一致性方案 5、最大努力通知方案
在学习了Spring框架后 ,我们又学习了SpringMVC , RBAC ,Shiro框架这些中级Spring知识, 如果感兴趣的话请看本人Spring技术分类下面的最开始的博文. 而今天的主角便是本人耗时将近一个月学习的Spring全家桶系列 , 在学习完Spring高级阶段想对所学习到的知识进行梳理,借此回顾自己所学习到的知识 本系列除了SpringData部分, 其余部分全部是基于SpringBoot 2.0以上版本, 更新则更强, 尽量不与主流脱节. 我们不是时代的弄潮儿, 我们只是先进技术的追随者~~~
自2018年Netflix公司宣布对核心组件Hystrix、Ribbon、zuul、Eureka等进入维护状态后,Spring Cloud 也随即宣布Spring Cloud Netflix项目进入维护模式。
官方文档:https://spring-cloud-alibaba-group.github.io/github-pages/hoxton/en-us/index.html Spring Cloud Alibaba 为分布式应用开发提供一站式解决方案。它包含开发分布式应用程序所需的所有组件,使您可以轻松地使用 Spring Cloud 开发应用程序。
事务是保证一系列操作是一个整体,要么都执行,要么都不执行。比如A给B转账,A扣钱了,B的账户的钱也要加上去,不能出现A扣钱B不加钱,或者B加钱A不扣钱的情况。在单体程序中,数据库和spring框架已经解决这个这个问题,我只要在需要事务的方法上加上@Translate,或者在Spring配置中某一层甚至全局事务。对于我这种CRUD程序员,最初的2年一直在写代码,居然还不知道事务是什么东西,这说明在单体程序开发中,事务已经被处理的很好了,和我们程序员关系不大,第二也说明不要一直写CRUD的代码,那是在浪费生命。
在作者之前的 十二条后端开发经验分享,纯干货 文章中介绍的 优雅得Springboot + mybatis配置多数据源方式 里有很多小伙伴在评论区留言询问多个数据源同时在一个方法中使用时,事务是否会正常有效,这里作者 理论 + 实践 给大家解答一波,老规矩,附作者github地址:
最近和朋友聊天,他说他承接的外包项目遇到了分布式事务问题,问我有没啥解决方案,我本可以直接跟他说,分布式事务方案网上一大堆,什么tcc、可靠消息一致性、最大努力通知之类的,直接网上找个试下,比如直接用阿里的seata。但我并没有这么做,因为分布式事务,本来就是一个很复杂的课题,真正落地的时候,会发现有时候是多种分布式方案一起混用,而非一种方案走到黑。
本文详细记录下,SpringCloud框架整合byteTCC分布式事务框架的过程。这里只展示,一个是springboot项目,引入byteTCC必备的基础步骤,和简单的tcc的业务逻辑过程。请优先确定项目使用的springboot和springcloud版本,然后选择对应的byteTCC版本进行整合,0.4.x和0.5.x整合差异较大。总体而言,spring boot 1.x得用0.4.x的版本,0.5.x版本得用spring boot 2.x。
随着项目逐步以微服务开发为趋势,逐渐呈现一个服务对应一个数据库。从中产生了分布式事务的问题:一个操作先后调用不同的服务,要保证服务间的事务一致性,这就是分布式事务解决的问题。
距离上次跟小伙伴们汇报 TienChin 项目视频进度已经过去一个月啦,今天是 6 月 30 号,再来汇报一下这个月视频的进展。 其实也没啥好说的,直接上目录吧! ├── 000.开篇.mp4 ├── 001.运行RuoYi-Vue.mp4 ├── 002.代码格式化.mp4 ├── 003.项目结构大改造.mp4 ├── 004.项目改造完善.mp4 ├── 005.项目结构分析.mp4 ├── 006.验证码响应结果分析.mp4 ├── 007.验证码生成接口分析.mp4 ├── 008.验证码配置分析
最近做了一个自动支持多数据源配置的功能,基于springboot生态扩展,可自动识别配置文件中的数据库配置参数,并进行autoconfig。
开发分布式系统具有挑战性。复杂性从应用程序层转移到网络层,并要求各个服务之间更密切的交互。将代码设计为“云原生”意味着要处理12要素(12-factor)的问题,例如外部配置、无状态性、日志记录以及与后端服务的连接。Spring Cloud项目套件中包含了许多服务,可以使应用程序在云环境中运行。
tm快了,不知不觉中春招已经结束了很久,不少同学现在已经拿到offer了吧~现在的面试可是越来越难了,动不动就是“互联网三高”。
在作者之前的 十二条后端开发经验分享,纯干货[1] 文章中介绍的 优雅得Springboot + mybatis配置多数据源方式 里有很多小伙伴在评论区留言询问多个数据源同时在一个方法中使用时,事务是否会正常有效,这里作者 理论 + 实践 给大家解答一波,老规矩,附作者github地址:
我们知道在单数据库系统中,实现数据的一致性,通过数据库的事务来处理比较简单。在微服务或分布式系统中,各个独立的服务都会有自己的数据库,而不是在同一个数据库中,所以当一组事务(如商品交易中,商品的库存、用户的账户资金和交易记录等)的处理是分布在不同数据库中的,分布式事务就是为了解决在多个数据库节点中保证这些数据的一致性。
2 用户支付完成会将支付状态及订单状态保存在订单数据库中,由订单服务去维护订单数据库。而学生选课信息在学习中心数据库,由学习服务去维护学习中心数据库的信息。下图是系统结构图:
最近这几天开始准备spring系列内容了,spring是搞java的必须掌握的一门技能,spring相关的内容还是比较多的,后面我们在这个系列上面会花二三个月时间。
在Java后端开发过程中事务控制非常重要,而Spring为我们提供了方便的声明式事务方法@transactional。但是默认的Spring事务只支持单数据源,而实际上一个系统往往需要写多个数据源,这个时候我们就需要考虑如何通过Spring实现对分布式事务的支持。
分布式事务不是在现在微服务分布式架构上才产生的问题,在单体应用同样存在分布式事务问题,典型的场景就是单体应用使用了多个数据源。所以分布式事务的场景就是分布式的多进程环境,或者多数据源的情况。然后为什么需要有分布式事务这些组件框架?Spring 框架的@Transactional是我们使用比较多的,但是这个注解只能支持单数据源,而且不能支持分布式的场景,所以就需要一些分布式事务的框架或者解决方案出来。
JTA即Java-Transaction-API,JTA允许应用程序执行分布式事务处理,即在两个或多个网络计算机资源上访问并且更新数据。JDBC驱动程序对JTA的支持极大地增强了数据访问能力。
ShardingSphere简介 Apache ShardingSphere(Incubator) 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(规划中)这3款相互独立,却又能够混合部署配合使用的产品组成。它们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能,可适用于如Java同构、异构语言、容器、云原生等各种多样化的应用场景。 ShardingSphere定位为关系型数据库中间件,旨在充分合理地在分布式
我们在分布式环境下一个业务可能会涉及到多个模块之间的调用,为了保证操作的原子性,分布式事务是最好的解决方案。
好长时间没发文了,最近着实是有点忙,当爹的第 43 天,身心疲惫。这又赶上年底,公司冲 KPI 强制技术部加班到十点,晚上孩子隔两三个小时一醒,基本没睡囫囵觉的机会,天天处于迷糊的状态,孩子还时不时起一些奇奇怪怪的疹子,总让人担惊受怕的。
SpringBoot已经成为Java届的No.1框架,每天都在蹂躏着数百万的程序员们。当服务的压力上升,对SpringBoot服务的优化就会被提上议程。
SpringBoot 已经成为 Java 届的 No.1 框架,每天都在蹂躏着数百万的程序员们。当服务的压力上升,对 SpringBoot 服务的优化就会被提上议程。
去年项目组的项目是SpringMVC+Dwz实现的,由于业务增加,这样的一个SpringMVC项目已经很臃肿,一处出现问题,就导致服务崩溃,太不灵活。今年年初,为了适应公司业务的发展,公司高层决定项目重构,采用前后端分离。今天先分享后端的开发。
用户支付完成会将支付状态及订单状态保存在订单数据库中,由订单服务去维护订单数据库。而学生选课信息在学 习中心数据库,由学习服务去维护学习中心数据库的信息。下图是系统结构图:
但是这样写感觉不够高级,写的东西太多也太乱,无法指引面试官问我已经准备好的面试题,这个就相当于面试官随意的问了,这么写没意义,所以我需要把面试题提前准备好,按照准备的面试题改造技术亮点。
严格遵守ACID的分布式事务我们称为刚性事务,而遵循BASE理论(基本可用:在故障出现时保证核心功能可用,软状态:允许中间状态出现,最终一致性:不要求分布式事务打成中时间点数据都是一致性的,但是保证达到某个时间点后,数据就处于了一致性了)的事务我们称为柔性事务,其中TCC编程模式就属于柔性事务,本文我们来阐述其理论。
所有业务服务和应用组件部署在一台服务上,节省成本,这是单服务结构,适用于并发低,业务单一的场景。
方案和技术架构 方案:秒杀方案( [之前单体服务项目] https://blog.csdn.net/qq_17236715/article/details/122333668?spm=1001.
1 导读 在之前的文章中我们介绍了如何基于RocketMQ搭建生产级消息集群,以及2PC、3PC和TCC等与分布式事务相关的基本概念(没有读过的读者详见?推荐阅读)。在这篇文章中我们将介绍Rocke
根据分布式的CAP理论我们了解“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance),最多只能同时满足两项。”
最近有小伙伴发消息说,在Springboot系列文第二篇,zookeeper是不是漏掉了?关于这个问题,其实我在写第二篇的时候已经考虑过,但基于本次系列文章是实战练习,在项目里你能看到Zookeeper相关内容的也只有dubbo注册地址了。因为Zookeeper在项目中,我们不需要做任何配置和代码,只需要在服务器上安装一个Zookeeper应用即可。
在架构上,RPC和Message的差异点是,Message有一个中间结点Message Queue,可以把消息存储。
分布式事务的由来,当两个系统一个负责扣款 ,一个负责发货,但是扣款的系统出现异常,扣款失败,货还在正常发送,这时候分布式事务就出现了。
基于SpringCloud(Hoxton.SR3) + SpringBoot(2.2.6.RELEASE) 的SaaS 微服务脚手架,具有统一授权、认证后台管理系统,其中包含具备用户管理、资源权限管理、网关API、分布式事务、大文件断点分片续传等多个模块,支持多业务系统并行开发,可以作为后端服务的开发脚手架。代码简洁,架构清晰,适合学习和直接项目中使用。核心技术采用Nacos、Fegin、Ribbon、Zuul、Hystrix、JWT Token、Mybatis、SpringBoot、Redis、RibbitMQ等主要框架和中间件。
距离上次跟小伙伴们汇报 TienChin 项目视频进度已经过去一个月啦,今天是 8 月 31 号,再来汇报一下这个月视频的进展。 其实也没啥好说的,直接上目录吧! ├── 000.开篇.mp4 ├── 001.运行RuoYi-Vue.mp4 ├── 002.代码格式化.mp4 ├── 003.项目结构大改造.mp4 ├── 004.项目改造完善.mp4 ├── 005.项目结构分析.mp4 ├── 006.验证码响应结果分析.mp4 ├── 007.验证码生成接口分析.mp4 ├── 008.验证码配置分析
一个技术的出现、应用必然是为了解决存在的某些问题,多数据源出现常见的场景如下:
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