Category: Distributed Transaction Solution
1. 导读 相比于数据分片方案的逐渐成熟,集性能、透明化、自动化、强一致、并能适用于各种应用场景于一体的分布式事务解决方案则显得凤毛麟角。基于两(三)阶段提交的分布式事务的性能瓶颈以及柔性事务的业务改造问题,使得分布式事务至今依然是令架构师们头疼的问题。 Apache ShardingSphere(Incubating)不失时机的在2019年初,提供了一个刚柔并济的一体化分布式事务解决方案。如果您的应用系统正在受到这方面的困扰,不妨倒上一杯咖啡,花十分钟阅读此文,说不定会有些收获呢?
阿里分布式事务框架GTS开源 为什么阿里规定需要在事务注解@Transactional中指定rollbackFor? 1.4 w字,25 张图让你彻底掌握分布式事务原理 别以为面试老问分布式事务,项目里就一定要用,坑贼多! 《我想进大厂》之分布式事务篇 从事务的ACID开始,向大家先说了XA是分布式事务处理的规范,之后谈到2PC和3PC,2PC有同步阻塞、单点故障和数据不一致的问题,3PC在一定程度上解决了同步阻塞和单点故障的问题,但是还是没有完全解决数据不一致的问题。 之后说到TCC、SAGA、消息队列的最终一致性的方案,TCC由于实现过于麻烦和复杂,业务很少应用,SAGA了解即可,国内也很少有应用到的,消息队列提供了解耦的实现方式,对于中小公司来说可能是较为低成本的实现方式。 最后再说目前国内的实现框架,云端阿里云的GTS兼容Seata,非云端使用Seata,它提供了XA、TCC、AT、SAGA的解决方案,可以说是目前的主流选择。 基于MySQL和DynamoDB的强一致性分布式事务实践
1. 引言 这篇说说分布式事务的问题。企业现在的架构都由传统的架构转向了微服务架构,如下图所示: 那么,都不可避免的会遇到跨数据库调用的,分布式事务问题! 目前,业内解决分布式事务问题,都基本不用JTA这种强一致性的解决方案,基本是采用如下两套方案 基于TCC的事务框架 消息队列
这篇文章将介绍什么是分布式事务,分布式事务解决什么问题,对分布式事务实现的难点,解决思路,不同场景下方案的选择,通过图解的方式进行梳理、总结和比较。
我们在开发企业应用时,由于数据操作在顺序执行的过程中,线上可能有各种无法预知的问题,任何一步操作都有可能发生异常,异常则会导致后续的操作无法完成。此时由于业务逻辑并未正确的完成,所以在之前操作过数据库的动作并不可靠,需要在这种情况下进行数据的回滚。 这叫事务。事务的作用就是为了保证用户的每一个操作都是可靠的,事务中的每一步操作都必须成功执行,只要有发生异常就回退到事务开始未进行操作的状态。这很好理解,转账、购票等等,必须整个事件流程全部执行完才能人为该事件执行成功,不能转钱转到一半,系统死了,转账人钱没了,收款人钱还没到。
多个数据要同时操作,如何保证数据的完整性,以及一致性? 答:事务,是常见的做法。
微服务架构下的应用是由一组松耦合的相互协调的服务所组成。这些服务内部通常使用独立的数据库来维护状态,服务与服务之间是通过轻量级的通讯协议进行交互的。如何协调这些服务之间的分布式事务一致性成为微服务架构需要解决的一个重要问题。 本文根据 QCon 姜宁演讲稿整理而成,他结合业界普遍采用的 Saga 技术,以及 ServiceComb Saga 项目,与大家分享 Saga 分布式事务最终一致性解决方案以及相关实践经验。
1. 分布式事务的产生是由于需要同时对多个数据源进行事务操作(资源层),资源层的分布式事务常用的方案有JTA、spring事务等。随着微服务的盛行,服务层的分布式事务也日益重要,本文就着重讨论一种服务层分布式事务的实现原理:TCC(Try-Confirm-Cancel)。