前言：关于分布式事务话题一直是颇有争议的话题，在本文中通过ActiveMq 实现分布式事务做一个简单的demo;同时也让自己能在实践中可以获取经验和对分布式事务自己的一些思考。 1.本地事务 &
fescar 全称为：Fast & Easy Commit And Rollback。它是一个完全基于 Java 的分布式事务解决框架。fescar 拥有很高的性能，并且使用非常的方便！FESCAR 的发展TXC：淘宝交易构造函数。阿里巴巴中间件团队自2014年起启动该项目，以解决因应用程序架构从单片机改为微服务而导致的分布式事务问题。GTS：全球交易服务。TXC作为Aliyun中间件产品
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2023-09-30 22:27:21
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JTA AND TCC 需要一个框架协调者: 当两个同时成功了才执行commit 否则执行rollback二阶段 : 第一阶段预提交sql 第二部执行commit或者rollbackXA: 两阶段提交JTA: java规范的两阶段提交 (中间件)atomikos (jta规范) atomikos 将jdbc的连接封装了一层 用atomikos
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2024-06-15 17:27:28
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分布式事务方案XA/二阶段提交基于XA协议的二阶段提交所谓的 XA 方案，即：两阶段提交，有一个事务管理器的概念，负责协调多个数据库（资源管理器）的事务，事务管理器先问各个数据库准备好了吗？如果每个数据库都回 ok，那就正式提交事务，在各个数据库上执行操作；如果任何其中一个数据库回答不 ok，那么就回滚事务。 这种分布式事务方案，比较适合单块应用里，跨多个库的分布式事务，而且因为严重依赖于数据库层
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2023-10-15 01:25:53
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背景在传统架构中可以使用spring的@Transactional 进行声明式或者编程式的事务管理，但如果我们代码中涉及到多数据源操作，就会发现spring的@Transactional事务管理机制会失灵，这种情况下我们就可以考虑使用两阶段提交的解决方案。我们以mysql为例，mysql在5.0版本后支持了XA规范，也就是支持2PC形式的分布式事务。mysql XA相关sql语句Java 代码使用
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2023-12-14 15:15:21
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背景在传统架构中可以使用spring的@Transactional 进行声明式或者编程式的事务管理，但如果我们代码中涉及到多数据源操作，就会发现spring的@Transactional事务管理机制会失灵，这种情况下我们就可以考虑使用两阶段提交的解决方案。我们以mysql为例，mysql在5.0版本后支持了XA规范，也就是支持2PC形式的分布式事务。mysql XA相关sql语句Java 代码使用
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2023-11-25 10:36:14
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在项目中需要操作多个数据库，同时，需要保证操作的原子性，保证对多个数据库的操作一致性，而传统的JDBC事务被限定在一个单一的数据库连接中，故引用JTA，即Java Transaction API。JTA事务比JDBC事务更强大，一个JTA事务可以有多个数据源参与者。
现在，我们用spring+jta+mybatis来完成基本的测试框架。1 配置多数据源 application.xml<!-
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2024-02-11 20:35:09
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分布式事务就是要保证不同节点之间的数据一致性。常见的分布式事务解决方案1、2PC(二阶段提交)方案 - 强一致性2、3PC(三阶段提交)方案3、TCC （Try-Confirm-Cancel）事务 - 最终一致性4、Saga事务 - 最终一致性5、本地消息表 - 最终一致性6、MQ事务 - 最终一致性 《=====》基于 MQ 实现的分布式事务本地消息表-最终一致性消息的生产方，除了维护
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2024-01-29 11:35:36
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基于RocketMQ的分布式事务解决方案前言什么分布式事务？分布式事务产生的场景如何解决分布式事务RocketMQ 基本使用实操场景建表生产者消费者验证 前言什么分布式事务？ 随着互联网的快速发展，软件系统由原来的单体应用转变为分布式应用，分布式系统会把一个应用系统拆分为可独立部署的多个服务，因此需要服务与服务之间远程协作才能完成事务操作，这种分布式系统环境下由不同的服务之间通过网络远程协作完成
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2024-06-26 10:01:26
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RocketMQ一、RocketMQ的顺序消息二、RocketMQ的单向发送（直接发送）三、RocketMQ的事务消息1.事务消息发送及提交：2.补偿流程：四、分布式事务的解决方案1、X/Open DTP分布式事务处理参考模型2、分布式事务的实现主要有以下 5 种方案：1.XA方案2.TCC 补偿方案3.本地消息异步确保4.可靠消息最终一致性方案（国内互联网）5.最大努力通知方案（也是保证最终一
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2024-02-05 13:18:32
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基于RocketMQ可以实现分布式事务的最终一致性解决方案，它使用TransactionMQProducer发送事务消息，事务消息的状态包括：Unknown 未知状态，初始发送的消息就是该状态，该状态下事务消息不会被消费者消费；Commit状态 提交状态，该状态下事务消息会被消费者消费；Rollback
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2024-06-24 08:27:12
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前言关于为什么要有分布式锁这个东西，欢迎阅读我的zk分布式锁的实现，介绍了单机高并发、分布式高并发的解决方案：用ZooKeeper实现分布式锁这里再切入本例将使用的场景模拟：商品秒杀，或者说高并发下，对于商品库存扣减操作。我用一个SpringBoot小项目模拟一下该操作。本例用到的技术栈：SpringBootRedisetcd在正式肝代码之前，先来对etcd分布式锁实现的机制和原理做一个了解。微服
在分布式应用场景中，分布式事务问题是不可回避的，在目前流行的微服务场景下更是如此。比如在我们的商城系统中，下单操作涉及创建订单和库存扣减操作两个操作，而订单服务和商品服务是两个独立的微服务，因为每个微服务独占一个数据库实例，所以下单操作就涉及到分布式事务问题，即要把整个下单操作看成一个整体，要么都成功要么都不成功。本篇文章我们就一起来学习下分布式事务的相关知识。基于消息实现最终一致性我们去店里就餐
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2024-04-26 18:10:55
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文章目录一、前言1.1 分布式事务执行流程1.2 RocketMQ事务中概念二 、RoctetMQ 事务消息实现分布式事务三 、RoctetMQ事务消息的限制 一、前言分布式事务详解：1.1 分布式事务执行流程分布式事务，我们一般都是强调的最终一致性，而不是强一致性。RocketMQ分布式事务执行流程图：1.2 RocketMQ事务中概念① Half(Prepare) Message指的是暂不能
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2024-10-18 14:02:30
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先看下图 以上图例展示了mq事务消息解决分布式事务的producer环节，consumer正常消费即可。show your code根据以上流程我们可以用rocketmq很简单的实现如下代码。为了减少部分业务代码入侵做了一点点封装； 以下项目基于springboot2.1.3，此处引入jdbc，大家需要注意，可以和mybatis、mybatis-plus共用事务管理器（想了解jdbc与mybati
一、hmily框架1、到github拉取最新的源码 idea：File - New - Project form Version Control 2、切换release版本 此时拉下来的是master版本，我们就用master分支吧。在右下角可以选择分支，比如选择分支2.2.1版本3、pom.xml中添加hmily-demo<modules>
<modu
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2023-07-20 13:52:31
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1.阿里分布式事务框架GTS开源了一个免费社区版Seata（1）Seata项目地址：https://github.com/seata/seata-samples
（2）Seata:（Simple Extensible Autonomous Transaction Architecture）
<1>简易可扩展的自治式分布式事务管理框架，其前身是fescar
<2>
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2023-08-18 13:18:33
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一、RabbitMQ解决分布式事务思路：案例： 经典案例，以目前流行点外卖的案例，用户下单后，调用订单服务，让后订单服务调用派单系统通知送外卖人员送单，这时候订单系统与派单系统采用MQ异步通讯。
二、RabbitMQ解决分布式事务原理：采用最终一致性原理。需要保证以下三要素1、确认生产者一定要将数据投递到MQ服务器中（采用MQ消息确认机制）2、MQ消费者消息能够正确消费消息，采用手动ACK模式（注
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2024-01-30 00:23:35
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Java分布式：分布式事务分布式事务分布式事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。简单的说，就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，且属于不同的应用，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失败。本质上来说，分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。二阶段提交协议事务管理器分两个阶段来协调
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2023-06-30 17:21:09
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# 分布式事务的实现 - Java框架指南
在微服务架构中，分布式事务是一个重要的概念。为了确保在多个服务之间的数据一致性，采用分布式事务管理是必须的。本文将通过一个简单的示例来教你如何在Java中实现分布式事务，使用Seata作为分布式事务框架。
## 流程概述
下面是实现分布式事务的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-27 07:26:19
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