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
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
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
        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
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
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
转载 2024-01-30 00:23:35
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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
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
https://www.cnblogs.com/qdhxhz/p/11198459.html 因为相信,所以看见.        
MQ
转载 2021-07-15 14:48:31
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# 如何利用消息队列(MQ)解决分布式事务分布式系统中,事务管理是一个十分复杂的问题。当涉及到多个微服务之间的交互时,保证数据一致性变得尤为重要。而消息队列(MQ)作为分布式系统中的重要组件,可以帮助解决分布式事务的难题。在本文中,我们将介绍如何利用消息队列来解决分布式事务问题。 ## 流程概述 下面是利用消息队列解决分布式事务的基本流程: | 步骤 | 描述 | | ---- | -
原创 2024-05-16 10:17:15
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1、什么是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。以上是百度百科的解释,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。2、分布式事务的产生的原因...
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
总结分布式事务不像单体应用一样使用@transactional进行事务管理即可分布式事务不能保证强一致性,只能保证最终一致性,我使用mq来实现不同系统之间的通讯,但是mq也会出现错误的时候,还有不方便保存mq消息,所以再做一个消息服务来储存、定时发送消息,失败消费消息时进行重发消息,记录死亡消息等等。这个项目让a系统减少一,b系统也减少一,activitymq作为通讯a,b系统基本的操作数据库,不
1、背景 友情链接:https://www.cnblogs.com/Agui520/p/11187972.html https://blog.csdn.net/fd2025/article/details/79863390 以支付、电商下单为例子。一个电商系统包含了好几大类模块,就比如有用户模块、商 ...
转载 2021-05-10 23:04:47
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## Java基于MQ实现分布式事务 ### 1. 引言 随着互联网的快速发展,分布式系统已经成为了各种应用的主要架构方式。在分布式系统中,各个组件需要进行协作来完成复杂的业务逻辑。然而,由于网络延迟、硬件故障等原因,分布式系统中的事务一致性成为了一个重要的问题。本文将介绍如何使用Java和消息队列(MQ)来实现分布式事务,以确保系统的数据一致性。 ### 2. 分布式事务概述 在传统的单
原创 2023-11-11 06:23:57
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  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            &
RabbitMQ学习笔记05分布式事务实现分布式事务的解决方案分布式事务案例分布式事务-可靠生产和推送确认分布式事务导致数据不一致案例订单服务派单服务RabbitMQ实现分布式事务可靠生产RabbitMQ实现可靠消费try catch + 手动ack + 死信队列方式 可靠消费 分布式事务分布式事务事务的操作位于不同的节点上,需要保证事务的 AICD 特性。 例如在下单场景下,库存和订单如果不
分布式系统(distributed system)是建立在网络之上的软件系统。正是因为软件的特性,所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性。因此,网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件(特别是操作系统),而不是硬件。  分布式消息队列(MQ)为什么使用 MQ?异步处理 - 相比于传统的串行、并行方式,提高了系统吞吐量。应用解耦 - 系统间通过消息通信,不用关心其他系统的处理
转载 2024-06-25 18:26:41
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一、什么是事务 事务提供一种机制将一个活动涉及的所有操作纳入到一个不可分割的执行单元,组成事务的所有操作只有在所有操作均能正常执行的情况下方能提交,只要其中任一操作执行失败,都将导致整个事务的回滚。 简单地说,事务提供一种“要么什么都不做,要么做全套(All or Nothing)”机制。 二、什么
原创 2021-07-19 15:08:56
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消息生成者发送消息 MQ收到消息,将消息进行持久化,在存储中新增一条记录 返回ACK给消费者 MQ push 消息给对应的消费者,然后等待消费者返回ACK 如果消息消费者在指定时间内成功返回ack,那么MQ认为消息消费成功,在存储中删除消息,即执行第6步;如果MQ在指定时间内没有收到ACK,则认为消 ...
转载 2021-08-26 10:38:00
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