在这篇文章中我们对事务有了基本的了解， 大多数场景下，我们的应用都只需要操作单一的数据库，这种情况下的事务称之为单机事务或者本地事务(Local Transaction)。单机事务的ACID特性是数据库直接提供支持。分布式事务与单机事务一样都是由一组操作序列组成，不同的是单机事务只是在单机上执行，而分布式事务则是在多台机器上执行。单机事务示意图：当下互联网发展如火如荼，绝大部
事务是有一系列对系统中数据进行访问与更新的操作组成的一个基本的程序逻辑执行单元。引入事务的概念有两个目的，第一，事务对多个并发访问的应用程序进行隔离，防止彼此干扰，第二，事务为数据库操作序列提供了一个失败回复的方法，同时如果数据库处于异常状态，事务提供了保持一致性的方法。事务具有最基本的四个特性：原子性（Atomicity），一致性（consistency），隔离性（Isolation）和持久性（
概念：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。分布式事务的应用场景：事务必须满足传统事务的
redis事务事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。事务是一个原子操作：事务中的命令要么全部被执行，要么全部都不执行。Redis事务的概念Redis 事务的本质是通过MULTI、EXEC、WATCH等一组命令的集合。事务支持一次执行多个命令，一个事务中所有命令都会被序列化。在事务执行过程，会按照顺序串行化执行
分布式事务阶层： 1.数据库事务 1.1数据库事务的特性 ⑴ 原子性（Atomicity） 原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚，这和前面两篇博客介绍事务的功能是一样的概念，因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库，如果操作失败则不能对数据库有任何影响。 ⑵ 一致性（Co
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2018-10-11 17:30:00
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分布式事务X/Open分布式事务模型X/Open DTP 是X/Open组织定义的一套分布式事务的标准，这个事务使用两阶段提交的提点，来保证分布式事务的一致性问题。AP：Application，表示应用层。RM：Resource Manager，表示资源管理器TM：Transaction Manager 表示事务管理器，一般指事务协调者，负责协调和管理事务，提供AP变成接口或管理RM。可以理解为S
Spring Cloud 分布式事务管理在微服务如火如荼的情况下，越来越多的项目开始尝试改造成微服务架构，微服务即带来了项目开发的方便性，又提高了运维难度以及网络不可靠的概率. Spring Cloud 分布式事务管理单体式架构微服务架构优点:缺点:分布式事务的引入分布式事务解决方案基于XA协议的两阶段提交消息事务+最终一致性TCC编程模式具体实现LCNByteTCC 在说微服
一、写在前面 现在面试，一般都会聊聊分布式系统这块的东西。通常面试官都会从服务框架（Spring Cloud、Dubbo）聊起，一路聊到分布式事务、分布式锁、ZooKeeper等知识。 所以咱们这篇文章就来聊聊分布式锁这块知识，具体的来看看Redis分布式锁的实现原理。 说实话，如果在公司里落地生产环境用分布式锁的时候，一定是会用开源类库的，比如Redis分布式锁，一
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2023-06-23 20:43:54
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1. 概述在《Seata 极简入门》文章中，我们对 Seata 进行了简单的了解，并完成了 Seata 的部署。Seata 是阿里开源的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。目前，在 Spring Cloud 体系中，我们一般采用两种方式来实现服务的调用：方式一，使用 Dubbo 发布服务，并使用 Dubbo 调用服务方式二，使用 Spring MVC
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...
原创
2021-08-10 11:10:01
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分布式锁分布式锁其实可以理解为：控制分布式系统有序的去对共享资源进行操作，通过互斥来保持一致性。通俗的讲就是，一间厕所就这一个坑，我先来了，上锁。只有我走之后，打开了锁，你才能进去，然后你在上锁。依次类推，来保持一致性。实现原理互斥性 保证同一时间只有一个客户端可以拿到锁，也就是可以对共享资源进行操作安全性 只有加锁的服务才能有解锁权限，也就是不能让a加的锁，bcd都可以解锁，如果都能解锁那分布式
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2023-06-25 12:32:00
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分布式事务解决方案（TX-LCN）事务特性（ACID）A-原子性 C-一致性 I-隔离性 D-持久性分布式事务理论CAP理论：分布式系统中，CAP只能保证两个，三个不能兼得。C：一致性，A：可用性，P:容错性。
BASE理论：
核心思想：系统最终一致性。
BA：基本可用 S：软状态 E：最终一致性协调器XA/JTA规范XA是两阶段提交事务的规范，JTA是Java实现xa的接口ap
一、事务概览提起事务，我们第一印象可能就是ACID，需要满足原子性、一致性、事务隔离级别等概念，那kafka的事务能做到什么程度呢？我们首先看一下如何使用事务Producer端代码如下KafkaProducer<String, String> producer = newKafkaProducer<>(props);
producer.initTransactions();
消息事务是指一系列的生产、消费操作可以要么都完成，要么都失败，类似数据库的事务。这个特性在0.10.2的版本是不支持的，从0.11版本开始才支持消息事务是实现分布式事务的一种方案，可以确保分布式场景下的数据最终一致性，还实现了消息 Exactly once 语义1. 幂等性设计1.1 引入目的生产者进行retry会产生重试时，会重复产生消息。有了幂等性之后，在进行retry重试时，只会生成一个消息
这篇文章主要讲述 Kafka 事务性相关原理，从 Kafka EOS 语义、幂等性、事务性等几个方面阐述。Kafka EOS 语义EOS（Exactly Once Semantics，精确一次处理语义）是从 Kafka 0.11.0.0 版本开始支持的，之前版本中只支持 At Least Once 和 At Most Once 语义，并不支持 Exactly Once 语义。因为在很多要求严格的场
一、使用分布式锁要满足的几个条件：系统是一个分布式系统（关键是分布式，单机的可以使用ReentrantLock或者synchronized代码块来实现，即单进程多个线程访问的话）共享资源（各个系统访问同一个资源，资源的载体可能是传统关系型数据库或者NoSQL）同步访问（即有很多个进程同时访问同一个共享资源。没有同步访问，谁管你资源竞争不竞争）二、应用的场景例子
作为其业务逻辑的一部分，微服务通常不仅需要更新自己的本地数据存储，而且还需要向其他服务通知发生的数据更改。发件箱模式描述了一种让服务以安全和一致的方式执行这两项任务的方法; 它为源服务提供即时“读取你自己的写入”语义，同时提供跨服务边界的可靠，最终一致的数据交换。如果你已经构建了几个微服务，你可能会同意最困难的部分是数据：微服务不是孤立存在的，而且往往需要在彼此之间传播数据和数据变化。例如，考虑一
摘要博文参考
原创
2023-03-21 10:50:28
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在该级别下，在同一个事务内的查询都是和事务开始时刻一致的，保
原创
2023-02-09 10:59:13
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一、Zookeeper原理详解 1、Zookeeper是什么Zookeeper 分布式服务框架是Apache Hadoop 的一个子项目，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等Zookeeper 作为一个分布式的服务框架，主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题，它能提供基于类似于文件系统的目录节点树
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2023-07-19 20:55:51
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