前提前端业务(主服务)可以以同步或异步调用TCC框架,或者TCC框架本身就是同步异步兼备的.假定TCC框架拥有断电后的自动恢复能力.同时,在下游业务出现无限失败的情况下,也会进行无限的重试,以达到最终一致正式开始正常流程一切安好.可以观察到,confirm操作完全交由TCC调用.在同步状态下,无论最终成功与失败,可能出现前端等待时间过长的问题.个人认为,try阶段,也可以直接注册到TCC中,并完全

前提前端业务(主服务)可以以同步或异步调用TCC框架,或者TCC框架本身就是同步异步兼备的.假定TCC框架拥有断电后的自动恢复能力.同时,在下游业务出现无限失败的情况下,也会进行无限的重试,以达到最终一致正式开始正常流程一切安好.可以观察到,confirm操作完全交由TCC调用.在同步状态下,无论最终成功与失败,可能出现前端等待时间过长的问题.个人认为,try阶段,也可以直接注册到TCC中,并完全

前提所有服务均有独立的事物管理机制,相互间没有任何关联.所有业务接口都有对应的补偿方法,用于将已经更新的数据还原到上一次的状态.本次实例为同步业务,理想状态下,只有全部成功或全部失败两种情况.正式开始正常流程一切安好.中途异常-补偿成功虽然发生了失败,但所有补偿都成功了.没有什么问题中途异常-补偿失败此时,主服务有三种处理方法主服务无限重试补偿方法,直到补偿成功.这里有很麻烦的问题,如果下游的服务

前提所有服务均有独立的事物管理机制,相互间没有任何关联.所有业务接口都有对应的补偿方法,用于将已经更新的数据还原到上一次的状态.本次实例为同步业务,理想状态下,只有全部成功或全部失败两种情况.正式开始正常流程一切安好.中途异常-补偿成功虽然发生了失败,但所有补偿都成功了.没有什么问题中途异常-补偿失败此时,主服务有三种处理方法主服务无限重试补偿方法,直到补偿成功.这里有很麻烦的问题,如果下游的服务

前言作者使用的开发套件是SpringCloudAlibaba，RPC框架采用DubboSpringCloud，使用Feign的同学也可以看看，原理相通，大同小异。准备阶段配置数据库，创建Seata回滚需要的表UNDO_LOG和业务表启动SeataServer这部分建议阅读官方文档-README核心原理Seata全局事务的传播机制就是指事务上下文的传播，根本上，就是XID的应用运行时的传播方式。默认

场景不知道大家有没有遇到这样的情况，就是去自动取款机取钱的时候，比如说你去取1000块钱，这个时候系统会先帮你把1000块钱扣除，然后自动取款机再把钱吐出来。但是如果取款机出现问题，会发现钱被扣了，但是钱没有取出来。我第一次遇到这个问题的时候很担心，当时跨行取取了3000块钱，短信提醒我钱已经被扣了，但是钱没取出来，于是准备去找柜台帮忙处理的时候，手机上又收到一笔交易提醒，提示钱被退回来了！在这个

场景不知道大家有没有遇到这样的情况，就是去自动取款机取钱的时候，比如说你去取1000块钱，这个时候系统会先帮你把1000块钱扣除，然后自动取款机再把钱吐出来。但是如果取款机出现问题，会发现钱被扣了，但是钱没有取出来。我第一次遇到这个问题的时候很担心，当时跨行取取了3000块钱，短信提醒我钱已经被扣了，但是钱没取出来，于是准备去找柜台帮忙处理的时候，手机上又收到一笔交易提醒，提示钱被退回来了！在这个

**现有的分布式事务存在两大理论依据:**-**CAP定律**这个定理的内容是指的是在一个分布式系统中、Consistency（强一致性）、Availability（可用性）、Partitiontolerance（分区容错性），三者不可得兼。1.**一致性(C-Consistency)**:在分布式系统中所有的数据备份,在同一时刻是否有同样的值(强一致性).2.**可用性(A-Availabili

2PC与3PC场景这两者是常用解决分布式事物的方式，保证在分布式事物中要么都提交事物，要么都取消事物。

当然事物一致性解决方案有很多种（请参考：分布式事物一致性设计思路），我们今天主要介绍TCC方案解决的思路。以下是参与设计讨论的一种解决思路，大家有问题请留言。

1、分布式事物怎么处理2、分布式锁怎么实现方式有哪些什么原理3、线程通信有哪些方式4、为什么重入锁可以多次加锁5、treeMap了解吗底层怎么实现的6、讲下垃圾回收机制7、怎么判断一个对象是否能进行回收

 背景：SpringBoot整合多数据源及分布式事物管理 1.SpringBoot分布式事物管理：使用springboot+jta+atomikos 分布式事物管理SpringBoot父类版本为2.1.2org.springframework.bootspring-boot-starter-parent2.1.2

分布式事务(1)---2PC和3PC原理分布式事物基本理论:基本遵循CPA理论，采用柔性事物特征，软状态或者最终一致性特点保证分布式事物一致性问题。

前言如果看此文章请先看https://blog.csdn.net/dtttyc/article/details/82750515一致性1支持事物一致性2支持崩溃恢复之后数据一致性原子性:更新成功或者更新失败,利用的是分布式事物

二：分库，分表的事物的实现1.实现的场景2.解决方案3.2p式提交的理论4.2p式提交的缺点三：分布式事物1.分布式理论的提出2.CAP理论的选择3.如何实现高可用的A理论4.分布式事物的实现一：数据库事物的实现与缺陷

分布式事务模型（X/OpenDTP）X/OpenDTP(X/OpenDistributedTransactionProcessingReferenceModel)--分布式事务，也就是跨越多个资源的保证数据一致性。X/OpenDTP定义了三个组件：AP，TM，RMDTP中定义了XA接口DTP概念：事务：一个事务是一个完整的工作单元，由多个独立的计算任务组成，这多个任务在逻辑上是原子性的全局事务：对

一、分布式事物1.1数据库事务原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性或独立性(Isolation)和持久性(Durabilily)，简称就是ACID1.2分布式事物产生原因分布式事物产生的原因分布式事务产生的场景在分布式系统

文章目录一.SpringBoot整合事物管理二.SpringBoot分布式事物管理1.新增jta-atomikos依赖2.新增配置文件信息3.读取配置文件信息4.创建多数据源5.启动加载配置三.项目演示四

JTAJTA瞎说JavaTransactionAPI，Java事物APIJTSJava事物服务，与JTA为J2EE平台提供分布式事物服务JSF字节级日志文件系统JAF用于数据处理的框架JMSJava消息服务

问题：公司做的项目转成微服务架构很久了，但是一直没有实现分布式事物控制。在出解决方案的时候想到业界成熟的使用消息队列实现数据的最终一致性。

**二、SpringBoot中的多事务管理**使用springboot+jta+atomikos分布式事物管理解决方案1、添加jta事务依赖org.springframework.bootspring-boot-st

 分布式事物-如何解决分布式事务问题？ 面试题分布式事务了解吗？你们是如何解决分布式事务问题的？ 

注意事项：1.tx-lcn版本5.0.2.RELEASE,对应springboot版本：2.1.2.RELEASE2.先启动LCN事务协调器,具体见：【配置LCN事物协调器】3.客户端添加依赖：com.codingapi.txlcntxlcn-tc5.0.2.RELEASEcom.codingapi.txlcntxlcn-txmsg-netty5.0.2.RELEASE4.配置事务管理器协调地址t

zookeeper数据模型临时节点（有序）持久化节点（有序）zookeeper是一个开源的分布式协调框架：数据发布订阅、负载均衡、集群、master选举原子性：要么同时成功、要么同时失败（分布式事物）单一视图

本地事务ACID大家应该都知道了，统一提交，失败回滚，严格保证了同一事务内数据的一致性！而分布式事务不能实现这种ACID，它只能实现CAP原则里的某两个，CAP也是分布式事务的一个广泛被应用的原型，CAP(Consistency,Availability,PartitionTolerance),阐述了一个分布式系统的三个主要方面,只能同时择其二进行实现.常见的有CP系统,AP系统。关于分布最终一致

他的成熟不仅仅体现在具有快速水平平滑扩容，支持多种分布式事物类型等等这些高大上的特性上，也体现在DDM诸多的细微之处，今天我和大家分享一个在发展多年的mycat上存在，但是在DDM中不存在的一个不起眼的细微问题

构建多套环境，优势是方便控制也容易集成一些简单的分布式事物，缺点是非动态同时代码量较多,配置难度大。基于spring提供原生的Abst

分布式事物框架Easy-Transaction--使用入门介绍TheoriginThisframeworkisinspiredbyaPPT()writtenbyChengLiwhoworksinAlipayThisframeworkaimstosolvetheprobleminourcompanythathaverepeatedlydesignedintermediatestates

 分布式事物框架--EasyTransaction的入门介绍 柔性事务，分布式事务，TCC，SAGA，可靠消息，最大努力交付消息，事务消息，补偿，全局事务，softtransaction,distributetransaction

原作者：Sharding-Sphere转载来源：http://shardingsphere.io/index.html，https://github.com/sharding-sphere/sharding-sphere，https://gitee.com/sharding-sphere/sharding-sphereSharding-SphereSharding-Sphere是一个开源生态系统，

单体架构：起初的web服务都是单体架构，不管多少个模块都在一个项目里面，随着项目模块越来越多，客户量的不断增长，导致系统的负重越来越大，模块达不到高可用，扩展性差，无法满足并发的要求等问题亟待解决。所以引出微服务架构。微服务架构：微服务架构就是把单体架构的应用的不同功能拆分成一系列小的web服务，这些小的web服务可以拥有自己私有的数据持久化业务数据，服务之间可独立部署，通过各自暴露的api接口相

简介分库分表是在做高并发多线程以及分布式事物系统项目中，用于减轻由于高访问量大数据量导致的系统性能问题而使用的一种在数据库层面的策略。

一、生产者发送消息RocketMQ通过实现2PC协议来实现分布式事物，RocketMQ事物消息发送与消费流程图：接下来我们通过源码看看RocketMQ生产者在发送事物消息的时候做了什么操作。

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）生产者发送消息代码：//封装消息Messagemessage=MessageBuilder.withBody(msg.getBytes()).setContentType(MessageProperties.CONTENT_TYPE_JSON).setCon

分布式事物的CAP定理：2

使用JTA处理分布式事务SpringBoot通过Atomkos或Bitronix的内嵌事务管理器支持跨多个XA资源的分布式JTA事务，当部署到恰当的J2EE应用服务器时也会支持JTA事务。当发现JTA环境时，SpringBoot将使用Spring的JtaTransactionManager来管理事务。自动配置的JMS，DataSource和JPAbeans将被升级以支持XA事务。可以使用标准的Sp

一致性协议：2PC与3PC复习zookeeper书内容2PC-绝大部分关系型数据库都采用二阶段提交协议来完成分布式事物的处理阶段一：提交事物请求阶段二：执行事物提交存在的缺点：同步阻塞，单点问题（如果某个协调者出问题

java中的事务主要有两种，JDBC事务（本地事物）和JTA(JavaTransactionAPI)事务（分布式事物）；事务有四大特性ACID原子性、一致性、隔离性和持久性。

阅读更多闲暇时研究了下基于ZooKeeper实现的分布式事务锁，做下记录，便于回顾复习publicclassDistributeLockimplementsLock,Watcher{//锁的名称privateStringlockName;privatelongTIMEOUT=3000;//当前锁的节点privateStringcurrentLockNode;//前一个锁的节点privateStri

阅读更多闲暇时研究了下基于ZooKeeper实现的分布式事务锁，做下记录，便于回顾复习publicclassDistributeLockimplementsLock,Watcher{//锁的名称privateStringlockName;privatelongTIMEOUT=3000;//当前锁的节点privateStringcurrentLockNode;//前一个锁的节点privateStri

一：分布式事物场景在用户下单的时候，会执行俩步骤：A：生成订单B:库存扣减A和B不在同一个库中，当代码Bug或者服务器环境问题，网络等问题，就可能出现以下异常情况：1：可能A执行成功，B执行失败2：B执行成功

bPzwfVhttps://segmentfault.com/a/1190000011479826#articleHeader2微服务的流行带来了SLA上的极大提升，但是随之而来带来服务逻辑的复杂性，而分布式事物是微服务

使用LCN框架解决分布式事物更多干货分布式实战（干货）springcloud实战（干货）mybatis实战（干货）springboot实战（干货）React入门实战（干货）构建中小型互联网企业架构（干货

SpringBoot整合事物管理SpringBoot默认集成事物,只主要在方法上加上@Transactional即可我的上一篇博文：SpringBoot整合多数据源，里面讲解了SpringBoot整合多数据源，我们根据里面的例子来讲解SpringBoot多数据源的事务管理。首先我们来改造之前我们的代码：我们在User1Service中引入了数据源2的user2Mapper。然后我们写了一个方法，先

目前比较多的解决方案有几个：一、结合MQ消息中间件实现的可靠消息最终一致性二、TCC补偿性事务解决方案三、最大努力通知型方案第一种方案：可靠消息最终一致性，需要业务系统结合MQ消息中间件实现，在实现过程中需要保证消息的成功发送及成功消费。即需要通过业务系统控制MQ的消息状态第二种方案：TCC补偿性，分为三个阶段TRYING-CONFIRMING-CANCELING。每个阶段做不同的处理。TRYIN

最近项目中需要用到多数据源管,数据访问层采用的是JDBCTemplate去做的,一开始是在数据源这块做了一个多数据源的操作类,通过拦截器注解去动态赋值指定的数据源操作,这种做法在查询中是没有问题的,但是DML操作时,会出现问题:事物中无法动态操作数据源,导致很多操作指针对第一个库。查询资料的时候发现:DataSourceTransactionManager这个事物管理类只针对单个数据源进行事物控制

今天我们就来聊聊分布式事物那些事，分享一下我们在项目中是如何使用的。一、CAP理论1.什么是CAP理论2000年，EricBrewer教授在PODC的研讨会上提出了一个猜想。

SpringCloud从技术架构上降低了对大型系统构建的要求，使我们以非常低的成本（技术或者硬件）搭建一套高效、分布式、容错的平台，但SpringCloud也不是没有缺点，小型独立的项目不适合使用，另外对分布式事物的支持

SpringCloud从技术架构上降低了对大型系统构建的要求，使我们以非常低的成本（技术或者硬件）搭建一套高效、分布式、容错的平台，但SpringCloud也不是没有缺点，小型独立的项目不适合使用，另外对分布式事物的支持

5、什么是分布式事物？为什么要有分布式事物？6、WAL与shadowPaging的区别？7、数据库范式8、Base原则9、CAP理论10.非关系