传统事务型（不适用高并发场景，锁定资源较多）：两阶段提交（2PC）三阶段提交（3PC）事件通知型：可靠消息实现模式最大努力通知模式补偿性：业务补偿模式TCC模式使用次序不考虑特殊的使用场景来说，按照复杂度

3PC三阶段提交（Three-phasecommit），也叫三阶段提交协议（Three-phasecommitprotocol），是二阶段提交（2PC）的改进版本。

在寒假前，完成了Zookeeper系列的前5篇文章，主要是分布式的相关理论，包括CAP，BASE理论，分布式数据一致性算法：2PC，3PC，Paxos算法，Zookeeper的相关基本特性，ZAB协议。

目录一、为什么浩瀚的互联网中又多了这么一段垃圾文本二、正文开始三、2PC一.Preparephase二.Commitphase四、3PC一.CanCommit二.PreCommit三.doCommit五

分布式一致性协议二阶段提交协议（2pc）三阶段提交协议（3pc）paxoszab在分布式系统中，每个机器都可以确定自己进行的事务操作是否成功，但是无法直接了解其他机器的操作结果。

概览分布式一致性协议和算法2PC3PC拜占庭将军问题PaxosZABRaft拜占庭将军问题byzantinehttps://www.jianshu.com/p/8bcef0ca676c拜占庭问题，假设节点总数是N，叛徒节点数为F。如果需要达成一致性的认识，则当N》=3F+1时，问题才有解，共识才能达成，这就是ByzantineFaultTolerant（BFT）算法。QuorumNRW系统一致性策

作者|漫话编程本文经授权转载自漫话编程（ID：mhcoding）一顿愉快的小火锅之后，悠哉悠哉的回家了，于是只能开始新一轮的家庭科普了。分布式一致性幸好在《漫话：如何给女朋友解释什么是2PC（二阶段提交）？》中介绍过关于2PC的知识，要不然这事儿可就说来话长了。不过还是要简单交代下背景。我们以饭店的后厨为例介绍过：随着饭店的发展，慢慢的从只有一个厨师演变成有多个厨师，进而演变成有洗菜工、配菜师、厨

目录传统应用的事务管理1.1本地事务1.2分布式事务1.2.1两阶段提交（2PC）1.2.2三阶段提交（3PC）微服务下的事务管理实现微服务下数据一致性的方式

XA分布式事务协议，包含二阶段提交（2PC），三阶段提交（3PC）两种实现。1、二阶段提交方案：强一致性事务的发起者称协调者，事务的执行者称参与者。

背景在常见的分布式系统中，总会发生诸如机器宕机或网络异常（包括消息的延迟、丢失、重复、乱序，还有网络分区）等情况。一致性算法需要解决的问题就是如何在一个可能发生上述异常的分布式系统中，快速且正确地在集群内部对某个数据的值达成一致，并且保证不论发生以上任何异常，都不会破坏整个系统的一致性。CAP定理CAP理论告诉我们，一个分布式系统不可能同时满足一致性（C:Consistency)，可用性（A:Av

2PC故障情况分析1.协调者正常，参与者宕机发生在第二阶段：无论协调者发起的是提交还是终止，那宕机的参与者在重启之后，都将执行对应操作，不存在不一致情况。发生在第一阶段：由于协调者无法收集到所有参与者的反馈，会陷入阻塞情况。解决办法：引入超时机制。超过指定时间未收到反馈，事务失败，向所有节点发送终止事务请求。宕机的节点启动后，收到终止事务请求，该事务失败。小结简单来说，由于协调者没挂，无论参与者是

一般的大型电商网站都会面临的问题:分布式事务,在面临分布式微服务等项目使用传统的单一事务已经无法满足，解决分布式事务的方案也比较多，有TCC事务补偿（基于2PC的实现）、2PC（两阶段提交）、3PC（三阶段提交

设计一个分布式系统必定会遇到一个问题——因为分区容忍性（partitiontolerance）的存在，就必定要求我们需要在系统可用性（availability）和数据一致性（consistency）中做出权衡。这就是著名的CAP一致性模型一致性（Consistency）是指多副本（Replications）问题中的数据一致性。关于分布式系统的一致性模型有以下几种：强一致性：当更新操作完成之后，任何

2PC和3PC

1char*buffer=newchar[100];2buffer*pc;3pc=new(buffer)JustTesting;45deletepc;//notallowed67pc.

2PC必须注意的问题咱们上文介绍了分布式事务的常见方案、类型划分、2PC的起源和流程。但是不幸的是2PC还是存在几个问题：1、全流程的同步阻塞：不管是第一阶段还是第二阶段，所有参与节点都是事务阻塞型。当参与者占有公共资源时，其他第三方访问公共资源可能不得不处于阻塞状态。2、TM单点故障：由于全流程依赖TM的协调，一旦TM发生故障。参与者会一直阻塞下去。尤其在第二阶段，TM发生故障，那么所有的参与者

本文收录在个人博客：http://www.chengxy-nds.top，技术资源共享，共同进步还记得刚入行开始写Java时，接触的第一个项目是国家电网的一个业务系统，这个系统据说投资了5亿人民币进行研发，鼎盛时期研发人员一度达到过500人。项目采用当时最流行的ssh（Struts+Spring+Hibernate）框架，典型的三层架构（controller->service->dao）简单又粗暴

二阶段提交协议和三阶段提交协议是经典的分布式一致性协议。角色协调者：统一调度分布式节点执行逻辑的组件参与者：被调度的分布式节点协调者负责调度参与者的行为，并最终决定这些参与者是否要把事务真正进行提交。二阶段提交协议我的理解：先问大家能不能干，大家收到后要是觉得能就开干。之后大家都说能就发消息让大家提交，有人说不能就发消息让大家回滚。阶段一提交事务请求（投票阶段）1、事务询问协调者向所有参与者发送事

CAP定理所有的分布式系统都需要在CAP三者之间进行权衡分布式系统的三个指标CAP定理说的是在一个分布式软件系统中，CAP不可能同时达到Consistency一致性Availability可用性Partitiontolerance分区容错性（高可用）分区容错性分布式系统的节点，会分布在多个子网中，每个子网叫做一个分区当数据只存在于S2的时候，如果S1>S2出现网络分区，就会导致无法获取到S2的数据

引言狭义的分布式系统指由网络连接的计算机系统，每个节点独立地承担计算或存储任务，节点间通过网络协同工作。广义的分布式系统是一个相对的概念，正如LeslieLamport所说[1]：Whatisadistributedsysteme.Distributionisintheeyeofthebeholder.Totheusersittingatthekeyboard,hisIBMpersonalcomp

订单中心收到费用,转到充值系统充值-充值系统接受到命令进行充值假设一下如果用户缴费后,程序实现了扣费,这时订单中心挂掉,充值系统并未工作.用户扣费但是系统并没有充值.解决方案-二阶提交协议(2PC)和三阶(3PC

一、概念二阶段提交2PC（TwophaseCommit）是指，在分布式系统里，为了保证所有节点在进行事务提交时保持一致性的一种算法。2PC，二阶段提交协议，即将事务的提交过程分为两个阶段来进行处理：准备阶段和提交阶段。事务的发起者称协调者，事务的执行者称参与者。二、背景在分布式系统里，每个节点都可以知晓自己操作的成功或者失败，却无法知道其他节点操作的成功或失败。当一个事务跨多个节点时，为了保持事务

一致性协议基于CAP理论，在分布式系统设计过程中，系统的可用性和数据一致性需要我们反复的去权衡，于是就产生了很多经典的数据一致性协议，比如2PC、3PC,PAXOS等。

分布式一致性回顾在分布式系统中，为了保证数据的高可用，通常，我们会将数据保留多个副本(replica)，这些副本会放置在不同的物理的机器上。为了对用户提供正确的增\删\改\差等语义，我们需要保证这些放置在不同物理机器上的副本是一致的。为了解决这种分布式一致性问题，前人在性能和数据一致性的反反复复权衡过程中总结了许多典型的协议和算法。其中比较著名的有二阶提交协议（TwoPhaseCommitment

一、理论知识从ACID到CAP到BASE2PC到3PC到Paxos到Raft到ISR复制、分片和路由副本更新策略负载均衡算法及手段二、数据库笔者带你剖析淘宝TDDL——Matrix层的分库分表配置与实现纠正文章关于分库分表规则的一点错误

大纲2PC1.1二阶段提交可以概括为：1.2二阶段分为：投票阶段和执行阶段。第一阶段：投票阶段第二阶段：执行阶段1.3缺点：3PC2.1三阶段分为：can_commit、pre_commit、do_commit第一阶段：can_commit第二阶段：pre_commit第三阶段：do_commit2.2总结：为了解决分布式一致性问题，前人在性能和数据一致性的反反复复权衡过程中总结了许多典型的协议和

整理了一些Java方面的架构、面试资料（微服务、集群、分布式、中间件等），有需要的小伙伴可以关注公众号【程序员内点事】，无套路自行领取更多优选一口气说出9种分布式ID生成方式，面试官有点懵了面试总被问分库分表怎么办？你可以这样怼他3万字总结，Mysql优化之精髓技术部突然宣布：JAVA开发人员全部要会接口自动化测试框架9种分布式ID生成之美团（Leaf）实战絮絮叨叨还记得刚入行开始写Java时，接

一致性协议在分布式系统中,每一个机器节点都能明确知道自己在进行事务操作中的结果是成功还是失败,但是无法直接获取到其他分布式节点操作的结果.因此当一个事务操作需要跨越多个分布式节点的时候,为了保持事务处理的ACID特性,就需要引入一个叫协调者"Coordinator"的组件来统一调度所有分布式节点的执行逻辑,这些被调度的分布式节点被称为参与者(Participant).协调者负责调度参与者的行为,并

2PC与3PC在分布式系统中，每一个机器节点虽然都能够明确地知道自己在进行事务操作过程中的结果是成功或失败，但却无法直接获取到其他分布式节点的操作结果。

为了达成一致性，解决分布式事务，常用解决方案：2PC、3PC、本地表、MQ、补偿、其他；2PC分为提议、收到反馈后提交两阶段；缺点：如果参与者挂掉，就会出现等待；3PC分为准备、提议、提交三阶段；优点：

[TOC]一、Zookeeper一致性原理两阶段提交two-phasecommit(2PC)2阶段提交三阶段提交three-phasecommit(3PC)3阶段提交Paxos算法Paxos算法ZAB算法

从最开始的单库到后面拆分成多库，从2pc到3pc，从springboot到springcloud，一步步模拟分布式事务中遇到的各种问题。

1阶段提交，2阶段提交，3阶段提交XA规范OpenGroup定义了一套DTP分布式模型，主要含有：AP（应用程序）TM（事务管理器）RM（资源管理器）----通常指数据库CRM（通讯资源管理器）四部分----消息中间件XA则是DTP模型定义TM和RM之前通讯的接口规范。XA接口函数由数据库厂商提供。TM交易中间件用它来通知数据库事务的开始、结束以及提交、回滚等。二阶段提交和三阶段提交就是根据这种思

2PC,3PC分布式提交协议简述事务这里主要是指狭义一点的事务即数据库事务，事务一般含有以下一些特点原子性（Atomicity）:事务全部被执行或不被执行一致性（Consistency）：事务在执行事务前后

讨论安码侧链超级节点建设条件方案，并细分出概要设计文档；2、进行安码侧链钱包UI设计；3、基于eos-v1.8.1版本代码搭建安码侧链开发环境；4、针对SafePOS共识现有问题，讨论可行性解决方案；5、完成安网3PC

主要包括：分布式基础分布式事务概念介绍2PC和3PC分布式事务的具体实现方案分布式一致性基础数据库的强一致性事务ACID特性满足了本地单机事务的一致性，但是无法满足分布式的一致性。

目录传统应用的事务管理1.1本地事务1.2分布式事务1.2.1两阶段提交（2PC）1.2.2三阶段提交（3PC）微服务下的事务管理实现微服务下数据一致性的方式

3PCThree-Phase-Commit二阶段提交分为三步：CanCommit、PreCommit和doCommit阶段一：CanCommit1、事务询问协调者向参与者发送包含事务内容的canCommit请求2、各参与者向协调者反馈询问的响应参与者根据自身状态反馈yes或no阶段二：PreCommit协调者集齐yes1、发送预提交请求协调者给各参与者发送preCommit请求，进入prepare

协议定义三阶段提交（Three-phasecommit），也叫三阶段提交协议（Three-phasecommitprotocol），是二阶段提交（2PC）的改进版本。与两阶段提交不同的是，三阶段提交有两个改动点。引入超时机制。同时在协调者和参与者中都引入超时机制。在第一阶段和第二阶段中插入一个准备阶段。保证了在最后提交阶段之前各参与节点的状态是一致的。协议说明三阶段提交协议在协调者和参与者中都引入

Zookeeper系列，会从分布式一致性理论开始介绍，设计诸如：CAP，BASE理论，分布式一致性算法：2PC,3PC,Paxos,ZAB以及Zookeeper的节点特性，Zookeeper如何保证一致性及高可用

转载随着大型网站的各种高并发访问、海量数据处理等场景越来越多，如何实现网站的高可用、易伸缩、可扩展、安全等目标就显得越来越重要。为了解决这样一系列问题，大型网站的架构也在不断发展。提高大型网站的高可用架构，不得不提的就是分布式。在分布式一致性一文中主要介绍了分布式系统中存在的一致性问题。本文将简单介绍如何有效的解决分布式的一致性问题,其中包括什么是分布式事务，二阶段提交和三阶段提交。分布式一致性回

聊聊分布式事务，再说说解决方案分布式事务CAP理解论证-解决方案分布式系统的2PC、3PC详细分析githubtcc示例分布式事务、重复消费、顺序消费一、理论CAP相关：CAP与BASE相关：我的博客而对于分布式中的问题的解决方案

聊聊分布式事务，再说说解决方案分布式事务CAP理解论证-解决方案分布式系统的2PC、3PC详细分析githubtcc示例分布式事务、重复消费、顺序消费一、理论CAP相关：CAP与BASE相关：我的博客而对于分布式中的问题的解决方案

相信耐心看完这篇文章，谈到分布式事务，不再只是有“2PC”、“3PC”、“MQ的消息事务”、“最终一致性”、“TCC”等这些知识碎片，而是能够将知识连成一片，形成知识体系。

分布式事务分布式系统的特性分布式事务的基本介绍常用的分布式技术说明理解2PC和3PC协议「点击阅读」分布式服务协调技术什么是ZookeeperZookeeper和CAP的关系Zookeeper节点特性及节点属性分析

关于第八节CAP的内容可以参考之前总结的另一篇文章分布式系统的一致性协议之2PC和3PC，这里就不再详述了。

本文转自https://www.cnblogs.com/bangerlee/p/5268485.html本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库，更多精彩内容请到我的仓库里查看https://github.com/h2pl/Java-Tutorial喜欢的话麻烦点下Star哈文章首发于我的个人博客：www.how2playlife.com该系列博文会告诉你什么是分布式系统，这

2PC/3PC和TCC的区别1.ACIDatom（原子性）consistency（一致性）isolation（隔离线）-保证事务前后变更数据一致duration（持久性）2.CAPconsistency

前言在上一篇文章《教你一手如何基于RocketMQ搭建生产级消息集群》中给大家介绍了基于RocketMQ如何搭建生产级消息集群。因为本系列文章最终的目的是介绍基于RocketMQ的事物消息来解决分布式系统中的数据一致性问题，所以先给大家率先介绍了RocketMQ消息集群的搭建。原本是想着在这篇文章中直接介绍RocketMQ的事务消息特性，但是在梳理的过程中作者发现对于分布式事务的概念，可能还会有很

1.2PC和3PC在分布式系统总，每一个机器节点虽然都能够明确地知道自己在进行事务操作过程中的结果是成功或失败，但却无法直接获取到其他分布式节点的操作结果。