📕我是廖志伟,一名Java开发工程师、《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》(基础篇)、(进阶篇)、(架构篇)、《解密程序员的思维密码——沟通、演讲、思考的实践》作者、清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、优快云博客专家、阿里云专家博主、51CTO专家博主、产品软文专业写手、技术文章评审老师、技术类问卷调查设计师、幕后大佬社区创始人、开源项目贡献者。
📘拥有多年一线研发和团队管理经验,研究过主流框架的底层源码(Spring、SpringBoot、SpringMVC、SpringCloud、Mybatis、Dubbo、Zookeeper),消息中间件底层架构原理(RabbitMQ、RocketMQ、Kafka)、Redis缓存、MySQL关系型数据库、 ElasticSearch全文搜索、MongoDB非关系型数据库、Apache ShardingSphere分库分表读写分离、设计模式、领域驱动DDD、Kubernetes容器编排等。
📙不定期分享高并发、高可用、高性能、微服务、分布式、海量数据、性能调优、云原生、项目管理、产品思维、技术选型、架构设计、求职面试、副业思维、个人成长等内容。

💡在这个美好的时刻,笔者不再啰嗦废话,现在毫不拖延地进入文章所要讨论的主题。接下来,我将为大家呈现正文内容。

🌟 SpringMVC分布式事务知识点
🍊 Seata AT 模式
🎉 1. AT 模式原理
Seata AT 模式通过两阶段提交协议,在数据库层面实现分布式事务的原子性。它通过在业务数据表中增加一个全局事务版本号(GTID),在业务操作过程中,Seata 协调器负责控制事务的提交和回滚。事务启动时,Seata 为事务分配一个全局事务 ID,并通过 GTID 确保事务的原子性。
🎉 2. AT 模式优势
- 原子性:确保分布式事务的原子性,即事务要么全部成功,要么全部失败。
- 一致性:确保事务执行后,所有数据状态保持一致。
- 隔离性:确保事务执行过程中,其他事务不会受到影响。
- 持久性:确保事务提交后,数据持久化到数据库。
🎉 3. AT 模式应用场景
适用于对数据一致性要求较高的场景,如金融、电商等。
🎉 4. AT 模式配置与使用
在 Spring Boot 项目中,要使用 Seata AT 模式,首先需要在 application.properties 或 application.yml 中配置 Seata 相关参数,然后使用 @Transactional 注解开启事务。
seata:
enabled: true
application-id: your_app_id
server-node: your_server_node
service-group: your_service_group
transaction-service-group: your_transaction_service_group
enable-auto-commit: false
@Transactional
public void someServiceMethod() {
// 业务逻辑
}
🍊 Seata TCC 模式
🎉 1. TCC 模式原理
Seata TCC 模式通过三个阶段(准备阶段、提交阶段、回滚阶段)来实现分布式事务的原子性。业务系统需要实现三个阶段的接口,分别对应事务的开始、提交和回滚。
🎉 2. TCC 模式优势
- 原子性:确保分布式事务的原子性,即要么全部成功,要么全部失败。
- 一致性:确保事务执行后,所有数据状态保持一致。
- 隔离性:确保事务执行过程中,其他事务不会受到影响。
- 灵活性:业务系统可以根据实际情况实现不同的业务逻辑。
🎉 3. TCC 模式应用场景
适用于对业务逻辑要求较高的场景,如订单拆单、库存扣减等。
🎉 4. TCC 模式配置与使用
在 Spring Boot 项目中,要使用 Seata TCC 模式,首先需要在 application.properties 或 application.yml 中配置 Seata 相关参数,然后实现三个阶段的接口,并使用 @GlobalTransactional 注解开启全局事务。
seata:
enabled: true
application-id: your_app_id
server-node: your_server_node
service-group: your_service_group
transaction-service-group: your_transaction_service_group
enable-auto-commit: false
@GlobalTransactional
public void someServiceMethod() {
// 业务逻辑
}
🍊 Seata SAGA 模式
🎉 1. SAGA 模式原理
Seata SAGA 模式通过将业务操作拆分为多个子操作,通过补偿操作来实现分布式事务的原子性。每个子操作都有对应的补偿操作,当子操作失败时,执行补偿操作以撤销之前成功的子操作。
🎉 2. SAGA 模式优势
- 原子性:确保分布式事务的原子性,即要么全部成功,要么全部失败。
- 一致性:确保事务执行后,所有数据状态保持一致。
- 灵活性:业务系统可以根据实际情况实现不同的业务逻辑。
🎉 3. SAGA 模式应用场景
适用于业务操作较为复杂,且需要补偿的场景,如订单拆单、库存扣减等。
🎉 4. SAGA 模式配置与使用
在 Spring Boot 项目中,要使用 Seata SAGA 模式,首先需要在 application.properties 或 application.yml 中配置 Seata 相关参数,然后实现子操作和补偿操作,并使用 @GlobalTransactional 注解开启全局事务。
seata:
enabled: true
application-id: your_app_id
server-node: your_server_node
service-group: your_service_group
transaction-service-group: your_transaction_service_group
enable-auto-commit: false
@GlobalTransactional
public void someServiceMethod() {
// 业务逻辑
}
🍊 本地消息表
🎉 1. 本地消息表原理
本地消息表是 Seata 分布式事务解决方案中的一种,它通过将业务消息存储在本地消息表中来实现分布式事务的异步通知。当业务系统需要执行分布式事务时,会将业务消息存储在本地消息表中,然后通过 Seata 协调器将消息发送到其他业务系统。
🎉 2. 本地消息表优势
- 异步通知:实现分布式事务的异步通知,提高系统性能。
- 可靠性:保证消息的可靠性,即使发送失败,也可以通过重试机制来保证消息的发送。
- 一致性:保证分布式事务的一致性,即事务执行后,所有数据的状态保持一致。
🎉 3. 本地消息表应用场景
适用于需要异步通知的场景,如订单支付、短信通知等。
🎉 4. 本地消息表配置与使用
在 Spring Boot 项目中,要使用 Seata 本地消息表,首先需要在 application.properties 或 application.yml 中配置 Seata 相关参数,然后实现消息发送和接收,并使用 @Transactional 注解开启事务。
seata:
enabled: true
application-id: your_app_id
server-node: your_server_node
service-group: your_service_group
transaction-service-group: your_transaction_service_group
enable-auto-commit: false
@Transactional
public void someServiceMethod() {
// 业务逻辑
}
🍊 同类型技术对比
🎉 1. Seata AT 模式 vs. TCC 模式
- AT 模式:代码简单,性能较高,适用于对性能要求较高的场景。
- TCC 模式:代码复杂,性能较低,适用于对一致性要求较高的场景。
🎉 2. Seata AT 模式 vs. SAGA 模式
- AT 模式:代码简单,性能较高,适用于对性能要求较高的场景。
- SAGA 模式:代码复杂,性能较低,适用于对一致性要求较高的场景。
🎉 3. Seata TCC 模式 vs. SAGA 模式
- TCC 模式:代码复杂,性能较低,适用于对一致性要求较高的场景。
- SAGA 模式:代码复杂,性能较低,适用于对一致性要求较高的场景。
🎉 4. Seata TCC 模式 vs. 本地消息表
- TCC 模式:代码复杂,性能较低,适用于对一致性要求较高的场景。
- 本地消息表:代码复杂,性能较低,适用于需要异步通知的场景。
🎉 5. Seata SAGA 模式 vs. 本地消息表
- SAGA 模式:代码复杂,性能较低,适用于对一致性要求较高的场景。
- 本地消息表:代码复杂,性能较低,适用于需要异步通知的场景。
| 模式对比 | AT 模式 | TCC 模式 | SAGA 模式 | 本地消息表 |
|---|---|---|---|---|
| 代码复杂度 | 低 | 高 | 高 | 高 |
| 性能 | 高 | 低 | 低 | 低 |
| 一致性 | 高 | 高 | 高 | 高 |
| 异步通知 | 否 | 否 | 是 | 是 |

博主分享
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| 技术栈 | 链接 |
|---|---|
| RocketMQ | RocketMQ详解 |
| Kafka | Kafka详解 |
| RabbitMQ | RabbitMQ详解 |
| MongoDB | MongoDB详解 |
| ElasticSearch | ElasticSearch详解 |
| Zookeeper | Zookeeper详解 |
| Redis | Redis详解 |
| MySQL | MySQL详解 |
| JVM | JVM详解 |
集群部署(图文并茂,字数过万)
| 技术栈 | 部署架构 | 链接 |
|---|---|---|
| MySQL | 使用Docker-Compose部署MySQL一主二从半同步复制高可用MHA集群 | Docker-Compose部署教程 |
| Redis | 三主三从集群(三种方式部署/18个节点的Redis Cluster模式) | 三种部署方式教程 |
| RocketMQ | DLedger高可用集群(9节点) | 部署指南 |
| Nacos+Nginx | 集群+负载均衡(9节点) | Docker部署方案 |
| Kubernetes | 容器编排安装 | 最全安装教程 |
开源项目分享
| 项目名称 | 链接地址 |
|---|---|
| 高并发红包雨项目 | https://gitee.com/java_wxid/red-packet-rain |
| 微服务技术集成demo项目 | https://gitee.com/java_wxid/java_wxid |
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