利用“异步确保模式”实现最终一致性

最新推荐文章于 2024-12-18 15:45:00 发布
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#利用"异步确保模式"实现最终一致性

本文探讨了在系统间通信中确保消息成功送达且均匀推送的解决方案——异步重试法。通过简单易懂的方式，阐述了如何在支付系统的入账操作等场景下，运用异步重试机制来提升信息传递的可靠性和效率。

很多时候， 有这样一种场景：
A系统需要把信息通知给B系统(例如支付系统中的入账操作)， 需要保证通知消息一定成功，
且相对均匀地推， 怎么搞呢？
异步重试法就可以轻松搞定， 实现起来很简单， 关键是思路：
异步

使用双异步后，如何保证数据一致性？
学Java，找哪吒
01-22 1794
通过源码分析，Future是如何获取异步返回值的，为啥会阻塞主线程？
微服务架构中的数据一致性：如何保证最终一致性与强一致性
最新发布
一名热衷于技术的全栈开发者，专注于前端与后端的全面技术探索。在这里，我将分享我在技术领域的学习与成长，助力更多开发者的进步。
01-14 2707
微服务架构中，数据一致性问题是一个无法回避的挑战。强一致性适用于关键业务场景，但可能牺牲性能。最终一致性适用于性能要求高、可容忍短暂不一致的场景。合理设计事务管理、利用消息队列和分布式锁等工具，可以帮助我们在一致性与性能之间找到最佳平衡点。在你的项目中，可以尝试不同的模式，找到最适合的解决方案！
异步消息最终一致型
RainSun
01-03 1026
异步消息最终一致型
同步异步中的一致性
mojolang
03-05 1284
简述一致性中关于同步与异步环境下的共识理论 （##转载请注明） 　　共识问题：可称作协作，所有正确的进程对提议的值达成一致。分布式系统中，节点之间通过通信，对请求达成一致的定序。 　　问题定义：进程Pi处于未决状态（undecideed），提议集合D中的某个值Vi。进程之间相互通信，交换各自的提议。每个进程设置自己的决定变量（decision variable），进入决定状态（decided）...
浅谈微服务异步解决方案
qq_21305943的专栏
08-01 1417
在软件设计领域， 异步和同步是一对孪生的设计思想同步是一种阻塞式且有严格执行时序的设计思想， 必须一件一件事做， 等前一件做完了才能做下一件事。异步则是一种非阻塞的设计思想， 可以同时做多件事，没有严格的执行顺序。同步调用方（客户端）在请求发起后会一直阻塞并等待被调用方（服务端）返回响应结果，且仅当调用方获取响应结果后才会继续或终止执行。例如近期较为常见的『核酸采样亭』虽然采样亭内有多人协作，但是为了保证采样人管一致， 核酸采样队伍就是顺序行进的， 前一个没有录入完，也不会继续下一位。异步。
使用RabbitMQ+延迟队列实现分布式事务的最终一致性方案
04-13
在本方案中，我们将利用RabbitMQ的延迟队列特性来实现在订单和库存系统中的分布式事务最终一致性。 RabbitMQ是基于AMQP（Advanced Message Queuing Protocol）的消息中间件，它提供了一种可靠的消息传递机制，使得...
使用RabbitMQ实现最终一致性的分布式事务案例.zip
02-27
本案例主要探讨如何利用消息中间件RabbitMQ来实现分布式事务的最终一致性。 首先，我们需要理解什么是最终一致性。最终一致性是一种弱一致性模型，它并不保证在事务提交后所有节点立即看到更新，而是保证在一段时间...
基于RabbitMQ延迟队列的分布式事务最终一致性实现
资源摘要信息:"本文旨在探讨如何利用RabbitMQ和延迟队列实现分布式事务的最终一致性。通过一个典型的订单+库存系统的案例演示，我们将详细了解这一方案的实现机制和关键点。" 知识点概述: 1. 分布式事务的定义及其...
本地消息表实现分布式事务—可靠消息最终一致性解决方案
刘皇叔说Java的博客
12-23 2701
本地消息表：这是ebay研发出的一种分布式事务解决方案，通过将消息表存储在数据库中，实现了消息的一致性。它的核心思想就将分布式事务拆分成本地事务进行处理本地消息表是利用各系统本地事务来实现分布式事务。业务系统的执行和消息均放入本地消息表中,确保本地业务执行和消息表的操作在一个事务中。不尝机制重试读取本地消息表,调用远程应用操作。需要加入重试机制、最大执行次数、报警机制。本地消息表容忍数据暂时不一致，期望数据的最终一致性。
异步确保型与最大努力型
qq_41194023的博客
05-06 255
异步确保型和最大努力型都是常见的异步处理方式，具有各自的优缺点。在实际开发中，需要根据具体的场景选择合适的方式。无论选择哪种方式，都需要注意异常处理和数据同步控制，保证异步操作的正确性和可靠性。
Java中的数据一致性设计与实现
微赚淘客系统开发者博客
07-23 1766
在分布式系统中，数据一致性是至关重要的，因为它确保在系统的不同部分之间数据的准确性和一致性。为了实现数据一致性，我们需要理解和应用不同的一致性模型和技术。在Java中实现数据一致性涉及多种策略和技术，选择合适的一致性模型取决于应用的需求和场景。强一致性可以通过分布式数据库和分布式事务管理器实现，最终一致性通过异步复制和补偿事务实现，而读写一致性通过缓存和数据库事务隔离级别实现。了解这些模型和技术，可以帮助开发者在设计系统时做出更合适的选择，确保系统在不同场景下的稳定性和数据一致性。
掌握Java中的数据一致性实现：全面解析
weixin_46372265的博客
07-10 1142
在分布式系统中，数据一致性是指多个副本之间数据的一致性。想象一下，如果你有两个不同的电子邮箱应用程序，一个在手机上，一个在电脑上，当你在手机上删除了一封邮件，你希望电脑上的应用程序也同步删除这封邮件。这就是数据一致性问题的一个简单例子。
Java 中的分布式事务：CAP 定理与最终一致性
一名热衷于技术的全栈开发者，专注于前端与后端的全面技术探索。在这里，我将分享我在技术领域的学习与成长，助力更多开发者的进步。
12-18 835
CAP 定理是分布式系统中非常重要的一个理论，它描述了分布式系统在保证一致性、可用性和分区容错性方面的权衡。CAP 定理告诉我们，在一个分布式系统中，不可能同时满足这三个特性，它们之间存在一定的冲突。最终一致性是分布式系统中的一种放宽一致性要求的策略。它要求系统能够保证在某一时刻达到一致性，但并不要求在所有时刻都一致。在某些情况下，系统允许在一段时间内数据不一致，但最终会通过某些机制达成一致。这种模型通常用于大规模分布式系统，在对性能和可用性有较高要求的场景下，牺牲短期一致性换取系统的高可用性。
Java 异步编程 (5 种异步实现方式详解)
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AS011x的博客
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首先我们先来看看一个同步的用户注册例子，流程如下：在同步操作中，我们执行到插入数据库的时候，我们必须等待这个方法彻底执行完才能执行“发送短信”这个操作，如果插入数据库这个动作执行时间较长，发送短信需要等待，这就是典型的同步场景。于是聪明的人们开始思考，如果两者关联性不强，能不能将一些非核心业务从主流程中剥离出来，于是有了异步编程雏形，改进后的流程如下：这就是异步编程，它是程序并发运行的一种手段，它允许多个事件同时发生，当程序调用需要长时间运行的方法时，它不会阻塞当前的执行流程，程序可以继续运行。
异步并发保持数据一致性
十年饮冰，难凉热血
12-30 5246
问题背景：项目中不断切换界面的过程中网络异步请求【耗时操作】，但是数据并未加载完成，此时界面中触碰事件时候，直接崩掉【频率低但存在】。 解决思路：监听异步操作完成后才让界面上的按钮可以响应单击【触碰】事件，数据在加载完成前，界面上的按钮触碰事件都应该被屏蔽掉。
你知道怎么在事务方法中处理异步方法，保证数据一致性吗？
qq_42274641的博客
07-14 4127
今天同事遇到了，因事务方法中，调用了异步线程，导致数据未查询到(主订单的包装信息，该主订单包含了两个子订单信息)。解决思路：手动提交事务后，再调用异步线程。看一下伪代码 第一种方案：手动提交事务后，在调用异步线程。 第二种方案：用Spring提供的AbstractPlatformTransactionManager的api 更改后的代码 注意：此方法会在事务提交后执行afterCommit 的代码块。我推荐第二种，代码简化 PS：因为公众号平台更改了推送规则，如果不想错过内容，记得读完点一下“在看”，加
最终一致性+java实现,分布式事务柔性事务解决方案：可靠消息最终一致性（异步确保型） —— 三、生产者实战...
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我们的项目就基于这个模型： 接下来就到了我们的实战时刻~项目基于spring cloud编写，没有spring cloud基础看起来可能有一点点费力。准备阶段：定义可靠消息接口package com.anur.messageapi.api;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springf...
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