这个清明节我要学习微服务架构下分布式事务Seata

最新推荐文章于 2025-05-15 14:00:24 发布
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Seata是一款开源的分布式事务解决方案，旨在为微服务架构提供高性能和简单易用的分布式事务服务。Seata支持多种微服务框架，如Dubbo、SpringCloud等，并提供了AT模式和TCC模式来处理分布式一致性问题，同时支持集群部署和高可用性。

Seata 是什么？

Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，致力于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务。在 Seata 开源之前，Seata 对应的内部版本在阿里经济体内部一直扮演着分布式一致性中间件的角色，帮助经济体平稳的度过历年的双11，对各BU业务进行了有力的支撑。经过多年沉淀与积累，商业化产品先后在xx云、金融云进行售卖。2019.1 为了打造更加完善的技术生态和普惠技术成果，Seata 正式宣布对外开源，未来 Seata 将以社区共建的形式帮助其技术更加可靠与完备。

Seata都具备了什么功能？

微服务框架支持

目前已支持 Dubbo、Spring Cloud、Sofa-RPC、Motan 和 grpc 等RPC框架，其他框架持续集成中

AT 模式

提供无侵入自动补偿的事务模式，目前已支持 MySQL、 Oracle 、PostgreSQL和 TiDB的AT模式，H2 开发中

TCC 模式

支持已实现 XA 接口的数据库的 XA 模式

高可用

支持基于数据库存储的集群模式，水平扩展能力强

如何开始学习呢？

小编这里整理了目前关于Seata相关的资料，里面涉及了Seata的方方面面，具体如何领取参考海报！

本文由博客一文多发平台 OpenWrite 发布！

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文章目录 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 一、什么是Seata? Seata 是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。Seata 将为用户提供了 AT、TCC、SAGA 和 XA 事 务模式，为用户打造一站式的分布式解决方案(AT模式是阿里首推的模式, 阿里云上有商用版本的GTS[Global Transaction service 全局事务服务] ) 。 提示: 业务场景: 角色划分: ...
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微服务-seata分布式事务
学习技术的路上不断沉淀自己
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1. 分布式事务问题 在单机单库的时候, 有本地事务可以保证数据的一致性; 但在分布式架构中, 原来的单体应用被拆分成多个微服务应用且都有各自独立的数据源, 一个业务场景的完成可能需要不同微服务模块和不同的库来完成. 此时每个微服务模块内部的数据一致性由本地事务来保证, 但是全局的数据一致性问题没有办法协调保证. 比如: 用户购买商品的业务逻辑, 需要由3个微服务提供支持. 仓储服务: 对给定的商品扣除仓储数量. 订单服务: 根据采购需求创建订单. 账户服务: 从用户账户中扣除余额. 架构图: 一句
Seata与TCC：微服务架构下的分布式事务解决方案
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Seata是一个开源的分布式事务解决方案，它提供了一种高性能和框架无关的方式来解决微服务架构下的数据一致性问题。而TCC模式则是一种补偿事务模型，通过Try-Confirm-Cancel三个阶段来确保事务的一致性。通过本文，我们不仅学习了Seata和TCC这两种分布式事务解决方案的基本概念，还了解了它们的工作原理以及如何在实际项目中应用。希望这篇文章能够帮助大家更好地理解和掌握分布式事务的相关知识。注意：本文提供的代码示例仅供参考，具体实现可能需要根据实际情况调整。
微服务分布式事务Seata
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Seata官网Seata 是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。Seata 将为用户提供了 AT、TCC、SAGA 和 XA 事务模式，为用户打造一站式的分布式解决方案。
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Lua非空判断方法[源码]
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本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
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该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
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本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
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本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
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【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
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本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
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本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
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分布式事务是分布式系统中一个非常重要的概念，尤其是在微服务架构中，每个服务可能运行在不同的节点上，如何保证跨服务的操作能够一致地完成，成为一个难题。本文标题中提到的“可靠消息服务的设计与实现”正是为了...
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