spring实现分布式事物

最新推荐文章于 2025-03-25 14:18:38 发布
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本文通过实践的方式介绍了Spring在分布式环境下的应用技巧。详细讲解了如何利用Spring框架解决分布式系统中的常见问题。

在网上看到一个spring对分布式的讲解，自己实践了一下，就不再多说，转载一下吧


详情：http://log-cd.iteye.com/blog/807607

Spring 分布式事务实现
2401_84048895的博客
04-04 990
在这个部分总结了2019年到目前为止Java常见面试问题，取其面试核心编写成这份文档笔记，从中分析面试官的心理，摸清面试官的“套路”，可以说搞定90%以上的Java中高级面试没一点难度。本节总结的内容涵盖了：消息队列、Redis缓存、分库分表、读写分离、设计高并发系统、分布式系统、高可用系统、SpringCloud微服务架构等一系列互联网主流高级技术的知识点。（上述只是一个整体目录大纲，每个点里面都有如下所示的详细内容，从面试问题——分析面试官心理——剖析面试题——完美解答的一个过程）
spring cloud之分布式事务
wang0907的博客
01-26 1834
参考。
Spring分布式事务实现
xwnxwn的专栏
02-29 381
分布式事务是指操作多个数据库之间的事务，spring的org.springframework.transaction.jta.JtaTransactionManager，提供了分布式事务支持。如果使用WAS的JTA支持，把它的属性改为WebSphere对应的TransactionManager。      在tomcat下，是没有分布式事务的，不过可以借助于第三方软件jotm（Java Open
android官方文档中文版_Spring Cloud构建自我修复型分布式系统文档布道
weixin_39537397的博客
11-26 89
Spring Cloud的资料不多，给国人学习带来了很大的阻碍，本人时时刻刻想着关注着我的程序员们，于是组织了官方文档翻译，目前基本完成了Spring Config Server项目、spring-cloud-netflix项目和spring-cloud-consul项目，下一步计划spring-cloud-stream和其他项目。由于翻译者的水平参差不齐，需要校对错误的地方很多，希望能有精力充沛...
spring分布式事务实现
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当数据量越来越多的时候，我们就会开始考虑跨库查询，读写分离，之前对于数据库读写分离有过一定的了解，但是这里面存在着一个问题，就是A库中有a表，B库中有b表，那如果b表出现了异常，a表这个时候怎么回滚呢？当在一个数据库中直接用事务很好的处理，那如果在多个数据源中呢？其实原理是一样的。 对于一些较大的规模的应用，单个数据源已经无法支撑起庞大的用户量，需要引入多数据源，水平层面进行分库分表，降低DB的
spring分布式事务控制
October
10-17 8674
spring分布式事务控制应用场景问题描述解决方法多数据源配置单元测试第一种方法：最大努力一次提交模式第二种方法：最大努力一次提交模式 但使用ChainedTransactionManagerChainedTransactionManager处理流程第三种方法：最大努力一次提交模式 但使用atomikos遗留问题 应用场景 现在有个项目，要做数据迁移，要把A库中的 数据迁移到B库，以后新的功能都在...
使用Spring Boot实现分布式事务
微赚开发者技术分享博客
07-13 1462
在微服务架构中，分布式事务是一个重要的概念，它用于确保在分布式系统中各个服务之间的数据一致性。Seata（Simple Extensible Autonomous Transaction Architecture）是阿里巴巴开源的一款分布式事务解决方案，提供了高效且易用的分布式事务服务。首先，我们使用Spring Initializr创建一个新的Spring Boot项目，并添加必要的依赖。大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！
分布式架构-Spring技术如何能实现分布式事务
梨木乔
03-25 1260
‌优先选择Seata AT模式‌：适合大多数微服务场景，简化开发流程‌。‌最终一致性场景选消息队列‌：如电商订单与库存的异步处理‌。‌强一致性需求考虑JTA/XA‌：适用于传统企业级应用‌。‌复杂业务逻辑采用TCC‌：需自定义补偿逻辑的高并发场景‌。拓展思考异步最终一致性场景，能否通过redis方案来做实现呢？在最终一致性场景下，可以通过Redis方案实现数据同步，但需结合特定的缓存策略和异步机制。‌Cache Aside模式‌：通过“更新数据库+删除缓存”策略，结合延迟双删和补偿机制‌。
SpringCloud分布式事务
小林的博客
07-29 852
都可以满足ACID特性，但全局事务跨越多个服务、多个数据库，事务并未遵循ACID的原则，归其原因就是参与事务的多个子业务在不同的微服务，跨越了不同的数据库。虽然每个单独的业务都能在本地遵循ACID，但是它们互相之间没有感知，不知道有人失败了，无法保证最终结果的统一，也就无法遵循ACID的事务特性了。就是找一个统一的事务协调者，与多个分支事务通信，检测每个分支事务的执行状态，保证全局事务下的每一个分支事务同时成功或失败即可。A是规范，目前主流数据库都实现了这种规范，实现的原理都是基于两阶段提交。
spring整合atomikos实现分布式事务的方法示例
08-26
Spring 整合 Atomikos 实现分布式事务是解决在分布式环境下多个数据库操作一致性问题的关键技术。Atomikos 是一个开源的事务管理器，它为 Java 平台提供了强大的支持，特别是处理跨越多个数据库的事务需求。在分布式...
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跟网型逆变器小干扰稳定性分析与控制策略优化研究（Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕跟网型逆变器的小干扰稳定性展开分析，重点研究其控制策略的优化方法，并通过Simulink进行仿真实现。研究内容涵盖含分布式电源的配电网中逆变器的动态响应特性、小干扰下的系统稳定性判据，以及提升稳定性的控制策略设计与验证，旨在提升新能源并网系统的稳定性和可靠性。; 适合人群：从事电力系统、新能源并网、逆变器控制等相关领域的科研人员及电气工程专业的研究生。; 使用场景及目标：① 分析跟网型逆变器在小干扰下的稳定性问题；② 设计并优化逆变器控制策略以提升系统稳定性；③ 利用Simulink搭建仿真模型验证理论分析与控制方案的有效性。; 阅读建议：建议结合文中提供的Simulink仿真模型深入理解控制策略的设计逻辑与稳定性分析过程，重点关注系统建模、控制参数调节与仿真结果分析之间的关联，以提升实际科研与工程应用能力。
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