springcloud分布式服务脏读死锁解决方案

最新推荐文章于 2025-07-10 17:13:06 发布

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本文介绍如何使用SpringCloud处理分布式服务中的脏读、死锁等问题，通过采用select...forupdate实现行级锁定，并设置事务传播特性和隔离级别来增强系统的稳定性和一致性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

解决springcloud分布式服务脏读死锁等异常

查询更新同一张表时，需要采用select...for update进行行级锁

//设置事务传播特性及隔离级别
@Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED, isolation = Isolation.DEFAULT, rollbackFor = {Throwable.class})

select
<include refid="Base_Column_List" />
from t_account_detail t
where t.user_id = #{userId}
for update;

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后端技术：Spring Cloud的分布式事务解决方案对比

架构师的AI之路，分享AI应用开发架构的学习与实践。

05-25

731

在当今的微服务架构中，Spring Cloud已成为构建分布式系统的主流框架。然而，分布式系统中不可避免地会面临分布式事务的问题。分布式事务是指事务的操作涉及多个服务或资源，如何保证这些操作的一致性是一个关键挑战。本文的目的是深入对比Spring Cloud中常见的分布式事务解决方案，帮助开发者了解各种方案的优缺点，以便在实际项目中做出合适的选择。范围涵盖了常见的分布式事务解决方案，如Seata、TCC（Try-Confirm-Cancel）、Saga等，并对它们的原理、实现和应用场景进行详细分析。

后端架构中 Spring Cloud Feign 的分布式事务处理

架构师的AI之路，分享AI应用开发架构的学习与实践。

04-10

1150

随着微服务架构的普及，系统被拆分为多个独立的服务，每个服务拥有自己的数据库。这种架构带来了灵活性和可扩展性，但也引入了分布式事务的挑战。本文旨在探讨如何在Spring Cloud生态系统中，特别是使用Feign进行服务间调用时，有效地处理分布式事务问题。Spring Cloud Feign的基本工作原理分布式事务的核心概念和挑战主流分布式事务解决方案在Spring Cloud中的实现实际应用场景和性能考量。

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demo-seata-springcloud:springboot + springcloud +假装+ seata + mybatis + mysql

05-11

demo-seata-springcloud springboot + springcloud + feign + seata + mybatis + mysql 项目结构本项目分为三层 web层业务层基础服务层 web层为：seata-springcloud-web 业务层为：seata-springcloud-business 基础服务层： seata-springcloud-account、seata-springcloud-order、seata-springcloud-storage 数据库 CREATE TABLE `BUSINESS_ACCOUNT` ( `accountId` varchar(32) NOT NULL COMMENT '主键uuid', `amount` decimal(18,6) DEFAULT NULL COMMENT '金额', `a

weixin_34293902的博客

02-14

346

前言面试，难还是不难？最终结果好还是不好？取决于面试者的底蕴（气场+技能）、心态和认知以及沟通技巧。而一些主流的大型互联网公司面试更是需要你在面试时展现出自己的能力，从而获得面试官的欣赏和肯定。而程序员在应聘时更是需要经历层层面试。俗话说，磨刀不误砍柴工，做好面试前的准备工作可以帮助大家更好的应对面试官的问题以及面试中的突发情况。不少人准备技术面试，都会借助网上大量的“Java 面试笔试题...

分布式事物【认识事物、脏写、脏读、不可重复读、幻读】(一)-全面详解（学习总结---从入门到深化）

07-12

562

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分布式事务

xue_yun_xiang的博客

06-23

244

一、概述 1、事务四大特性一致性：转账例子，钱总金额不变原子性：多条sql 语句要么成功，要么都失败，如果有一条失败，其他成功的回滚隔离性：在一个事务中（sqlsession）能够看到另外一个事务的数据隔离级别：读未提交读已提交可重复读序列化读脏数据：脏读：一个事务可以看到另外一个事务未提交的数据不可重复读：一个事务中执行查询同一行数据，两次结果不一致针对修改、更新幻读：一个事务中执行查询同一个sql(select * from …tb) 多次，查询出来

Spring容器启动出现死锁

Mamba Out

01-21

1523

问题描述启动Springboot项目的时候突然出现日志卡住的情况，导致项目无法启动，通过jstack看下线程堆栈信息发现一个死锁。 "ConsumeMessageThread_1": at org.springframework.beans.factory.support.DefaultSingletonBeanRegistry.getSingleton(DefaultSingletonBeanRegistry.java:216) - waiting to lock

SpringCloud系列 - 分布式锁（八）

最新发布

路漫漫其修远兮，吾将上下而求索

07-10

1026

本文系统探讨了分布式锁的应用场景与实现方案。首先通过库存扣减案例演示了并发安全问题，分析本地锁在事务内失效、集群环境失效等问题。随后提出解决方案：调整SQL语句实现原子操作或引入分布式锁。重点介绍了基于Redis的分布式锁实现，详细讲解Redisson的多种锁机制（公平锁、读写锁）及同步工具（信号量、闭锁）。文章还解答了分布式锁与本地锁的关系、是否需要结合数据库锁等常见问题。最后指出：跨JVM共享资源必须使用分布式锁，单实例内部竞争可酌情使用本地锁，需根据业务需求平衡性能与一致性。

Java开发必备：Spring Cloud的分布式锁优化

欢迎来到我的优快云空间！这里聚焦AI大模型应用实战，分享前沿技术、实战案例与开发经验。

04-08

969

在微服务架构日益普及的今天，分布式系统中的并发控制成为一个关键挑战。本文旨在为Java开发者提供一套完整的Spring Cloud分布式锁解决方案，涵盖从理论到实践的各个方面。我们将重点讨论如何在Spring Cloud生态中实现高效、可靠的分布式锁，并针对不同业务场景提供优化建议。文章首先介绍分布式系统的基本概念和分布式锁的必要性，然后深入分析几种主流实现方案的技术原理。接着通过实际代码示例展示具体实现，讨论性能优化策略，最后总结应用场景和未来趋势。分布式锁。

Redis实现分布式锁的正确姿势 | Spring Cloud 36

gmHappy

04-23

1万+

**分布式锁**，即分布式系统中的锁。在单体应用中我们通过锁解决的是控制共享资源访问的问题，而分布式锁，就是解决了分布式系统中控制共享资源访问的问题。与单体应用不同的是，分布式系统中竞争共享资源的最小粒度从线程升级成了进程。

什么是分布式事务

weixin_30814319的博客

07-29

895

分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。TCC CAP 定理，又被叫作布鲁尔定理。对于设计分布式系统(不仅仅是分布式事务)的架构师来说，CAP 就是你的入门理论。 C (一致性) A (可用性)P (分区容错性) 对于 CP 来说，放弃可用性，追求一致性和分区容错性，我们的 ZooKeeper 其实就是追求的强一致。 BASE 是 Basically Ava...

数据库锁，事务特性，脏读，幻读，不可重复度，隔离级别，分布式事务，本地事务的介绍

javaJxl的博客

04-23

491

一、数据库的锁分类锁分类按锁的粒度划分：表级锁、行级锁、页级锁按锁级别划分：共享锁、排它锁、意向锁按加锁方式划分：自动锁、显示锁按使用方式划分：乐观锁、悲观锁行级锁、表级锁和页级锁行级锁：行级锁分为共享锁和排他锁。行级锁是MySQL中锁定粒度最细的锁。InnoDB引擎支持行级锁和表级锁，只有在通过索引条件检索数据的时候，才使用行级锁，否就使用表级锁。行级锁开销大，加锁慢，锁定粒度最小...

一文教你搞懂分布式事务

m0_66491772的博客

01-19

596

前言：从单体架构发展到微服务架构，分布式事务是不可避免的一个问题，本文主要来谈一谈分布式事务的由来，以及如今分布式事务的一些成熟的解决方案。阅读本文之前，你先思考一下如下几个问题，看看自己是否能够回答的出来： 数据库事务如何实现原子性和持久性？ 数据库事务如何实现隔离性？分布式事务有哪些解决方案？目的：本文将围绕上述三个问题展开，希望能给读者朋友们带来一些不一样的收获，同时也加深一下自己对事务的理解。本地事务如何实现原子性和持久性？在微服务出现之前，大多数应用都是单体架构，一般都是一

select for update不交由spring事务管理的正确姿势

shuangyueliao的专栏

03-18

2755

SqlSession sqlSession = null; try { InputStream in = Resources.getResourceAsStream("mybatis-config.xml"); SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFa...

spring事务方法的同步问题

daziyuanazhen的博客

02-08

1433

一、事务方法的同步问题例如以下这段代码 @RequestMapping("/test") @Transactional public int test(){ Test test = testMapper.selectById(1); int max = test.getMax() + 1; test.setMax(max); testMapper.updateById(test); return

Spring Data JPA 之 for update

XiChuan的博客

10-31

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for update问题的由来是由于高并发，且使用负载均衡时使用的。在公司有一个项目的场景，场景并不复杂:学生选课。现在有三张表，1.t_pub_student（学生信息表），2.t_pub_course（课程信息表），3.t_pub_course_detail（学生选课详情）。这三张表的定义分别是： create table t_pub_student( id int PRIMARY key...

【Oracle笔记】select for update的用法及实例解析

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程序员云帆哥的博客

01-28

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一、它有什么作用： select for update 是为了在查询时,避免其他用户以该表进行插入,修改或删除等操作,造成表的不一致性。二、举几个例子： select * from t for update 会等待行锁释放之后，返回查询结果。 select * from t for update nowait 不等待行锁释放，提示锁冲突，不返回结果 select * from t fo

用最简单的springboot+mybatis解释for update的使用场景

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正经学徒，佛系记录，不搞事情本文的主角是mysql InnoDB的写锁，即排他锁（for update）使用他最好的方式就是理解他：排他锁不能与其他锁共存一个事务获取了某行的排他锁，其他事务就不能再获取该行的锁获取排他锁的当前事务内可以对数据进行读取和修改不开启事务，FOR UPDATE不会锁数据 FOR UPDATE 是写锁，读操作不会锁住 FOR UPDATE 即...

spring cloud分布式数据库

03-26

### Spring Cloud 分布式数据库实现方案及案例 #### 1. Seata 解决方案 Seata 是一种分布式事务解决方案，由蚂蚁金服和阿里巴巴联合开发并开源。其核心目标是提供高性能和易于使用的分布式事务服务[^1]。Seata 支持 AT 模式（自动补偿）、TCC 模式（Try-Confirm-Cancel）以及 Saga 模式等多种方式来解决分布式事务问题。以下是基于 Seata 的一个典型应用场景：假设有一个电商订单系统，涉及下单扣减库存的操作。该场景下可以采用 Seata 提供的 AT 模式，在不修改原有 SQL 的情况下完成分布式事务管理。 ```java @GlobalTransactional(timeoutMills = 30000, name = "placeOrderTransaction") public void placeOrder(Order order) { // 创建订单 orderService.create(order); // 扣减库存 inventoryService.decreaseInventory(order.getProductId(), order.getCount()); } ``` #### 2. TX-LCN 解决方案 TX-LCN 是另一种流行的分布式事务框架，能够很好地集成到 Spring Cloud 生态中。通过配置 `springcloud-order` 和 `springcloud-inventory` 等微服务模块作为事务参与者，配合 `springcloud-portal` 作为事务发起方，即可快速搭建起一套完整的分布式事务体系[^2]。具体来说，TX-LCN 使用本地消息表的方式来记录事务状态，并通过两阶段提交协议保证数据一致性。这种方式适合中小型项目或者对性能要求较高的场景。 #### 3. 基于 Redis 的分布式锁机制为了确保多个节点之间的同步访问控制，通常会引入分布式锁技术。其中最常见的是基于 Redis 实现的分布式锁[^3]。Redis 的 SETNX 命令允许我们以原子性的方式创建键值对，从而达到锁定资源的目的；同时还可以利用 EXPIRE 设置过期时间防止死锁现象的发生。下面是一个简单的 Java 示例代码展示如何使用 Redis 来实现分布锁功能： ```java import redis.clients.jedis.Jedis; public class DistributedLock { private Jedis jedis; private String lockKey; private long timeoutMs; public boolean tryAcquire() throws InterruptedException{ Long result = jedis.setnx(lockKey,"locked"); if(result != null && result.equals(1L)){ jedis.expire(lockKey,(int)(timeoutMs/1000)); return true; }else{ Thread.sleep(10); // 尝试重试获取锁 return false; } } public void release(){ jedis.del(lockKey); } } ``` #### 4. 利用消息中间件实现最终一致性的方法当面对强一致性难以达成的情况时，可以考虑借助 Kafka 或 RabbitMQ 这样的消息队列工具构建异步通信模型。在这种模式下，生产者发送的消息会被消费者接收后再执行相应逻辑，即使某个环节失败也可以依靠幂等设计重新尝试直至成功为止[^4]。例如在一个跨库转账例子中，账户余额更新动作可能分布在不同的物理机器上运行，则可通过发布一条包含交易详情的通知给对方服务器来进行后续处理。 ---