
分布式事务
庄梦蝶殇
奈学教育首席架构师、教学教研负责人,前蔷薇集团高级架构师、技术总监。多年互联网金融行业ToB领域经验。多次主导金融服务平台的设计、策划、实施与交付。拥有丰富的大型软件平台构架设计经验,以及供应链金融业务经验。
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分布式架构设计篇(十二)-分布式事务总结篇
- 总述 -咱们前面分别对分布式事务的几个分支:XA、2PC、3PC、TCC、Saga、事务消息、最大努力事务进行的详细介绍。本篇作为分布式事务设计的收尾篇,讲对前面的内容查缺补漏和总结,最后对市面的一些开源框架做一些介绍。- 查缺补漏 -1.补偿型事务柔性事务分补偿型事务和通知型事务。但对补偿型事务没有进行详细介绍,那什么是补偿型事务呢,在Atomikos 公司Guy Pardon的论文《Business Activities》中有这样的描述:...原创 2020-07-08 11:43:35 · 392 阅读 · 0 评论 -
分布式架构设计篇(十一)-柔性事务之最大努力通知事务详解
- 概述 -咱们在上一篇文章探讨了事务消息,事务消息是基于MQ实现的一种异步事务。接下来咱们开始聊聊咱们分布式事务系列中的最后一个方案:最大努力通知事务。最大努力通知事务的主流实现仍是基于MQ来进行事务控制。最大努力通知事务和事务消息都是通知型事务,主要适用于那些需要异步更新数据,并且对数据的实时性要求较低...原创 2020-06-29 18:23:06 · 456 阅读 · 0 评论 -
分布式架构设计篇(九)-柔性事务之Saga详解
- 起源 -Saga模型起源于1987年 Hector Garcia-Molina,Kenneth Salem 发表的论文《Sagas》,是分布式事务相关概念最早出现的。Saga模型是把一个分布式事务拆分为多个本地事务,每个本地事务都有相应的执行模块和补偿模块(对应TCC中的Confirm和Can...原创 2020-06-23 16:40:18 · 1116 阅读 · 0 评论 -
分布式架构设计篇(十)-柔性事务之事务消息详解
- 概述 -在 《柔性事务之TCC详解》 和《柔性事务之Saga详解》两文中我们详细剖析了柔性事务的第一个分支补偿型事务。在《刚性事务总结和柔性事务概述》中我们介绍过的柔性事务包含补偿型事务和通知型事务。通知型事务主要包含事务消息和最大努力通知型分布式事务两个组成。通知型事务的核心思想是通过MQ来通知其他事务参...原创 2020-06-22 19:55:21 · 562 阅读 · 0 评论 -
分布式架构设计篇(八)-柔性事务之TCC详解
- 起源 -TCC概念由Pat Helland于2007年发表的一篇名为《Life beyond Distributed Transactions:an Apostate’s Opinion》的论文提出, 在该论文中,TCC还是以Tentative-Confirmation-Cancellation命名。正式以Try-Confirm-Cancel作为名称的是Atomikos公司,并且还注册了TCC商标。国内最早可查引进TCC概念,应是阿里程立2008年在 软件开发2.0大会 上分享主...原创 2020-06-12 20:20:03 · 811 阅读 · 0 评论 -
分布式架构设计篇(七)-刚性事务总结和柔性事务概述
- 刚性事务总结 -在《分布式架构之设计篇-刚性事务之2PC详解》和《分布式架构之设计篇-刚性事务之3PC详解》二文中分析了分布式事务的本质、XA、2PC、3PC等等。但是没有说分布式事务的现象或者场景,我总结了分布式事务的触发场景大约有以下几种:1、跨数据库分布式事务:数据库的物理分割下保障跨库操作的ACID。2、跨服务分布式事务:服务的网络分割下保障多服务的事务完整性。3、混合式分布式事务:跨数据库分布式事务 + 跨服务分布式事务。最根本的原因就是事务参与者...原创 2020-06-05 20:06:46 · 649 阅读 · 0 评论 -
分布式架构设计篇(六)-刚性事务之3PC详解
2PC必须注意的问题咱们上文介绍了分布式事务的常见方案、类型划分、2PC的起源和流程。但是不幸的是2PC还是存在几个问题:1、全流程的同步阻塞:不管是第一阶段还是第二阶段,所有参与节点都是事务阻塞型。当参与者占有公共资源时,其他第三方访问公共资源可能不得不处于阻塞状态。2、TM单点故障:由于全流程依赖TM的协调,一旦TM发生故障。参与者会一直阻塞下去。尤其在第二阶段,TM发生故障,那么所有的参与者还都处于锁定事务资源的状态中,而无法继续完成事务操作。所有参与者必须等待TM重新上线(TM重新.原创 2020-05-31 10:58:08 · 500 阅读 · 0 评论 -
分布式架构设计篇(五)-刚性事务之2PC详解
分布式一致性分布式场景下,多个服务同时对服务一个流程,比如电商下单场景,需要支付服务进行支付、库存服务扣减库存、订单服务进行订单生成、物流服务更新物流信息等。如果某一个服务执行失败,或者网络不通引起的请求丢失,那么整个系统可能出现数据不一致的原因。上述场景就是分布式一致性问题,追根到底,分布式一致性的根本原因在于数据的分布式操作,引起的本地事务无法保障数据的原子性引起。分布式一致性问题的解决思路有两种,一种是分布式事务,一种是尽量通过业务流程避免分布式事务。分布式事务是直接解决...原创 2020-05-27 18:50:09 · 353 阅读 · 0 评论