分布式事务下的交易一致性解决方案(逻辑代码结构)

分布式事务数据一致性解决方案 2PC 两阶段提交 由一个事务协调器器去通知各事务执行者准备事务、提交或回滚事务,它解决了数据一致性问题,但是通信时间、资源锁定时间太长,系统的可用性受到影响 利用RocketMq的消息事务机制,将生产者本地数据库事务与发送消息到broker绑定在一起,保证当生产者本地数据修改成功之后,通知与其协作的其他服务数据修改的消息一定会被写入到broker中;之后由消费者从broker中读取消息,进行处理,在broker端需要保证幂等,避免重复进行数据处理。当消息处理完毕之后,需要写入到一张记录表中,每一.. 阅读详情

分布式事务下的交易一致性解决方案

  • 银行很强势,我们什么都不管(1. 调一次,我出款一次; 2. 不提交任何冥等操作)
  • 我们什么都没有(没有分布式事务)
  • 用户只提交一次
  • 我们只能成功一次
一、远程调用与本地事务区分开(别人挂, 我们不挂)
事务方法里面不能创建远程调用

悲观锁
select * from xxx where id = xxx for update;

乐观锁
select version from xxxx where id = xxx;
update xxx set xxx = xxx where id = xxx and version = 'version';

基于状态机的乐观锁
int i = update xxx set status = 4 where id = xxx and status = 1;
i = 1 锁成功, i = 0 锁失败
二、并发问题
数据库锁
三、交易申请
方案 1
@事务{
    结果=调用()
    保存(结果)
}

方案2
@事务{
    锁=锁(订单)
}
if(锁){
    结果=调用();

    @事务{
        保存(结果)
    }
}

方案3 (重点)
@事务{
    锁=锁(订单)
    if(锁){
      申请 = 插入(申请)
    }
}

//============================ 可重复执行, 例如定时任务
if(申请){
    @事务{
        锁 = 锁(申请);
    }
    if(锁){
      结果=调用();
    }
    @事务{
      保存(结果)
    }
}

  ||
  ||

if(申请){
    @事务{
        锁 = 锁(xxx);
    }
    if(锁){
      结果=doxxx();
    }
    @事务{
      保存(结果)
    }
}
四、单例&多线程

两种方式

  1. double check instance
  2. static inner class
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Raybor
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