分布式服务的事务如何处理

本文介绍了三种分布式事务解决方案:一、结合MQ消息中间件实现可靠消息最终一致性;二、TCC补偿性事务,包括TRYING-CONFIRMING-CANCELING三个阶段;三、最大努力通知型方案,适用于与第三方系统的通讯。
作者:清风
链接:https://www.zhihu.com/question/29483490/answer/93949583
来源:知乎
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"目前比较多的解决方案有几个:
一、结合MQ消息中间件实现的可靠消息最终一致性
二、TCC补偿性事务解决方案
三、最大努力通知型方案

第一种方案:可靠消息最终一致性,需要业务系统结合MQ消息中间件实现,在实现过程中需要保证消息的成功发送及成功消费。即需要通过业务系统控制MQ的消息状态
第二种方案:TCC补偿性,分为三个阶段TRYING-CONFIRMING-CANCELING。每个阶段做不同的处理。
TRYING阶段主要是对业务系统进行检测及资源预留
CONFIRMING阶段是做业务提交,通过TRYING阶段执行成功后,再执行该阶段。默认如果TRYING阶段执行成功,CONFIRMING就一定能成功。
CANCELING阶段是回对业务做回滚,在TRYING阶段中,如果存在分支事务TRYING失败,则需要调用CANCELING将已预留的资源进行释放。
第三种方案:最大努力通知xing型,这种方案主要用在与第三方系统通讯时,比如:调用微信或支付宝支付后的支付结果通知。这种方案也是结合MQ进行实现,例如:通过MQ发送http请求,设置最大通知次数。达到通知次数后即不再通知。
具体的案例你也可以参考下这篇博客,它上面有完整的电商系统分布式事务实现案例: 龙果社区-微服务架构的分布式事务解决方案"
教程样例项目中用到的技术及相应的环境: Dubbo、Spring、SpringMVC、MyBatis、Druid、JDK7(或JDK8)、MySQL5.6、Tomcat 1、课程介绍 2、解决方案的效果演示(结合支付系统真实应用场景 3、常用的分布式事务解决方案介绍 4、消息发送一致性(可靠消息的前提保障) 5、消息发送一致性的异常流程处理 6、常规MQ队列消息的处理流程和特点 7、消息重复发送问题及业务接口的幂等性设计 8、可靠消息最终一致性方案1(本地消息服务) 9、可靠消息最终一致性方案2(独立消息服务)的设计 10、可靠消息服务的设计与实现--消息服务子系统 11、可靠消息服务的设计与实现--消息管理子系统 12、可靠消息服务的设计与实现--消息状态确认子系统 13、可靠消息服务的设计与实现--消息恢复子系统 14、可靠消息服务的设计与实现--实时消息服务子系统 15、可靠消息最终一致性方案在支付系统中的实战应用介绍 16、可靠消息最终一致性方案在支付系统中的实战应用部署 17、可靠消息最终一致性方案的实战应用测试 18、可靠消息最终一致性方案的优化提升 19、最大努力通知型方案的应用场景介绍 20、最大努力通知型方案的方案设计 21、最大努力通知型方案的实战应用与部署 22、最大努力通知型方案的优化提升 23、TCC型事务方案介绍 24、TCC型事务架构设计分析 25、TCC型事务框架的源码实现讲解 26、TCC型事务方案的项目实战应用介绍 27、TCC型事务方案的项目实战应用部署 28、TCC型事务方案的项目实战应用测试 29、TCC型事务方案的应用优化提升 30、课程总结
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