被面试分布式事务

最新推荐文章于 2025-11-21 09:10:02 发布
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#消息队列和消息应用状态表

好难的一个问题啊，之前浅浅玩过JTA（JOTM），现在发现远远没那么简单 

对于分布式事务目前业界存在很大的纷争，有一种的要求强一致性的一方，有的说放弃强一致性，先不看场景，先瞧瞧1PC，2PC，3PC 但是由于事务之间的隔离性，强一致性只是一个美丽的梦，比如2PC,第一阶段就存在超时和异常，同样callback和commit也会有超时的，哪个阶段超时？如果再commit超时的话，甚至还有不完全提交的情况，即便是提交了，也不敢保证都完成commit是没有状态的，在不完全提交的时候也要做特殊处理，特别是最后一次做commit的时候根本不知道他的情况，redo log或许能解决二次提交的问题。无论如何2PC，3PC只是一种策略，锁会让等待时间延长，特别是数据库出现问题的时候，更加严重，一个大型网站不用说是要挂掉的。

2PC，3PC大型的企业没见过用，ebay,支付宝都没有用，原因就是其性能低下，JTA开发的程序必然是性能低下的，简单却是真的。

在eay有人提出用中间状态消息队列和消息应用状态表 详见： http://wangyuanzju.blog.163.com/blog/static/1302920086424341932/

java面试：Seata 分布式事务
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02-26 1277
事务提交之前，先获取全局锁。AT模式:最终一致的分阶段事务模式，无业务侵入，也是Seata的默认模式，2PC协议的演变，最受欢迎。管理分支事务处理的资源，与TC交谈以注册分支事务和报告分支事务的状态，并驱动分支事务提交或回滚。AT模式同样是分阶段提交的事务模型，不过缺弥补了XA模型中资资源锁定周期过长的缺陷。1、TM向TC申请开启一个全局事务 ，全局事务创建成功并生成一个全局唯一的XID;3、RM向TC注册分支事务，将其纳入XID对应全局事务的管辖；定义全局事务的范围：开始全局事务、提交或回滚全局事务。
java面试题-微服务（二）---分布式事务和分布式锁
qq_51598807的博客
07-29 1613
DTP模型是Distributed Transaction Processing（‌分布式事务处理）‌的缩写，‌它是一套分布式事务的规范，‌旨在协调和管理跨多个资源或服务的事务处理。‌DTP模型涉及三个主要角色：‌：‌代表应用程序，‌即使用分布式事务的应用程序。‌：‌资源管理器，‌代表参与分布式事务的资源，‌如数据库、‌消息队列等。‌：‌事务管理器，‌作为分布式事务的协调者，‌负责协调和管理工作流程。‌。
面试题之分布式事务篇
小恶魔的博客
12-04 3379
概述：在分布式系统上一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务节点上，且属于不同的应用，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失败。如下所示：某电商系统的下单操作，需要请求三个服务来完成，这三个服务分别是：订单服务，账户服务，库存服务。当订单生成完毕以后，就需要分别请求账户服务和库存服务进行进行账户余额的扣减和库存扣减。假设都扣减成功了，此时在执行下单的后续操作时出现了问题，那么订单数据库就进行事务回滚，订单生成失败，而账户余额和扣减则都扣减成功了。
分布式事务面试题
爱上在路上
08-18 1万+
概念 说明 分布式事务 横跨多个服务，操作多个数据库； 跨库、分库分表、分服务 DTP 模型 DTP模型的5个基本元素： 应用程序 AP 资源管理器 RM 事务管理器 TM 通信资源管理器 CRM 通信协议 CP XA规范 定义了RM-TM的交互接口 ...
每天一道面试题之架构篇：分布式事务架构深度解析与实战
最新发布
weixin_42326548的博客
11-21 712
分布式事务解决方案解析 本文深入剖析了分布式事务的核心挑战和实现方案。首先分析了分布式事务的四大难点：网络不可靠性、数据一致性、性能权衡和业务复杂度。然后对比了单体架构与分布式架构的事务处理差异，并列举了电商下单和银行转账等典型应用场景。 重点解析了两种主流解决方案：两阶段提交协议(2PC)和基于消息中间件的最终一致性方案。2PC通过准备和提交两个阶段保证强一致性，但存在同步阻塞和单点故障问题。消息中间件方案利用可靠消息服务和幂等消费实现最终一致性，更适合高并发场景。
分布式事务 （秒懂）
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11-02 5万+
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11、分布式事务高频面试题
qq_17462303的博客
12-30 4349
在分布式系统中，一个业务因为跨越不同数据库或者跨越不同微服务而包含多个子事务，要求所有子事务同时成功或失败，这就是分布式事务。比如一个电商系统的下单操作需要请求三个服务来完成，这三个服务分别是：订单服务，账户服务，库存服务。当订单生成完毕以后，就需要分别请求账户服务和库存服务进行进行账户余额的扣减和库存扣减。假设都扣减成功了，此时在执行下单的后续操作时出现了问题，那么订单数据库就进行事务回滚，订单生成失败，而账户余额和扣减则都扣减成功了。这就出现了问题，而分布式事务就是解决上述这种不一致问题的。
面试常问的分布式事务解决方案
l688899886的博客
08-30 476
A系统在本地一个事务里操作的同时，插入一条数据到消息表接着A系统将这个消息发送到MQB系统接收到消息后，在一个事务里，往自己本地消息表里插入一条数据，同时执行其他的业务操作，如果这个消息已经被处理过了，那么此时这个事务会回滚，这样保证不会重复处理消息B系统执行成功后，就会更新自己本地消息表的状态以及A系统消息表的状态如果B系统处理失败，那么就不会更新消息表状态，那么此时A系统会定时扫描自己的消息表，如果有未处理的消息，会再次发送到MQ中去，让B再处理。...
分布式事务Seata中间件相关面试题
weixin_45839019的博客
09-10 638
2PC 是分布式系统中保证事务一致性的经典协议，核心分两步：①准备阶段：协调者向所有参与者发送‘准备提交’请求，参与者执行本地事务但不提交，仅返回‘成功就绪’或‘失败’的响应；②提交阶段：若所有参与者都就绪，协调者发‘最终提交’命令，参与者执行提交；只要有一个失败，协调者发‘回滚’命令，所有参与者撤销操作。本质是用‘强协调’确保分布式环境下，事务要么全成、要么全败。AT 模式（Automatic Transaction Mode）是 Seata 基于“本地事务表 + 全局锁”
分布式事务有这一篇就够了！
i_deAc的博客
10-07 2388
分布式事务 文章目录分布式事务1. 基础概念1.1 什么是事务1.2 本地事务1.3 分布式事务1.4 分布式事务产生的情景2. 分布式事务基础理论2.1 CAP理论2.1.1 理解CAPC - ConsistencyA - AvailabilityP - Partition tolerance2.1.2 CAP组合方式CAP的组合方式2.1.3 总结2.2 BASE 理论3. 分布式事务解决方案之 2PC3.1 什么是 2PC3.2 解决方案3.2.1 XA 方案3.2.2 Seata 方案3.3 小结4
SpringCloud面试题——分布式事务
weixin_44582492的博客
12-13 1465
分布式事务是指在分布式系统中涉及到多个数据库或多个应用程序之间的事务处理，这些数据库或应用程序可能分布在不同的物理节点上，甚至可能位于不同的地理位置。在分布式事务中，需要确保所有参与者的事务操作都能够保持一致性，即所有参与者的事务要么全部提交成功，要么全部回滚。
面试必备的分布式事务方案
weixin_34284188的博客
04-20 385
背景 四月初，去面试了本市的一家之前在做办公室无人货架的公司，虽然他们现在在面临着转型，但是对于我这种想从传统企业往互联网行业走的孩子来说，还是比较有吸引力的。 在面试过程中就提到了分布式事务问题。我又一次在没有好好整理的问题上吃了亏，记录一下，还是长记性 ！！！ 先看面试过程 面试官先是在纸上先画了这样一张图： 让我看这张图按照上面的流程走，有没有什么问题？面试官并没有直接说出来这里面会有分布...
分布式事务相关面试题
poker_zero的博客
04-11 5832
分布式事务 1.什么是事务 访问并更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元 通俗一点说就是，一手交钱一手交货，要么钱货两清，要么终止交易 2.什么是本地事务 通常我们使用关系型数据库来控制事务（是数据库本身的能力），数据库事务，应用程序主要靠关系型数据库来控制事务，通常单体架构中，数据库跟应用程序是在一起的（同一个服务器），所以基于关系型数据库的事务，又被称为本地事务 3.spring如何接管本地事务 使用：1.配置文件 2.注解 核心是阻止了原来返回的connection，返回了自己的connection
面试题——分布式事务的实现方式
工作总结博客
04-08 2011
面试题 分布式事务了解吗？你们是如何解决分布式事务问题的？ 面试官心理分析 只要你聊到了分布式系统，就一定会问道分布式事务，如果你对分布式事务一无所知的话，那的确很坑爹，至少要知道分布式事务的大致解决方案，每个方案的优缺点。 现在的面试，分布式系统成了标配，分布式事务也就成了必问的问题了。每种分布式方案都会带来一些问题，比如TCC方案的网络问题，XA方案的一致性问题。 面试题剖析 分布式事务的实现...
分布式事物相关面试题
weixin_34124651的博客
04-04 575
一.目的 　　解决强一致性和最终一致性问题 二.典型方案 　　两阶段提交方案(2pc) 　　eBay 事件队列方案 　　TCC 补偿模式 　　缓存与数据最终一致性 三.一致性理论 　　CAP 理论:一致性(Consistency),可用性(Avaliability),分区容忍性(Patition Tolerance) 　　Base 理论:基本可用性(Basically Avali...
熬夜突破干完这面试常问的分布式事务解决方案，看完我想转行了
Java烂猪皮
01-30 341
1 CAP 定理 1.1 概念 CAP 理论在分布式系统中 一致性：分布式环境下多个节点的数据是否强一致 可用性：分布式服务能一直保证可用状态。当用户发出一个请求后，服务能在有限时间内返回结果 分区容忍性：特指对网络分区的容忍性 对于共享数据系统，最多只能同时拥有CAP其中的两个，没法三者兼顾。 任两者的组合都有其适用场景 真实系统应当是ACID与BASE的混合体 不同类型的业务可以也应当区别对待 其中，分区容忍性又是不可或缺的。 结论：分布式系统中，最重要的是满足业务需求，而不是追求
分布式事务面试
04-30
### 常见分布式事务面试问题及解答 #### 什么是分布式事务？ 分布式事务是指在一个分布式系统中，涉及多个独立的服务或数据库的操作需要作为一个整体来执行。要么所有的操作都成功提交，要么全部回滚，保持数据的一致性[^1]。 #### Seata 是什么？它的主要功能有哪些？ Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，旨在提供高性能和易于使用的分布式事务服务。它支持多种事务模式，包括 AT（自动补偿）、TCC（尝试-确认-取消）、SAGA（状态机编排）以及 XA 模式，帮助开发者构建可靠的分布式应用环境。 #### 分布式事务的核心挑战是什么？ 分布式事务的主要难点在于如何确保跨不同节点的数据一致性。具体来说，在网络分区、硬件故障或其他不可控因素下，仍然能够保证 ACID 属性中的原子性和隔离性[^2]。 #### 两阶段提交 (2PC) 的原理及其优缺点是什么？ 两阶段提交是一种经典的分布式事务协议，用于实现强一致性。其工作流程如下： - **第一阶段（表决阶段）**：所有参与者将当前事务的状态预提交，并向协调者报告是否可以继续。 - **第二阶段（执行阶段）**：协调者汇总所有参与者的反馈，决定全局提交还是回滚，并通知所有参与者同步执行相应动作。 优点： - 提供了严格的事务一致性保障。 缺点： - 性能开销较大，尤其是在高并发场景下容易成为瓶颈； - 如果协调者发生故障，则可能导致部分参与者处于不确定状态，影响系统的可用性[^3]。 #### Redis 分布式锁的工作机制是什么？ Redis 实现分布式锁通常通过 SETNX 指令完成加锁逻辑。当客户端请求获取某个资源对应的锁时，会尝试设置该键值对；如果返回值为 `true` 则表示成功获得独占权限，反之则需等待重试机会。为了防止死锁现象的发生，一般还会设定一个合理的过期时间作为保护措施。另外需要注意的是，某些框架还引入了看守进程的概念，用来动态延长有效期限从而避免因意外中断而导致误释放的情况出现[^4]。 ```python import redis def acquire_lock(client, key, timeout=10): identifier = str(uuid.uuid4()) end_time = time.time() + timeout while time.time() < end_time: if client.set(key, identifier, nx=True, ex=timeout): return identifier time.sleep(0.01) raise Exception("Failed to acquire lock") def release_lock(client, key, identifier): script = """ if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end""" return client.eval(script, 1, key, identifier) ``` ---
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