Truong的专栏

在开发中，为了降低单点压力，通常会根据业务情况进行分表分库，将表分布在不同的库中（库可能分布在不同的机器上）。在这种场景下，事务的提交会变得相对复杂，因为多个节点（库）的存在，可能存在部分节点提交失败的情况，即事务的ACID特性需要在各个不同的数据库实例中保证。比如更新db1库的A表时，必须同步更新db2库的B表，两个更新形成一个事务，要么都成功，要么都失败。 那么我们如何利用MySQL实现分

前言　　目前的应用系统，不管是企业级应用还是互联网应用，最终数据的一致性是每个应用系统都要面临的问题，随着分布式的逐渐普及，数据一致性更加艰难，但是也很难有银弹的解决方案，也并不是引入特定的中间件或者特定的开源框架能够解决的，更多的还是看业务场景，根据场景来给出解决方案。根据笔者最近几年的了解，总结了几个点，更多的应用系统在编码的时候，更加关注数据的一致性，这样系统才是健壮的。　　基础理论

问题的起源分布式系统的特性对分布式系统有过研究的读者，可能听说过“CAP定律”、“Base理论”等，非常巧的是，化学理论中ACID是酸、Base恰好是碱。这里我们不对这些概念做过多的解释，有兴趣的读者可以查看相关参考资料。这里针对一致性我们做个简单的科普：分布式事务有强一致，弱一致，和最终一致性这三种：强一致当更新操作完成之后，任何多个后续进程或者线程的

前言　　目前的应用系统，不管是企业级应用还是互联网应用，最终数据的一致性是每个应用系统都要面临的问题，随着分布式的逐渐普及，数据一致性更加艰难，但是也很难有银弹的解决方案，也并不是引入特定的中间件或者特定的开源框架能够解决的，更多的还是看业务场景，根据场景来给出解决方案。根据笔者最近几年的了解，总结了几个点，更多的应用系统在编码的时候，更加关注数据的一致性，这样系统才是健壮的。　　基础理论

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-CANCEL

http://blog.youkuaiyun.com/kobejayandy/article/details/54783212

不同于单一架构应用(Monolith), 分布式环境下, 进行事务操作将变得困难, 因为分布式环境通常会有多个数据源, 只用本地数据库事务难以保证多个数据源数据的一致性. 这种情况下, 可以使用两阶段或者三阶段提交协议来完成分布式事务.但是使用这种方式一般来说性能较差, 因为事务管理器需要在多个数据源之间进行多次等待. 有一种方法同样可以解决分布式事务问题, 并且性能较好, 这就是我这篇文章要介绍