事务里面http调用如何处理

探讨了Java程序中Spring事务对HTTP服务稳定性的影响,提出了包括熔断处理、请求超时设定及幂等性解决方案在内的多种应对策略。

一个java程序使用spring开启了事务之后,http服务不稳定

try{

...........

http调用

............

}catch(Exception e){

e.print();

}

处理办法:

1、 熔断处理啊

2、 对请求设置请求超时时间 超过这个时间

3、 就over 或者尝试重试(幂等性)

幂等性处理办法:

1、业务请求一进来记录到表然后处理后面逻辑,处理完了返回去,然后把这个标记去掉。

2、采用redis,请求过来时候把关键字或者所有请求做md5,然后存储到redis里面设置一个过期时间,然后后续处理业务





### 实现分布式事务中的远程调用 在分布式系统中,为了确保不同微服务之间的数据一致性,在涉及多个服务的业务场景下常常采用TCC模式。当需要集成远程调用时,可以遵循以下原则: #### 1. 使用声明式远程调用框架 利用Spring Cloud Feign或OpenFeign这样的声明式HTTP客户端简化远程接口调用过程[^2]。这些工具能够自动处理HTTP请求构建、发送以及响应解析等工作,减少手动编码的工作量。 ```java @FeignClient(name = "account-service", url = "${service.url.account}") public interface AccountService { @PostMapping("/api/v1/accounts/{id}/reserve") ResponseEntity<ReserveResponse> reserve(@PathVariable Long id, @RequestBody ReserveRequest request); } ``` #### 2. 设计幂等性的确认与取消操作 对于每一个参与分布式事务的服务端点,除了提供`Try`方法外,还需要设计对应的`Confirm`和`Cancel`方法来完成最终的数据提交或是撤销之前所做的准备工作。这三者共同构成了完整的TCC协议[^4]。 - **幂等性**:无论是`Confirm`还是`Cancel`动作都应该具备幂等特性,即多次执行相同的操作不会改变其效果。 ```java @PostMapping("/api/v1/products/reservation/confirm") public void confirmReservation(@RequestParam String reservationId){ // Confirm logic here... } @PostMapping("/api/v1/products/reservation/cancel") public void cancelReservation(@RequestParam String reservationId){ // Cancel logic here... } ``` #### 3. 异常情况下的补偿机制 考虑到网络波动或其他不可预见的因素可能导致部分节点无法及时接收到其他成员的状态更新消息,因此应当建立一套完善的异常检测及恢复策略。一旦发现有未成功完成的任务,则立即触发相应的补偿措施——通常是尝试重新发起一次相同的命令直到得到预期的结果为止;或者直接跳转至回滚流程以清理残留的影响。 #### 4. 配合使用消息队列保障可靠性 引入Kafka/RabbitMQ等消息中间件作为异步通信桥梁可以在一定程度上缓解由于瞬时高并发带来的压力,并且有助于增强系统的容错能力。具体做法是在`Try`阶段向指定主题发布一条带有唯一标识的消息副本,待后续验证无误后再由消费者负责消费并驱动下一步骤的发展[^1]。
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