JavaWeb分布式事务处理

简介: 木头左介绍分布式事务概念和JavaWeb中的处理方式。分布式事务是跨多资源的事务集合,遵循ACID特性。文章探讨了2PC(两阶段提交)和3PC(三阶段提交),2PC需要实时通信,可能引发性能问题,而3PC减少通信次数但增加复杂性。选择哪种取决于系统需求和性能可靠性平衡。

哈喽,大家好,我是木头左!

一、分布式事务的概念与特性

在开始之前,首先需要理解什么是分布式事务以及其特性。将从最基础的定义和特性开始,逐步深入到其在实际应用中的表现和影响。

1.1 分布式事务的概念

分布式事务是指跨越多个独立的计算机资源(如数据库、应用服务器等)的一组事务的集合。这些事务要么全部成功,要么全部失败,这就是所谓的ACID特性。

1.2 分布式事务的特性

分布式事务具有以下四个特性:原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)和持久性(Durability)。这四个特性是保证分布式事务正确运行的基础。

二、JavaWeb中的分布式事务处理方式

接下来,将详细介绍JavaWeb中常用的分布式事务处理方式。将从两种方式——两阶段提交(2PC)和三阶段提交(3PC)入手,详细解析其原理和实现方式。

两阶段提交(2PC)

两阶段提交(2PC)是一种常见的分布式事务处理方式。它的工作原理如下:

  • 准备阶段:事务协调者向所有参与者发送准备请求。参与者完成准备工作后,返回“准备就绪”的消息。
  • 提交阶段:如果所有参与者都准备好了,那么事务协调者向所有参与者发送提交请求。如果所有的参与者都成功接收并处理了这个请求,那么它们将提交事务;否则,事务将被回滚。
    尽管2PC有很多优点,但是它也有一些缺点。例如,它需要所有参与者都能够进行实时通信,这在某些情况下可能是不现实的。此外,2PC也可能会导致性能问题,因为它需要在事务提交前后进行两次网络通 信。

三阶段提交(3PC)

为了解决2PC的问题,人们提出了三阶段提交(3PC)。3PC的工作原理如下:

  • 询问阶段:事务协调者向所有参与者发送询问请求。如果所有参与者都准备好,那么它们将向事务协调者发送“已准备好”的消息;否则,它们将保持沉默。
  • 决策阶段:如果所有参与者都表示已经准备好,那么事务协调者向所有参与者发送“提交”或“回滚”的消息。如果参与者收到了“提交”的消息,那么它们将提交事务;否则,它们将回滚事务。
  • 完成阶段:如果所有参与者都成功提交了事务,那么事务协调者向所有参与者发送“完成”的消息;否则,它将重新发送“提交”或“回滚”的消息。
    相比于2PC,3PC的优点在于它只需要一次网络通信。然而,它的缺点在于它增加了复杂性,因为参与者需要实现额外的逻辑来处理“询问”和“决策”阶段的通知。

如何选择?

那么,我们应该选择2PC还是3PC呢?实际上,这取决于你的具体需求。如果你的系统可以提供实时通信,并且你愿意接受可能的性能损失,那么2PC可能是一个更好的选择。另一方面,如果你的系统无法提 供实时通信,或者你希望减少网络通信的次数和复杂性,那么3PC可能是一个更好的选择。
总的来说,无论你选择哪种方式,都需要确保你的分布式事务处理方案能够满足你的业务需求,并且能够在性能和可靠性之间找到一个合适的平衡点。。

我是木头左,感谢各位童鞋的点赞、收藏,我们下期更精彩!

相关文章
|
消息中间件 Java Kafka
JavaWeb项目架构之Kafka分布式日志队列
架构、分布式、日志队列,标题自己都看着唬人,其实就是一个日志收集的功能,只不过中间加了一个Kafka做消息队列罢了。 kafka介绍 Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,由Scala和Java编写。
11437 0
|
存储 负载均衡 应用服务中间件
JavaWeb项目架构之FastDFS分布式文件系统
概述 分布式文件系统:Distributed file system, DFS,又叫做网络文件系统:Network File System。一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统,可让多机器上的多用户分享文件和存储空间。
5337 0
|
13天前
|
存储 负载均衡 NoSQL
【赵渝强老师】Redis Cluster分布式集群
Redis Cluster是Redis的分布式存储解决方案,通过哈希槽(slot)实现数据分片,支持水平扩展,具备高可用性和负载均衡能力,适用于大规模数据场景。
|
2月前
|
存储 缓存 NoSQL
Redis核心数据结构与分布式锁实现详解
Redis 是高性能键值数据库,支持多种数据结构,如字符串、列表、集合、哈希、有序集合等,广泛用于缓存、消息队列和实时数据处理。本文详解其核心数据结构及分布式锁实现,帮助开发者提升系统性能与并发控制能力。
|
6月前
|
数据采集 存储 数据可视化
分布式爬虫框架Scrapy-Redis实战指南
本文介绍如何使用Scrapy-Redis构建分布式爬虫系统,采集携程平台上热门城市的酒店价格与评价信息。通过代理IP、Cookie和User-Agent设置规避反爬策略,实现高效数据抓取。结合价格动态趋势分析,助力酒店业优化市场策略、提升服务质量。技术架构涵盖Scrapy-Redis核心调度、代理中间件及数据解析存储,提供完整的技术路线图与代码示例。
545 0
分布式爬虫框架Scrapy-Redis实战指南
|
2月前
|
NoSQL Redis
Lua脚本协助Redis分布式锁实现命令的原子性
利用Lua脚本确保Redis操作的原子性是分布式锁安全性的关键所在,可以大幅减少由于网络分区、客户端故障等导致的锁无法正确释放的情况,从而在分布式系统中保证数据操作的安全性和一致性。在将这些概念应用于生产环境前,建议深入理解Redis事务与Lua脚本的工作原理以及分布式锁的可能问题和解决方案。
98 8
|
4月前
|
数据采集 存储 NoSQL
基于Scrapy-Redis的分布式景点数据爬取与热力图生成
基于Scrapy-Redis的分布式景点数据爬取与热力图生成
272 67
|
7月前
|
NoSQL Java 中间件
【📕分布式锁通关指南 02】基于Redis实现的分布式锁
本文介绍了从单机锁到分布式锁的演变,重点探讨了使用Redis实现分布式锁的方法。分布式锁用于控制分布式系统中多个实例对共享资源的同步访问,需满足互斥性、可重入性、锁超时防死锁和锁释放正确防误删等特性。文章通过具体示例展示了如何利用Redis的`setnx`命令实现加锁,并分析了简化版分布式锁存在的问题,如锁超时和误删。为了解决这些问题,文中提出了设置锁过期时间和在解锁前验证持有锁的线程身份的优化方案。最后指出,尽管当前设计已解决部分问题,但仍存在进一步优化的空间,将在后续章节继续探讨。
958 131
【📕分布式锁通关指南 02】基于Redis实现的分布式锁
|
3月前
|
缓存 NoSQL 算法
高并发秒杀系统实战(Redis+Lua分布式锁防超卖与库存扣减优化)
秒杀系统面临瞬时高并发、资源竞争和数据一致性挑战。传统方案如数据库锁或应用层锁存在性能瓶颈或分布式问题,而基于Redis的分布式锁与Lua脚本原子操作成为高效解决方案。通过Redis的`SETNX`实现分布式锁,结合Lua脚本完成库存扣减,确保操作原子性并大幅提升性能(QPS从120提升至8,200)。此外,分段库存策略、多级限流及服务降级机制进一步优化系统稳定性。最佳实践包括分层防控、黄金扣减法则与容灾设计,强调根据业务特性灵活组合技术手段以应对高并发场景。
827 7

热门文章

最新文章