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分布式事务是分布式系统中非常重要的一部分,最典型的例子是银行转账和扣款,A 和 B 的账户信息在不同的服务器上,A 给 B 转账 100 元,要完成这个操作,需要两个步骤,从 A 的账户上扣款,以及在 B 的账户上增加金额,两个步骤必须全部执行成功;否则如果有一个失败,那么另一个操作也不能执行。 那么像这种转账扣款的例子,在业务中如何保证一致性,有哪些解决方案呢?
在分布式系统中,各个节点之间在物理上相互独立,通过网络进行沟通和协调。在关系型数据库中,由于存在事务机制,可以保证每个独立节点上的数据操作满足 ACID。但是,相互独立的节点之间无法准确的知道其他节点中的事务执行情况,所以在分布式的场景下,如果不添加额外的机制,多个节点之间理论上无法达到一致的状态。 在分布式事务中,两阶段和三阶段提交是经典的一致性算法,那么两阶段和三阶段提交的具体流程是怎样的,三阶段提交又是如何改进的呢?
我们一起来看一下 XA 规范相关的内容
在分布式系统设计中,随着微服务的流行,通常一个业务操作被拆分为多个子任务,比如电商系统的下单和支付操作,就涉及到了创建和更新订单、扣减账户余额、扣减库存、发送物流消息等,那么在复杂业务开发中,如何保证最终数据一致性呢?
电商网站都会遇到秒杀、特价之类的活动,大促活动有一个共同特点就是访问量激增,在高并发下会出现成千上万人抢购一个商品的场景。虽然在系统设计时会通过限流、异步、排队等方式优化,但整体的并发还是平时的数倍以上,参加活动的商品一般都是限量库存,如何防止库存超卖,避免并发问题呢?分布式锁就是一个解决方案。
MySQL从5.0版本开始支持存储过程和函数。存储过程和函数能够将复杂的SQL逻辑封装在一起,应用程序无须关注存储过程和函数内部复杂的SQL逻辑,而只需要简单地调用存储过程和函数即可。
分布式系统是一个硬件或软件组成分布在不同的网络计算机上,彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统
@Scheduled注解是Spring Boot提供的用于定时任务控制的注解,主要用于控制任务在某个指定时间执行,或者每隔一段时间执行,默认是在单线程中执行的
分布式会话的解决方案
XXL-JOB是一个分布式任务调度平台,其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线,开箱即用。
系统中的数据, 随着业务的发展, 时间的推移, 将会非常多,而业务中往往采用模糊查询进行数据的 搜索,而模糊查询会导致查询引擎放弃索引, 导致系统查询数据时都是全表扫描,在百万级别的数据库中, 查询效率是非常低下的,而我们使用 ES 做一个全文索引, 将经常查询的系统功能的某些字段,比如说电 商系统的商品表中商品名,描述、价格还有 id 这些字段我们放入 ES 索引库里,可以提高查询速度。