大厂都在用的分布式事务方案，Seata+RocketMQ带你打破10万QPS瓶颈
分布式事务涉及跨多个数据库或服务的操作，确保数据一致性。本地事务通过数据库直接支持ACID特性，而分布式事务则需解决跨服务协调难、高并发压力及性能与一致性权衡等问题。常见的解决方案包括两阶段提交（2PC）、Seata提供的AT和TCC模式、以及基于消息队列的最终一致性方案。这些方法各有优劣，适用于不同业务场景，选择合适的方案需综合考虑业务需求、系统规模和技术团队能力。
本地消息表事务：10Wqps 高并发分布式事务的 终极方案，大厂架构师的 必备方案
45岁资深架构师尼恩分享了一篇关于分布式事务的文章，详细解析了如何在10Wqps高并发场景下实现分布式事务。文章从传统单体架构到微服务架构下分布式事务的需求背景出发，介绍了Seata这一开源分布式事务解决方案及其AT和TCC两种模式。随后，文章深入探讨了经典ebay本地消息表方案，以及如何使用RocketMQ消息队列替代数据库表来提高性能和可靠性。尼恩还分享了如何结合延迟消息进行事务数据的定时对账，确保最终一致性。最后，尼恩强调了高端面试中需要准备“高大上”的答案，并提供了多个技术领域的深度学习资料，帮助读者提升技术水平，顺利通过面试。
探索 RocketMQ：企业级消息中间件的选择与应用
RocketMQ 是一个高性能、高可靠、可扩展的分布式消息中间件，它是由阿里巴巴开发并贡献给 Apache 软件基金会的一个开源项目。RocketMQ 主要用于处理大规模、高吞吐量、低延迟的消息传递，它是一个轻量级的、功能强大的消息队列系统，广泛应用于金融、电商、日志系统、数据分析等领域。
RocketMQ文件刷盘机制深度解析与Java模拟实现
【11月更文挑战第22天】在现代分布式系统中，消息队列（Message Queue, MQ）作为一种重要的中间件，扮演着连接不同服务、实现异步通信和消息解耦的关键角色。Apache RocketMQ作为一款高性能的分布式消息中间件，广泛应用于实时数据流处理、日志流处理等场景。为了保证消息的可靠性，RocketMQ引入了一种称为“刷盘”的机制，将消息从内存写入到磁盘中，确保消息持久化。本文将从底层原理、业务场景、概念、功能点等方面深入解析RocketMQ的文件刷盘机制，并使用Java模拟实现类似的功能。
深入源码理解MQ长轮询优化机制
【11月更文挑战第22天】在分布式系统中，消息队列（MQ）作为一种重要的中间件，广泛应用于解耦、异步处理、流量削峰等场景。其中，延时消息和定时消息作为MQ的高级功能，能够进一步满足复杂的业务需求。为了实现这些功能，MQ系统需要进行一系列优化，长轮询机制便是其中的关键一环。本文将深入探讨MQ如何设计延时消息和定时消息的优化机制，特别是长轮询机制的实现原理及其在Java中的模拟实现。
深度写作：深入源码理解MQ长轮询优化机制
【11月更文挑战第22天】在分布式系统中，消息队列（Message Queue, MQ）扮演着至关重要的角色。MQ不仅实现了应用间的解耦，还提供了异步消息处理、流量削峰等功能。而在MQ的众多特性中，长轮询（Long Polling）机制因其能有效提升消息处理的实时性和效率，备受关注。