分布式事务

互联网大厂Java面试：从Spring Cloud到分布式事务的技术场景解析李云龙：谢宝庆，咱们先聊聊Spring Cloud吧，你能说说它的核心组件有哪些吗？谢宝庆：这个简单！Spring Cloud 的核心组件有 Eureka、Ribbon、Feign 和 Zuul。比如 Eureka 是用来做服务注册和发现的，Ribbon 是客户端负载均衡器，Feign 是声明式的服务调用工具。

互联网大厂Java面试：从微服务到分布式事务的技术场景解析在互联网大厂的Java求职者面试中，面试官李云龙严肃且细致，而应聘者谢宝庆则略显搞笑但不失努力。面试内容围绕微服务架构和分布式事务展开，通过三轮提问深入解析相关技术点，并结合具体业务场景进行探讨。

Spring boot 4 & JAVA 25 微服务事务实战：Seata 的 AT、TCC、Saga 、XA、Spring JDBC 事务如何选型及使用要深入理解 Seata，必须先掌握它的三大角色、核心概念以及全局事务的生命周期。Seata 的架构由 1 个 Server 端和 2 个 Client 端组成。

互联网大厂Java面试：从分布式事务到微服务架构场景应用这是一个互联网大厂Java求职者的面试场景，故事的两位主角分别是严肃而专业的面试官李云龙和搞笑但技术一般的求职者谢宝庆。面试将围绕微服务架构和分布式事务展开，问题逐步深入。

互联网大厂Java面试：从分布式缓存到微服务架构的技术场景解析李云龙：谢宝庆，我们假设一个电商场景，商品库存的访问量非常大，如何用Redis来解决高并发的读问题？谢宝庆：呃，这个...Redis可以作为缓存，用来存储商品库存信息，热点数据访问直接走缓存，减少对数据库的压力。

互联网大厂Java面试：从微服务到分布式事务的技术深度解析面试官李云龙是一位严肃且经验丰富的技术专家，而求职者谢宝庆则是一位有些搞笑的“水货”程序员。他们的对话围绕微服务架构和分布式事务展开，场景设计为电商平台的订单处理系统。

互联网大厂Java面试：从分布式事务到微服务架构场景解读面试官：李云龙，一位严肃且注重技术深度的资深架构师。求职者：谢宝庆，自称“水货程序员”，偶尔搞笑，但偶尔也能答对简单问题。

分布式事务解决方案 2PC 3PC与JTA深度解析干了多年Java开发，我可以明确告诉你：分布式事务是微服务架构的"阿克琉斯之踵"。很多人以为用个@Transactional注解就能搞定，结果数据不一致、系统卡死、回滚失败接踵而至。今天咱们就彻底搞懂2PC、3PC和JTA这三个看似古老但依然重要的技术。

蜂蜜黄油呀土豆

分布式基础知识：分布式事务完整解析（背景、模式、协议、优缺点）随着互联网业务向高并发、高可用、大规模数据演进，传统单体架构中的本地事务（Local Transaction）越来越无法满足需求。数据库需要拆分、服务需要拆分，随之而来的就是对分布式事务（Distributed Transaction）的需求。

每日Java面试场景题知识点之-Spring Boot微服务分布式事务处理在一个电商系统中，用户下单后需要同时完成以下操作：这些操作分布在不同的微服务中，任何一个步骤失败都需要保证数据的一致性。请问如何设计一个可靠的分布式事务解决方案？

面试高频——分布式事务详解事务几乎是每个后端程序员都会面临的考验，而分布式事务则是初、中、高级程序员的一道分水岭。本文主要给大家介绍一下分布式事务的常见解决方案。

分布式事务专题3AT(Auto Commit)模式同样是分阶段提交的事务模型，不过缺弥补了XA模型中资源锁定周期过长的缺陷。

分布式事务专题5可靠消息最终一致性方案是指当事务发起方执行完成本地事务后并发出一条消息，事务参与方(消息消费者)一定能够接收消息并处理事务成功，此方案强调的是只要消息发给事务参与方最终事务要达到一致。

分布式事务专题4TCC是Try、Confirm、Cancel三个词语的缩写，TCC要求每个分支事务实现三个操作：预处理Try、确认 Confirm、撤销Cancel。Try操作做业务检查及资源预留（例如，要转账1万元，try阶段会检查金额够不够1万元），Confirm做业务确认操作，Cancel实现一个与Try相反的操作即回滚操作。TM首先发起所有的分支事务的try操作，任何一个分支事务的try操作执行失败，TM将会发起所有分支事务的Cancel操作，若try操作全部成功，TM将会发起所有分支事务的Confirm操作

分布式事务专题2针对不同的分布式场景业界常见的解决方案有2PC、 TCC、可靠消息最终一致性、最大努力通知这几种。2PC即两阶段提交协议，是将整个事务流程分为两个阶段，准备阶段（Prepare phase）、提交阶段（commit phase），2是指两个阶段，P是指准备阶段，C是指提交阶段。

不会吃萝卜的兔子

spring - seata 1 分布式事务能不用分布式事务就不用！！！从传统的调用上来看，发起方事务失败，是无法通知接收方的；有人可能会说：接收方挂起，等待发起方通知？

每日Java面试场景题知识点之-分布式事务处理在一个电商系统中，用户下单操作涉及到多个微服务：订单服务、库存服务、积分服务、支付服务。当用户下单时，需要保证这些操作要么全部成功，要么全部失败，这就是典型的分布式事务场景。

Java面试生死局：谢飞机遭遇在线教育场景，从JVM、Spring Security到AI Agent，他能飞吗？面试间，下午三点。面试官是一位看起来约三十五岁、眼神锐利的技术总监。他对面坐着的是我们今天的主角——谢飞机，一个简历上写着“精通Java”，但实际水平飘忽不定的程序员。

一只爱喝果粒橙的程序员

Spring Cloud分布式事务（基于Seata AT模式，集成Nacos）--学习版对于从未接触过Seata的同学来说，想要快速上手Seata还是需要花费比较长的时间，因为本身微服务开发中环境的搭建、以及各种配置都已经很繁琐了，然后再集成Seata，Seata又有许多配置，对于每个微服务来说，针对Seata又有一些配置，要搞清楚各种配置之间的关系，对于像我这样的小白来说，着实不是一件容易的事。但Seata作为分布式事务的关键解决方案，在微服务架构中起着至关重要的作用。接下来，我将结合自身小白学习踩坑的过程，为大家介绍Seata的实操步骤，帮助大家少走弯路。