分布式事务

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。

【分布式利器：事务】4、SAGA模式：长事务的最佳选择？如果说TCC模式适合“短平快”的分布式事务（如电商下单的“创建订单+扣库存+支付”三步流程），那么SAGA模式就是为“长事务”而生的——当一个业务流程需要跨多个服务、经历多个步骤（甚至耗时几小时、几天），比如“物流订单从创建到签收”“供应链从采购到入库”，SAGA能通过“分步执行+反向补偿”保证最终一致性，且全程无锁阻塞。

【分布式利器：事务】5、本地消息表vs事务消息：异步方案怎么选？在分布式事务的异步方案中，“本地消息表”和“事务消息”是最常用的两种——它们都基于“消息传递”实现最终一致性，适合“非实时依赖”的场景（如订单创建后异步通知库存扣减、物流派单）。但两者的实现方式、侵入性、可靠性差异很大：前者靠数据库表“硬扛”消息可靠性，后者靠消息队列的原生机制“优雅”解决。

seata原理源码分析(二)事务模式-TCC(一) 织入拦截器，rpc，资源分析SEATA是阿里巴巴开源的分布式事务解决方案，用于解决分布式系统中的数据一致性问题。分布式系统，数据存储在不同的资源管理器(数据库)，需要保证分布式事务的原子性，业界比较常用xa，数据库标准实现，严格的一致性，但性能差，不符合当前互联网系统高吞吐，高并发的要求。Seata提供最终一致性的分布式事务解决方案，牺牲严格一致性，允许一定时间的不一致，获得高性能。

一叶飘零_sweeeet

Seata 与 Redisson从底层到实战在分布式系统的江湖中，数据一致性与分布式锁是两座绕不开的大山。当业务规模突破单机界限，分布式事务的一致性保障和分布式锁的并发控制就成了系统稳定的关键。今天我们要深入剖析两款明星级中间件 ——Seata 和 Redisson，它们看似都在解决分布式问题，却有着截然不同的技术路径和应用场景。本文将从底层原理到实战代码，带你彻底搞懂这两大工具的区别与联系，让你在面对分布式难题时不再迷茫。

Java面试现场：Spring Boot+Redis+MySQL在电商场景下的技术深度剖析面试官：某互联网大厂技术专家，严肃专业面试者：谢飞机，自称"三年经验"的Java程序员，技术基础一般但性格幽默业务场景：大型电商平台-商品详情页系统优化

Java面试实战：Spring Boot微服务在电商场景的技术深度解析面试官：你好，谢飞机，欢迎参加我们电商平台的后端开发面试。我看到你的简历上有Spring Boot和微服务相关的项目经验，我们先从一些基础问题开始。

深入剖析Seata如何实现分布式事务（主要基于AT模式）深入剖析Seata 的架构与核心组件、以及它实现分布式事务（AT/TCC/SAGA/XA 等模式）底层原理，大致分为：总体架构→核心组件角色→全局事务生命周期→各模式（AT / TCC / SAGA / XA）底层实现细节→容错/恢复与权衡结论。

如何基于MQ实现分布式事务在分布式事务的实现中，有很多种方案，其中比较常用的就是基于MQ来实现，在MQ的具体实现中，又有很多种具体的方案，从大的方面来说，于MQ的分布式事务基可以分为两种: