分布式事务

无心水5 天前
分布式·seata·分布式事务·saga模式·tcc·分布式利器·长事务
【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。
无心水6 天前
分布式·rocketmq·分布式事务·saga·事务消息·分布式利器·2pc3pc
【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。
中间件XL1 个月前
seata·分布式事务
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_sweeeet2 个月前
seata·分布式锁·redisson·分布式事务
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。
三贝3 个月前
spring boot·redis·mysql·微服务·分布式事务·java面试·电商系统
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
三贝3 个月前
spring boot·redis·微服务·分布式事务·java面试·电商系统·技术面试
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。
LiRuiJie3 个月前
分布式·seata·分布式事务
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。
ZNineSun4 个月前
分布式·分布式事务·mq事务·半消息·最大努力通知·本地消息表
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:
鼠鼠我捏,要死了捏4 个月前
微服务·seata·分布式事务
基于Seata的微服务分布式事务实战经验分享在电商系统中,用户下单会涉及多个微服务:订单服务(Order Service)、库存服务(Inventory Service)、账户服务(Account Service)等。一次下单操作需要同时扣减库存、创建订单、扣减账户余额等,这些操作分布在不同的微服务节点上,如何保证事务一致性成为关键问题。
Light605 个月前
分布式事务·微服务架构·异步消息·智能运维·数据冗余·领码spark
【技术深度】领码SPARK破解微服务数据依赖困局:架构设计与实践指南——深度解析分布式数据冗余与异步消息机制,驱动企业数字化转型加速本文从技术架构与工程实现的角度,系统讲解领码SPARK融合平台如何精准解决微服务架构下数据依赖“卡脖子”问题。通过设计高效的数据冗余模型和完善的异步消息更新机制,结合分布式事务理论与实战经验,协助企业实现高性能、强稳定和灵活扩展的微服务协同。方案严控数据一致性风险,辅以AI驱动的智能运维,保障全链路业务稳定运行。文章涵盖技术选型、流程设计、关键代码示例及故障补偿策略,助力架构师与技术负责人构建企业级数字底座。
佛祖让我来巡山6 个月前
分布式·分布式事务
【分布式事务】从基础概念到现代解决方案的全面解析分布式事务是构建现代分布式系统的关键技术之一,它解决了在多个独立服务或数据库间保持数据一致性的难题。本文将系统性地介绍分布式事务的必要性、技术演进历程以及当前主流解决方案的实现原理。我们将从最简单的单数据库事务开始,逐步深入到复杂的微服务场景下的分布式事务处理,涵盖2PC、TCC、Saga、可靠消息、Seata AT等主流技术,并结合实际案例和图示分析各种技术的优缺点及适用场景。
东阳马生架构6 个月前
分布式·seata·分布式事务
Seata源码—7.Seata TCC模式的事务处理一大纲1.Seata TCC分布式事务案例配置2.Seata TCC案例服务提供者启动分析3.@TwoPhaseBusinessAction注解扫描源码
东阳马生架构6 个月前
分布式·seata·分布式事务
Seata源码—5.全局事务的创建与返回处理二大纲1.Seata开启分布式事务的流程总结2.Seata生成全局事务ID的雪花算法源码3.生成xid以及对全局事务会话进行持久化的源码
在未来等你7 个月前
分布式事务·可观测性·云原生架构·redis缓存·大模型集成·互联网大厂java面试·ai应用开发
互联网大厂Java求职面试:AI与云原生下的系统设计挑战-3面试官(严肃):郑薪苦,你最近在做电商系统的促销活动,如何处理分布式事务?郑薪苦(挠头):嗯……我用的是Spring Cloud Seata,它能保证跨服务的事务一致性。
在未来等你7 个月前
云原生·kubernetes·分布式事务·微服务架构·java面试·service mesh·ai集成
互联网大厂Java求职面试:云原生与AI融合下的系统设计挑战-1在当今云计算和人工智能迅猛发展的背景下,互联网大厂对Java工程师的要求已从传统的单体架构和业务逻辑处理,转向了更复杂的云原生架构设计、AI模型集成以及高并发系统的性能优化能力。本文以一个真实的面试场景为背景,模拟了一位技术总监与一位名为郑薪苦的程序员之间的对话。郑薪苦虽然性格幽默,但具备扎实的技术基础,在面对复杂问题时总能歪打正着地提出关键点。
在未来等你7 个月前
性能优化·消息队列·分布式事务·微服务架构·java面试·jvm内存模型·高并发系统设计
互联网大厂Java求职面试:高并发系统设计与架构实战技术总监(严肃):郑薪苦,你对JVM的内存模型了解多少?能说说堆、栈、方法区的区别吗?郑薪苦(挠头):嗯…堆是存放对象的地方,栈是方法调用的,方法区存类信息,对吧?不过我总觉得这些地方有点像公司部门,堆是研发部,栈是测试部,方法区是老板办公室。
南客先生7 个月前
java·微服务·高并发·分布式事务·数据一致性·金融行业
金融行业微服务架构设计与挑战 - Java架构师面试实战本文通过模拟一位拥有十年Java研发经验的资深架构师马架构与面试官之间的对话,深入探讨了金融行业项目在微服务架构下的技术挑战与解决方案。