分布式事务--消息发送一致性(可靠消息的前提保障)

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时间: 2024-11-09 09:59:05

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分布式事务及分布式系统一致性解决方案

在分布式系统中,同时满足"一致性"."可用性"和"分区容错性"三者是不可能的.分布式系统的事务一致性是一个技术难题,各种解决方案孰优孰劣? 在OLTP系统领域,我们在很多业务场景下都会面临事务一致性方面的需求,例如最经典的Bob给Smith转账的案例.传统的企业开发,系统往往是以单体应用形式存在的,也没有横跨多个数据库. 我们通常只需借助开发平台中特有数据访问技术和框架(例如Spring.JDBC.ADO.NET),结合关系型数据库自带的事务管理

使用MQ来保证分布式事务的最终一致性

前言 之前我们讨论了如何拆分一个订单下单的一个服务(https://www.cnblogs.com/linkstar/p/9610268.html) 从单体到微服务的拆分,当时我们只是对原来的整个服务做了一个简单的拆分,但是在实际中肯定会遇到很多问题,所以我们这里解决一个最容易也是最有可能在实际中遇到的问题,事务. 在单体架构中,我们很容易去维护一个事务,我们想要对一个事务操作回滚也很容易,而在分离成微服务之后,我们想要在多个服务上去维护一个事务就比较困难了.这里我们不再讨论分步事务的实现,转而

RabbitMQ消息确认机制—消息发送确认和 消息接收确认

/** * RabbitMQ消息确认机制 * 关于rabbit的生产和消费方的一些实用的操作: * producer的confirm和consumer的ack,这两者使用的模式都是用来保证数据完整性,防止数据丢失 */ /** * producer的confirm模式 * 业务场景描述: * 促销系统在做活动前,需要给用户的手机发送一条活动内容短信希望用户来参加, * 因为用户量有点大,所以通过往短信mq中插入数据方式,让短信服务来消费mq发短信: * 此时插入mq消息的服务为了保证给所有用户发

终于有人把“TCC分布式事务”实现原理讲明白了!

之前网上看到很多写分布式事务的文章,不过大多都是将分布式事务各种技术方案简单介绍一下.很多朋友看了还是不知道分布式事务到底怎么回事,在项目里到底如何使用. 所以这篇文章,就用大白话+手工绘图,并结合一个电商系统的案例实践,来给大家讲清楚到底什么是 TCC 分布式事务. 首先说一下,这里可能会牵扯到一些 Spring Cloud 的原理,如果有不太清楚的同学,可以参考之前的文章:<拜托,面试请不要再问我Spring Cloud底层原理!>. 业务场景介绍 咱们先来看看业务场景,假设你现在有一个电

明白了,原来分布式事务一致性可以这样搞

1.分布式事务问题的产生 何为事务? 所谓事务,大多数开发人员对事务并不陌生,它是由中间件提供的一种特有的机制.这种机制可以将一个活动所涉及的全部操作当做一个不可分割的执行单元,只有这个执行单元的所有操作均能正常执行的情况下才提交事物:否则,只要其中任一一个操作执行失败,都将导致整个执行单元回滚.现在的关系型数据库.部分消息中间件都具备这样的事务处理能力. 事务特性有哪些? Atomicity--原子性,是说事务中的所有操作的结果,要么全部成功,要么全部失败,不会存在中间状态.事务在执行过程中如

分布式事务一致性解决方案分析

一.从数据一致性谈起 一致性问题,"万恶之源"是数据冗余和分布并通过网络交互+网络异常是常态. 1.数据一致性的情形 主库.从库和缓存数据一致性,相同数据冗余,关系数据库,为保证关据库的高可用和高性能,一般会采用主从(备)架构并引入缓存.其中数据不一致性存在于数据冗余的时间窗口内.常用的解决方案见数据库之架构. 多副本数据之间的数据一致性,相同数据副本,大数据领域,一份数据会有多个副本并存储到不同的节点上.客户端可以访问任何一个节点进行读写操作.常用的解决方案是基于Paxos.ZAB.

MQ关于实现最终一致性分布式事务原理解析

本文讲述阿里云官方文档中关于通过MQ实现分布式事务最终一致性原理 概念介绍 事务消息:消息队列 MQ 提供类似 X/Open XA 的分布式事务功能,通过消息队列 MQ 事务消息能达到分布式事务的最终一致. 半事务消息:暂不能投递的消息,发送方已经成功地将消息发送到了消息队列 MQ 服务端,但是服务端未收到生产者对该消息的二次确认,此时该消息被标记成“暂不能投递”状态,处于该种状态下的消息即半事务消息. 消息回查:由于网络闪断.生产者应用重启等原因,导致某条事务消息的二次确认丢失,消息队列 MQ

源码分析 Kafka 消息发送流程(文末附流程图)

温馨提示:本文基于 Kafka 2.2.1 版本.本文主要是以源码的手段一步一步探究消息发送流程,如果对源码不感兴趣,可以直接跳到文末查看消息发送流程图与消息发送本地缓存存储结构. 从上文 初识 Kafka Producer 生产者,可以通过 KafkaProducer 的 send 方法发送消息,send 方法的声明如下: Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K, V> record) Future<RecordMetada

Unity内置的三套消息发送机制的应用实例

转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_1491e52310102wuf6.html 代码简介 : [1] 实例中包含2个类文件, SendMessage.cs 和 ReceiveMessage.cs , 分别为消息发送端和消息接收端. [2] Unity内置的消息发送系统有一个很特别的地方 - 即使接收端的方法类型为 private 或者 protected, 也能够收到信息. [3] Unity内置了3套消息机制,它们分别为 1. SendMessage() 向自己