SAGA的协调逻辑负责对正常事务和补偿事务的执行进行排序。当通过系统命令启动SAGA 时，协调逻辑必须选择并通知第一个SAGA参与方执行本地事务。一旦该事务完成，SAGA 协调选择并调用下一个SAGA参与方。这个过程一直持续到SAGA执行完所有步骤。如果任何 本地事务失败，则SAGA必须以相反的
键值存储 ( key-value store )，也称为 K/V 存储或键值数据库，这是一种非关系型数据库。每个值都有一个唯一的 key 关联，也就是我们常说的 键值对。 常见的键值存储有 Redis, Amazon DynamoDB，Microsoft Azure Cosmos DB，Memcached，etcd 等。 你可以在 DB-Engines 网站上看到键值存储的排
目录ShardingSphere-分布式主键配置 ShardingSphere-分布式主键配置 :::info ShardingSphere提供灵活的配置分布式主键生成策略方式。在分片规则配置模块可以配置每个表的主键生成策略。默认使用雪花算法。（snowflake）生成64bit的长整型数据。支持两种方式配置： SNOWFLAKE UUID :::
目录分布式事务的应用和实践数据库事务需要满足ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性)四个特性本地事务两阶段事务-XA柔性事务案例不进行事务管理本地事务分布式事务导入分布式事务的依赖两阶段事务-XA 分布式事务的应用和实践 :::info 官网：https://shardingsphere.apache.org/do
案例简介： 1、Linux系统为centos7 三台服务器名分别为 hadoop101，hadoop102，hadoop103 2、Hadoop版本为3.2.3 3、jdk版本为1.8 一、前置准备 1、配置网卡 vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 修改如下内容： BOOTPROTO=static ONBOOT=yes 在文件末尾添加如下
1.前言 分布式id的来源主要是针对分布式的整体应用，在每秒可成品千万级别的数据。对于这样的大批量数据，必定需要分库分表，那么针对常用的自增主键（MySQL）或序列增长（Oracle），同一业务的分表，会存在相同的主键，对于数据处理来说，会显得异常麻烦。那就必须采用更有效的方式来解决这种问题，实现I
RocketMQ分布式消息队列 来源作者：java1234_小锋 1RocketMQ简介 RocketMQ是由阿里捐赠给Apache的一款低延迟、高并发、高可用、高可靠的分布式消息中间件。经历了淘宝双十一的洗礼。RocketMQ既可为分布式应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力，同时也具备互联网应用所需的海量消息
下载Seata https://github.com/seata/seata/releases https://github.com/seata/seata/releases/download/v1.4.2/seata-server-1.4.2.zip 最好能从项目经理老师处获取 Seata概述 什么是Seata Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，致力于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分
接口幂等性 通过加锁 通过数据库乐观锁字段 数据库悲观锁字段 加事务 最多的是令牌机制 类似于验证码 发令牌 下次携带令牌访问 用一次就销毁 分布式事务 seata 后台管理系统 并发要求不高的可以使用seata 高并发事务 使用最终一致性 babbitMQ（必要） 由发送端和接
限流 采用 分布式信号量 和sentinel 进行限流 分布式锁 用Redisson 自带看门狗机制 key的过期时间是30 秒自动过期 不会造成死锁 以上场景是先去redis中获取数据 redis中没有才去DB 如果是修改数据 那么会涉及到 双写模式和失效模式 双写模式和失效模
1 分布式事务介绍 1.1 什么是事务 数据库事务(简称：事务，Transaction)是指数据库执行过程中的一个逻辑单位，由一个有限的数据库操作序列构成[由当前业务逻辑多个不同操作构成]。 事务拥有以下四个特性，习惯上被称为ACID特性： 原子性(Atomicity)：事务作为一个整体被执行，包含在其中的对数
AbpVnext 本地事件总线 补充知识 发布订阅 概念 应用场景 本地事件总线允许服务发布和订阅进程内事件，这意味着如果两个服务>(发布者和订阅者)在同一个进程中运行，那么它是合适的 完整示例 DDD开发规范: 先定义好接口层、后实现层、暴露接口 对于要更新的实体 //领域层的实体 pu
最近项目中要用到分布式事务功能，调研了DTM和Cap,最终确定用Cap来实现，Cap支持最终一致性，项目中采用MQ作为消息中间件，数据库用的mysql，集成步骤如下： 1、在需要发布消息的服务中引入如下的包，我是放在了api层 <PackageReference Include="DotNetCore.CAP" Version="5.2.0" />
用单机单卡训练模型的时代已经过去，单机多卡已经成为主流配置。如何最大化发挥多卡的作用呢？本文介绍Pytorch中的DistributedDataParallel方法。 1. DataParallel 其实Pytorch早就有数据并行的工具DataParallel，它是通过单进程多线程的方式实现数据并行的。 简单来说，DataParallel有
目录1 celery介绍架构和安装2 celery基本使用 1 celery介绍架构和安装 # celery:芹菜，分布式异步任务框架 # 注意：Celery is a project with minimal funding, so we don’t support Microsoft Windows. Please don’t open any issues related to that platform. ---》使用别的方
我是3y，一年CRUD经验用十年的markdown程序员
Zookeeper 允许多个客户端在指定的一个或一些节点上添加监听事件，当被监听的节点发生状态变化时，Zookeeper 会把节点变化的细节通知到相应的客户端，这就是 Zookeeper 分布式协调机制的核心本质。 为了实现分布式协调功能，Zookeeper 引入了 Watcher 机制来进行事件监听，但是由于原生的方
前言 在之前的系列中，我们讲解了关于Seata基本介绍和实际应用，今天带来的这篇，就给大家分析一下Seata的源码是如何一步一步实现的。读源码的时候我们需要俯瞰起全貌，不要去扣一个一个的细节，这样我们学习起来会快捷而且有效率，我们学习源码需要掌握的是整体思路和核心点。 首先 Seata 客
在分布式应用场景中，分布式事务问题是不可回避的，在目前流行的微服务场景下更是如此。比如在我们的商城系统中，下单操作涉及创建订单和库存扣减操作两个操作，而订单服务和商品服务是两个独立的微服务，因为每个微服务独占一个数据库实例，所以下单操作就涉及到分布式事务问题，即要把整个下
分布式唯一 ID 生成方案浅谈 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/534893180 分布式唯一 ID 生成方案浅谈 作者：shmilychen，腾讯 IEG 后开开发工程师 1. 分布式唯一 ID 特性 在业务开发中，会存在大量的场景都需要唯一 ID 来进行标识。比如，用户需要唯一身份标识；商品需要唯一
单机 一台电脑，针对小型业务把所有的代码都放在一个项目中，然后部署在一台服务器上。整个项目所有的服务都由这台服务器提供。 集群 多台电脑，做同一个业务，部署在多个服务器上 分布式 同一个业务划分不同子业务，分别部署在不同的服务器上 ZooKeeper 主要服务于分布式系统，可以用ZooKeep
分布式算法 - ZAB（Zookeeper Atomic Broadcast）算法 ZAB协议 ZAB 协议全称：Zookeeper Atomic Broadcast（Zookeeper 原子广播协议）。 Zookeeper 是一个为分布式应用提供高效且可靠的分布式协调服务。在解决分布式一致性方面，Zookeeper 并没有使用 Paxos ，而是采用了 ZAB 协议。 ZAB 协议
一、文件系统简介1.文件系统的组成接口：文件系统接口功能模块（管理、存储的工具）：对对象管理里的软件集合对象及属性：（使用此文件系统的消费者）2.文件系统的作用从系统角度来看，文件系统时对文件存储设备的空间进行组织和分配，负责文件存储并对存入的文件进行保护和检索的系统主要负责为用
分布式事务就是要保证不同节点之间的数据一致性。 常见的分布式事务解决方案 1、2PC(二阶段提交)方案 - 强一致性 2、3PC(三阶段提交)方案 3、TCC （Try-Confirm-Cancel）事务 - 最终一致性 4、Saga事务 - 最终一致性 5、本地消息表 - 最终一致性 6、MQ事务 - 最终一致性 《=====》
分布式算法 - 一致性Hash算法 一致性Hash算法是个经典算法，Hash环的引入是为解决单调性(Monotonicity)的问题；虚拟节点的引入是为了解决平衡性(Balance)问题。 一致性Hash算法的原理主要分为两步： 首先，对存储节点的哈希值进行计算，其将存储空间抽象为一个环，将
