参考文档： https://www.jianshu.com/p/8845ddca3b23 https://www.jianshu.com/p/7aec260ca1a2 https://www.cnblogs.com/monkeyblog/p/10449363.html 谈谈你对Mysql的MVCC的理解？ MVCC(Mutil-Version Concurrency Control)，就是多版本并发控制。MVCC 是一种并发控制的方法，一般在数
2PC，是分布式事务的一种常见实践。 分布式事务为什么难？ 在分布式环境下，每个节点都可以知晓自己操作的成功或者失败，却无法知道其他节点操作的成功或失败。当一个分布式事务跨多个节点时，保持事务的原子性与一致性，是非常困难的。 什么是两阶段提交？ 二阶段提交2PC（Two phase Commit）是一种
深入理解分布式系统的2PC和3PC 关注我的博客（http://www.hollischuang.com）的人可能都知道，我之前写过一篇文章专门介绍了一下2PC和3PC（详见：关于分布式事务、两阶段提交协议、三阶提交协议）。上一篇文章中主要介绍了下这两种分布式一致性协议的概念、具体提交流程以及优缺点。本文在上篇
每个时代，都不会亏待会学习的人。大家好，我是 yes。今天我想和大家一起盘一盘分布式事务，会介绍常见的分布式事务实现方案和其优缺点以及适用的场景，并会带出它们的一些变体实现。还会捎带一下分布式数据库对 2PC 的改进模型，看看分布式数据库是如何做的。然后再分析一波分布式事务框架
分布式事务 06 三阶段提交与刚性事务的缺陷 两阶段事务宕机分析 协调者宕机 一阶段宕机： 情景：所有参与者无法收到协调者二阶段的commit或rollback,会一直阻塞，本地事务无法结束 方案：参与者统一rollback(未进入二阶段，参与者都不会受到提交或者回滚命令，当前事务无法继续提交，只能回
ZooKeeper 目录ZooKeeper一、分布式概述二、ZooKeeper概述三、CAP原则四、一致性协议4.1、2PC 二阶段提交阶段一：提交事务请求阶段二：执行事务提交4.1、3PC 三阶段提交阶段一：CanCommit阶段二：阶段三：doCommit4.3、Paxos算法角色4.4、ZAB协议（Fast Paxos）zookeeper的三种角色：zookeeper的
分布式事务就是保证各个微服务之间数据一致，本质上就是保证不同数据库的数据一致性。一致性状态包含 强一致性，任何时刻，所有节点中数据都是一样的 弱一致性，数据更新后，只能访问到部分节点数据或者是全部访问不到 最终一致性，不保证任何时刻一样，但随着时间推移最终会达到一致性状态
分布式事务，要么全成功，要么全回滚。 和有些分布式存储的主节点成功就返回成功，或者过半节点返回成功就返回成功，后面各节点再同步数据的方式不一样。 原文链接： https://segmentfault.com/a/1190000012534071 在分布式系统中著有 CAP 理论，该理论由加州大学伯克利分校
Zookeeper实现分布式锁 Zookeeper的节点递增性，可以规定节点编号最小的那个获得锁。 节点的监听机制可以保证占有锁的方式有序且高效。 避免羊群效应（节点挂掉时，所有节点监听）。 CAP原则 Redis实现分布式锁 Redisson框架中的类库实现，性能较高。 setnx [key] [value]实现分布式锁
1. 导读 对于分布式事务的概念，可能还会有很多同学不理解或者理解得不是很深刻的地方，在这篇文章中，作者打算重点给大家先介绍下分布式事务相关的基本概念，诸如2PC、3PC、TCC之类的基本问题。 2. 数据库事务的概念 在讲述分布式事务的概念之前，我们先来回顾下事务相关的
上文提到过数据库中2PC如何实现的，今天就来好好画画2PC与3PC的流程图，以及对比它们之间的关系和区别。 分布式事务是为了解决微服务架构（形式都是分布式系统）中不同节点之间的数据一致性问题。这个一致性问题本质上解决的也是传统事务需要解决的问题，即一个请求在多个微服务调用链中
分布式事务 背景 在微服务环境下，因为会根据不同的业务会拆分成不同的服务，比如会员服务、订单服务、商品服务等，让专业的人做专业的事情，每个服务都有自己独立的数据库，并且是独立运行，互不影响。但是每个服务中都有自己独立的数据源，即自己独立的本地事务。两个服务相互通讯的时候，两个
在上一篇文章中，我们已经了解了分布式事务的定义，本文我们将了解常用的分布式事务解决方案。关注我的公众号「Java面典」，每天 10：24 和你一起了解更多 Java 相关知识点。 二阶段提交 二阶段提交(Two-phaseCommit)是指，在计算机网络以及数据库领域内，为了使基于分布式系统架构下的所有
概念： 当一个事务需要跨越多个分布式节点的时候，需要保持事务处理的ACID，引入“协调者”的组件统一调度所有分布式节点的执行逻辑，被调度的节点称为“参与者”。协调者负责调度参与者的行为，并最终决定这些参与者是否要把事务真的提交。因此引入2PC和3PC。 2PC: 二阶段提交，为了使基
众所周知，数据库能实现本地事务，也就是在同一个数据库中，你可以允许一组操作要么全都正确执行，要么全都不执行。这里特别强调了本地事务，也就是目前的数据库只能支持同一个数据库中的事务。但现在的系统往往采用微服务架构，业务系统拥有独立的数据库，因此就出现了跨多个数据库的事务需求，这
DDIA_Chapter9 学习笔记 分布式系统最重要的抽象之一就是共识（consensus）：就是让所有的节点对某件事达成一致。 一致性保证： 具有较强一致性的系统可能会比一致性较差的系统具有更差的性能或更少的容错性，需要根据业务进行取舍。 线性一致性（Linearizability）：一旦新的值被写入或
问题场景 什么是事务? 事务是数据库从一个稳定状态变迁到另一个稳定状态的保证，具备 ACID 这 4 个特性： 原子性（Atomicity）：一个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被回滚到事务开始前的状态。 一致性（Consistency）：
这篇文章将介绍什么是分布式事务，分布式事务解决什么问题，对分布式事务实现的难点，解决思路，不同场景下方案的选择，通过图解的方式进行梳理、总结和比较。 相信耐心看完这篇文章，谈到分布式事务，不再只是有“2PC”、“3PC”、“MQ的消息事务”、“最终一致性”、“TCC”等这些知识碎片，而
1、关于分布式锁的了解？ 原理：控制分布式系统有序的去对共享资源进行操作，通过互斥来保持一致性。 具备的条件： ①分布式环境下，一个方法在同一时间只能被一个机器的一个线程执行 ②高可用的获取锁和释放锁 ③高性能的获取锁和释放锁 ④具备可重入特性 ⑤具备锁失效机制，防止死锁 分
谈谈业务中使用分布式的场景 首先，需要了解系统为什么使用分布式。 随着互联网的发展，传统单工程项目的很多性能瓶颈越发凸显，性能瓶颈可以有几个方面： 1.应用服务层：随着用户量的增加，并发量增加，单项目难以承受如此大的并发请求导致的性能瓶颈。 2.底层数据库层：随着业务的发展，数据
1、2PC协议 2PC 是二阶段提交（Two-phase Commit）的缩写，顾名思义，这个协议分两阶段完成。第一个阶段是准备阶段，第二个阶段是提交阶段，准备阶段和提交阶段都是由事务管理器（协调者）发起的，协调的对象是资源管理器（参与者）。二阶段提交协议的概念来自 X/Open 组织提出的分布式事务的规范 X
前言ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务，可以基于 ZooKeeper 实现诸如：数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master 选举、配置维护，名字服务、分布式同步、分布式锁和分布式队列等功能。谈下你对 Zookeeper 的认识？ZooKeeper 是一个分布式的，开放源码的
分布式、海量数据新摩尔定律，根据IDC作出的预测，数据一直都在以每年50%的速度增长，也就是说每两年增加一倍，这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。分布式环境下的RPC调用速度更慢，差不多是单机环境的100倍；但可以通过扩展，使性能线性增长。 分布式存储是云存储
分布式事务 2PC 它可以保证在分布式事务中，要么所有参与进程都提交事务，要么都取消事务，即实现 ACID 的原子性（A）。 在数据一致性中，它的含义是：要么所有副本（备份数据）同时修改某个数值，要么都不更改，以此来保证数据的强一致性。 2PC分为2个阶段： 表决阶段：1、事务询问 Coordinator （协调者）向
Java 事务编程接口（JTA： Java Transaction API）和 Java 事务服务 (JTS； Java TransactionService) 为 J2EE 平台提供了分布式事务服务。分布式事务（Distributed Transaction）包括事务 管理器（Transaction Manager）和一个或多个支持 XA 协议的资源管理器 ( Resource Manager )。我们
