分布式事务说明

分布式事务的实现方法

分布式事务的实现方法
分布式事务的实现方法有多种，以下是其中几种常见的方案：
1. 两阶段提交（XA 方案）：事务管理器先询问各个数据库是否准备好了，每个要操作的数据库都回复事务管理器ok，那么就正式提交事务。

2. TCC方案：TCC的全称是：Try、Confirm、Cancel。

Try阶段是对各个服务的资源做检测以及对资源进行锁定或者预留；Confirm阶段是在各个服务中执行实际的操作；Cancel阶段是如果任何一个服务的业务方法执行出错，那么就需要进行补偿，即执行已经执行成功的业务逻辑的回滚操作。

一般来说，支付、交易等需要严格保证资金正确性的场景会使用TCC方案。

3. 可靠消息最终一致性方案：通过消息队列将分布式事务中的操作进行异步解耦，从而实现最终的一致性。

这种方式能够处理大量并发操作，但是可能会存在数据不一致的风险。

4. 最大努力通知方案：通过最大努力的方式将通知发送给其他服务，以实现分布式事务的一致性。

这种方式简单易行，但是可能会因为网络问题或者服务不可用等原因导致通知失败。

5. SAGA方案：SAGA是一种基于事务的分布式事务处理模型，它将一个分布式事务视为一系列本地事务的组合。

每个本地事务在一个单独的节点上执行，并且通过消息传递进行通信。

SAGA能够保证全局事务的最终一致性，同时具有较好的容错性和可恢复性。

以上是分布式事务的几种常见实现方案，每种方案都有其优缺点，需要根据具体的业务场景和需求来选择适合的方案。

支付宝分布式事务介绍

}
});
}
} else if (StringUtil.equals(InstructionStatusEnum.PRE_ACCREDITED.getCode(), data.getStatus())) { logger.warn("成功解释业务活动状态[businessType=" + businessType + ";businessId="+ businessId + "]:未执行。"); return BusinessActivityStateResolver.NOT_DONE; } else if (StringUtil.equals(InstructionStatusEnum.SUBMIT_SETTLED.getCode(), data.getStatus())) { logger.warn("成功解释业务活动状态[businessType=" + businessType + ";businessId="+ businessId + "]:已执行。"); return BusinessActivityStateResolver.DONE; }else { logger.error("严重异常：支付指令数据状态不正常,当前状态：" + data.getStatus() + "；尝试解释业务活动状态[businessType=" + businessType+ "; businessId=" + businessId + "]时。"); return BusinessActivityStateResolver.UNKNOWN; } } catch (Exception e) { logger.warn("警告：数据库异常；尝试解释业务活动状态[businessType=" + businessType+ ";businessId=" + businessId + "]时。", e); return BusinessActivityStateResolver.UNKNOWN; } }else { logger.error("严重异常：无需进行业务活动解释的类型；尝试解释业务活动状态[businessType=" + businessType+ ";businessId=" + businessId + "]时。"); return BusinessActivityStateResolver.UNKNOWN; }

解析分布式事务的四种解决方案

解析分布式事务的四种解决方案分布式事务指事务的操作位于不同的节点上，需要保证事务的 AICD 特性。

例如在下单场景下，库存和订单如果不在同一个节点上，就涉及分布式事务。

在分布式系统中，要实现分布式事务，无外乎那几种解决方案。

一、两阶段提交（2PC）两阶段提交（Two-phase Commit，2PC），通过引入协调者（Coordinator）来协调参与者的行为，最终决定这些参与者是否要真正执行事务。

1、运行过程①准备阶段：协调者询问参与者事务是否执行成功，参与者发回事务执行结果。

②提交阶段：如果事务在每个参与者上都执行成功，事务协调者发送通知让参与者提交事务；否则，协调者发送通知让参与者回滚事务。

需要注意的是，在准备阶段，参与者执行了事务，但是还未提交。

只有在提交阶段接收到协调者发来的通知后，才进行提交或者回滚。

2、存在的问题①同步阻塞：所有事务参与者在等待其它参与者响应的时候都处于同步阻塞状态，无法进行其它操作。

②单点问题：协调者在 2PC 中起到非常大的作用，发生故障将会造成很大影响。

特别是在阶段二发生故障，所有参与者会一直等待状态，无法完成其它操作。

③数据不一致：在阶段二，如果协调者只发送了部分 Commit 消息，此时网络发生异常，那么只有部分参与者接收到 Commit 消息，也就是说只有部分参与者提交了事务，使得系统数据不一致。

④太过保守：任意一个节点失败就会导致整个事务失败，没有完善的容错机制。

二、补偿事务（TCC）TCC 其实就是采用的补偿机制，其核心思想是：针对每个操作，都要注册一个与其对应的确认和补偿（撤销）操作。

它分为三个阶段：①Try 阶段主要是对业务系统做检测及资源预留。

②Confirm 阶段主要是对业务系统做确认提交，Try阶段执行成功并开始执行Confirm阶段时，默认 Confirm阶段是不会出错的。

即：只要Try成功，Confirm一定成功。

③Cancel 阶段主要是在业务执行错误，需要回滚的状态下执行的业务取消，预留资源释放。

分布式事务解决方案3--本地消息表（事务最终一致方案）

分布式事务解决⽅案3--本地消息表（事务最终⼀致⽅案）⼀、本地消息表原理1、本地消息表⽅案介绍本地消息表的最终⼀致⽅案采⽤BASE原理，保证事务最终⼀致在⼀致性⽅⾯，允许⼀段时间内的不⼀致，但最终会⼀致。

在实际系统中，要根据具体情况，判断是否采⽤。

（有些场景对⼀致性要求较⾼，谨慎使⽤）2、本地消息表的使⽤场景基于本地消息表的⽅案中，将本事务外操作，记录在消息表中其他事务，提供操作接⼝定时任务轮询本地消息表，将未执⾏的消息发送给操作接⼝。

操作接⼝处理成功，返回成功标识，处理失败，返回失败标识。

定时任务接到标识，更新消息的状态定时任务按照⼀定的周期反复执⾏对于屡次失败的消息，可以设置最⼤失败次数超过最⼤失败次数的消息，不进⾏接⼝调⽤等待⼈⼯处理例如使⽤⽀付宝的⽀付场景，系统⽣成订单，⽀付宝系统⽀付成功后，调⽤我们系统提供的回调接⼝，回调接⼝更新订单状态为已⽀付。

回调通知执⾏失败，⽀付宝会过⼀段时间再次调⽤。

3、本地消息表架构图4、优缺点优点：避免了分布式事务，实现了最终⼀致性缺点：注意重试时的幂等性操作⼆、本地消息表数据库设计整体⼯程复⽤前⾯的my-tcc-demo1、两台数据库 134和129。

user_134 创建⽀付消息表payment_msg, user_129数据库创建订单表t_order2、使⽤MyBatis-generator ⽣成数据库映射⽂件，⽣成后的结构如下图所⽰三、⽀付接⼝1、创建⽀付服务PaymentService@Servicepublic class PaymentService {@Resourceprivate AccountAMapper accountAMapper;@Resourceprivate PaymentMsgMapper paymentMsgMapper;/*** ⽀付接⼝* @param userId ⽤户Id* @param orderId 订单Id* @param amount ⽀付⾦额* @return 0: 成功； 1:⽤户不存在 2:余额不⾜*/public int payment(int userId, int orderId, BigDecimal amount){//⽀付操作AccountA accountA = accountAMapper.selectByPrimaryKey(userId);if(accountA == null){return 1;}if(accountA.getBalance().compareTo(amount) < 0){return 2;}accountA.setBalance(accountA.getBalance().subtract(amount));accountAMapper.updateByPrimaryKey(accountA);PaymentMsg paymentMsg = new PaymentMsg();paymentMsg.setOrderId(orderId);paymentMsg.setStatus(0); //未发送paymentMsg.setFailCnt(0); //失败次数paymentMsg.setCreateTime(new Date());paymentMsg.setCreateUser(userId);paymentMsg.setUpdateTime(new Date());paymentMsg.setUpdateUser(userId);paymentMsgMapper.insertSelective(paymentMsg);return 0;}}2、创建Controller层@RestControllerpublic class PaymentController {@Autowiredprivate PaymentService paymentService;//localhost:8080/payment?userId=1&orderId=10010&amount=200@RequestMapping("payment")public String payment(int userId, int orderId, BigDecimal amount){int result = paymentService.payment(userId, orderId,amount);return "⽀付结果:" + result;}}3、调⽤接⼝localhost:8080/payment?userId=1&orderId=10010&amount=200查看表。

seata分布式事务的环境搭建与使用

seata分布式事务的环境搭建与使⽤⽬录⼀、seata介绍1. 什么是 seata2. seata 的基本原理⾸先我们先看⼀张分布式环境下，服务与服务之间的调⽤关系图：其实分布式事务是由⼀批分⽀事务组成的全局事务，通常分⽀事务只是本地事务。

seata的核⼼主要有三部分组成：事务协调器（TC）：维护全局事务和分⽀事务的状态，驱动全局事务提交或者回滚。

事务管理器（TM）：定义全局事务的范围：开启全局事务，提交或回滚全局事务（在分布式环境中相当于事务的发起⽅）。

资源管理器（RM）：管理分⽀事务正在处理的资源，与TC进⾏对话以注册分⽀事务并报告分⽀事务的状态。

并驱动分⽀事务的提交或者回滚（在分布式环境中相当于事务的参与者）。

seata管理的分布式事务的⽣命周期：⾸先，需要构建⼀个全局事务的协调者TC。

发起⽅与参与⽅与全局事务协调者TC建⽴长连接。

发起⽅向全局事务协调者申请⼀个全局事务XID，缓存在本地线程中。

当发起⽅调⽤参与⽅的服务接⼝时，会将申请到的全局事务XID放⼊请求头中。

参与⽅从请求头中获取XID，如果获取成功，则会向全局事务协调者注册(为参与⽅)，缓存XID到本地线程。

执⾏完成之后提交本地事务，插⼊undo_log⽇志（后期⽤于回滚使⽤）。

调⽤完成参与⽅服务接⼝，如果整个业务流程没有异常，则会通知全局事务协调者，全局事务协调者通知所有的参与⽅提交事务。

事务提交成功后，删除undo_log⽇志。

调⽤完成参与⽅服务接⼝，如果整个业务流程存在异常，则会通知全局事务协调者，全局事务协调者通知所有的参与⽅回滚事务。

事务回滚时候，删除undo_log⽇志。

⼆、seata 环境搭建seata环境搭建会使⽤到mysql及nacos环境。

具体搭建步骤可参照之前发布的⽂章，如有不详细的地⽅，请指正。

1. 服务器端环境搭建[client] 主要是客户端配置，undo_log⽇志等。

[server] 服务端部署脚本，⽐如使⽤db存储模式的时候，会从这⾥获取建表语句。

分布式事务详解

分布式事务详解1. 什么是分布式事务1.1 事务严格意义上的事务实现应该是具备原⼦性、⼀致性、隔离性和持久性，简称 ACID。

通俗意义上来说，事务就是为了使得⼀些更新等操作要么都成功，要么都失败。

原⼦性（Atomicity）：可以理解为⼀个事务内的所有操作要么都执⾏，要么都不执⾏。

⼀致性（Consistency）：可以理解为数据是满⾜完整性约束的，也就是不会存在中间状态的数据，⽐如你账上有400，我账上有100，你给我打200块，此时你账上的钱应该是200，我账上的钱应该是300，不会存在我账上钱加了，你账上钱没扣的中间状态。

隔离性（Isolation）：指的是多个事务并发执⾏的时候不会互相⼲扰，即⼀个事务内部的数据对于其他事务来说是隔离的。

持久性（Durability）：指的是⼀个事务完成了之后数据就被永远保存下来，之后的其他操作或故障都不会对事务的结果产⽣影响。

其中，原⼦性和持久性就是靠undo和redo⽇志来实现的。

在Mysql中，有许多⽇志⽂件，这2个⽂件就是与事务有关的。

1.2 undo⽇志undo⽇志：⽤于保证事务的原⼦性。

原理：1. 在操作任何数据之前，先将数据备份到Undo Log。

2. 然后进⾏数据的修改。

3. 若出现了错误或⽤户执⾏了ROLLBACK语句，系统就可以利⽤Undo Log中的备份数据恢复到事务开始之前的状态。

流程举例：1. 事务开始2. 记录A=1到undo log3. 修改A=34. 记录B=2到undo log5. 修改B=46. 将undo log写到磁盘7. 将数据写到磁盘8. 事务提交1.3 redo⽇志redo⽇志：⽤于保证事务的持久性原理：1. redo log与undo log 相反，redo log记录的是新数据的备份，undo log记录的是旧数据的备份2. 在事务提交前只需要将redo log持久化即可。

流程举例：1. 事务开始2. 记录A=1到undo log3. 修改A=34. 记录A=3到redo log5. 记录B=2到undo log6. 修改B=47. 记录B=4到redo log8. 将undo log写到磁盘9. 将redo log写⼊磁盘10. 事务提交1.4 分布式事务分布式事务:顾名思义就是要在分布式系统中实现事务，它其实是由多个本地事务组合⽽成。

分布式事务seata的使用方法

分布式事务seata的使用方法小伙伴！今天咱们来唠唠分布式事务里的Seata怎么用哈。

Seata是个超酷的分布式事务解决方案呢。

那第一步呀，咱得把Seata的服务端给搭建起来。

这就像是盖房子打地基一样重要哦。

你要去Seata的官方仓库下载对应的版本，然后按照文档里的说明去配置它的一些基本参数，像存储模式啦，要是用数据库存储事务信息，就得把数据库相关的连接信息啥的配置得妥妥当当。

接着就是在咱们的项目里引入Seata的客户端啦。

这时候就看你用啥开发语言啦，如果是Java项目，就把Seata的Java客户端依赖加到你的项目里。

这个过程就像是给你的项目注入一股神奇的力量，让它能处理分布式事务啦。

在代码里呢，你得对那些需要参与分布式事务的方法做一些特殊的标记。

比如说在Spring Boot项目里，你可以用注解的方式。

像@GlobalTransactional这个注解，就像是给方法穿上了一件特殊的“分布式事务外套”，告诉Seata这个方法是要在分布式事务的管控之下的。

还有哦，不同的数据库操作在Seata里也有一些小讲究。

比如说，你要是对数据库做更新操作，Seata会帮你记录操作前后的状态，就像一个贴心的小管家。

如果在分布式事务执行过程中出了岔子，它就能根据这些记录把数据恢复到正确的状态。

在配置Seata客户端的时候呀，要记得把服务端的地址告诉它，这样客户端才能找到服务端这个“大管家”来协调分布式事务呢。

这就好比你要去朋友家玩，得知道朋友家的地址一样。

而且呀，Seata在处理分布式事务的时候，会涉及到很多的角色，像事务协调器、事务参与者之类的。

每个角色都有自己的任务，它们就像一个团队一样默契配合。

咱们在使用的时候不用太担心这些角色内部复杂的交互，只要按照规则配置好，Seata就会自动让它们好好工作啦。

总之呢，使用Seata虽然一开始可能觉得有点小复杂，但是只要你按照步骤一步一步来，就像搭积木一样，慢慢就能把分布式事务管理得井井有条啦。

分布式事务解决方案（一）2阶段提交3阶段提交TCC

分布式事务解决⽅案（⼀）2阶段提交3阶段提交TCC参考⽂档：分布式⼀致性在分布式系统中，为了保证数据的⾼可⽤，通常，我们会将数据保留多个副本(replica)，这些副本会放置在不同的物理的机器上。

为了对⽤户提供正确的增\删\改\差等语义，我们需要保证这些放置在不同物理机器上的副本是⼀致的。

为了解决这种分布式⼀致性问题，前⼈在性能和数据⼀致性的反反复复权衡过程中总结了许多典型的协议和算法。

其中⽐较著名的有⼆阶提交协议（Two Phase Commitment Protocol）、三阶提交协议（Two Phase Commitment Protocol）和Paxos算法。

分布式事务分布式事务是指会涉及到操作多个数据库的事务。

其实就是将对同⼀库事务的概念扩⼤到了对多个库的事务。

⽬的是为了保证分布式系统中的数据⼀致性。

分布式事务处理的关键是必须有⼀种⽅法可以知道事务在任何地⽅所做的所有动作，提交或回滚事务的决定必须产⽣统⼀的结果（全部提交或全部回滚）XA规范X/Open 组织（即现在的 Open Group ）定义了分布式事务处理模型。

X/Open DTP 模型（ 1994 ）包括应⽤程序（ AP ）、事务管理器（ TM ）、资源管理器（ RM ）、通信资源管理器（ CRM ）四部分。

⼀般，常见的事务管理器（ TM ）是交易中间件，常见的资源管理器（ RM ）是数据库，常见的通信资源管理器（ CRM ）是消息中间件。

通常把⼀个数据库内部的事务处理，如对多个表的操作，作为本地事务看待。

数据库的事务处理对象是本地事务，⽽分布式事务处理的对象是全局事务。

所谓全局事务，是指分布式事务处理环境中，多个数据库可能需要共同完成⼀个⼯作，这个⼯作即是⼀个全局事务，例如，⼀个事务中可能更新⼏个不同的数据库。

对数据库的操作发⽣在系统的各处但必须全部被提交或回滚。

此时⼀个数据库对⾃⼰内部所做操作的提交不仅依赖本⾝操作是否成功，还要依赖与全局事务相关的其它数据库的操作是否成功，如果任⼀数据库的任⼀操作失败，则参与此事务的所有数据库所做的所有操作都必须回滚。

分布式事务通俗易懂的笔记

分布式事务通俗易懂的笔记嗨，朋友！今天咱们来唠唠这个分布式事务，这就像是一场多人合作的大项目，每个人都负责一块，但又得整体协调好。

想象一下，你和几个小伙伴一起盖房子。

你负责打地基，小李负责砌墙，小张负责盖屋顶。

这就是个分布式的活儿，各自干各自的，但最后得拼成一个完整的房子。

这就好比分布式系统里的各个部分，各自处理事务，但最后得统一起来。

比如说电商系统，订单处理在一个地方，库存管理在另一个地方，支付系统又在其他地方，这就是分布式的，可用户下单时，这几个事务得协同完成，就像盖房子一样，缺了谁都不行。

那分布式事务到底咋回事呢？咱就说你去餐厅吃饭这个事儿吧。

你点了菜，服务员把菜单传给厨房，厨房做菜，服务员同时准备餐具。

这里就有好几个事务同时进行呢。

在分布式系统里，不同的节点就像餐厅里的厨房、服务员这些角色，各自有自己的工作，但得保证整体服务的连贯性。

要是厨房菜做出来了，服务员餐具没准备好，这就乱套了，就像分布式事务处理不好就会出问题。

我之前有个朋友，在一家互联网公司工作。

他们公司有个项目，涉及到好几个部门的数据交互。

就像不同国家的人合作，语言不通、习惯不同，数据交互的时候老是出岔子。

有的部门数据更新了，其他部门没收到通知，这就导致数据不一致，就像你跟朋友约好了时间，结果一方改了时间没通知另一方，这多让人懊恼啊！这就是没处理好分布式事务的后果。

在分布式事务里，有个概念叫ACID，这就像是盖房子的标准一样。

A 是原子性，原子嘛，就像一颗不可分割的小粒子。

一个事务要么全做完，要么就根本不做。

比如说你转账，钱要么转过去，要么就还在你账户里，不可能转一半吧，这多奇怪啊！C是一致性，就像房子盖得得规规矩矩，不能歪七扭八。

数据在事务前后得保持一致，就像餐厅的账单，不管中间怎么加菜减菜，最后算出来的总价得是对的。

I是隔离性，就像你和朋友各自在自己房间里做事，互相不干扰。

不同事务之间不能互相影响，要是你在转账的时候，别人的操作突然插进来，把你的钱转错地方了，这还得了？D是持久性，这就好比房子盖好了就一直立在那儿。

分布式事务setal底层原理

分布式事务setal底层原理嘿，朋友！咱们今天来聊聊分布式事务 setal 底层原理这个听起来有点神秘的东西。

你知道吗，这分布式事务 setal 底层原理就好比是一个复杂的大迷宫。

想象一下，有好多好多的数据就像一群调皮的小精灵，在这个迷宫里到处乱跑。

而咱们要做的，就是想办法让这些小精灵都能乖乖地按照咱们的规则行动，不出乱子。

那这个原理到底是咋回事呢？简单来说，它就像是一场精心编排的舞蹈。

各个节点就像是舞蹈演员，它们得相互配合，步伐一致，才能跳出完美的舞步。

要是有一个节点跟不上节奏，那整个舞蹈可就乱套啦！比如说，在一个分布式系统里，有多个数据库或者服务同时在处理事务。

这就好像是有几个厨师同时在做一道大菜，有的负责切菜，有的负责炒菜，有的负责调味。

要是其中一个环节出了问题，比如切菜的没切好，那整道菜不就毁了？分布式事务 setal 底层原理就是要确保这些环节都能顺利进行，不出差错。

它得协调好各个部分，让数据的处理就像流水一样顺畅，不能有堵塞，不能有混乱。

这当中涉及到好多技术和策略呢！比如说两阶段提交，这就像是一场接力比赛，第一棒跑完了，确认没问题，再把接力棒交给第二棒。

要是第一棒出了问题，那整个比赛就得重新开始。

还有像补偿机制，这就好比是给整个过程上了一份保险。

万一哪里出了差错，能及时补救，把损失降到最低。

再说说一致性问题。

这就好比是大家一起做拼图，每个人负责一块，最后拼出来的得是一个完整的、没有瑕疵的图案。

要是有人拼错了，那整个画面就不美啦！总之，分布式事务 setal 底层原理是个相当复杂但又超级重要的东西。

它就像是一个幕后的大导演，精心策划着每一个细节，让整个分布式系统能够高效、稳定地运行。

要是没有它，那咱们的数据处理可就要乱成一锅粥啦！所以，深入理解这个原理，对于咱们掌握和优化分布式系统，那可是至关重要的哟！。

rocketmq分布式事务原理

4. 消费方处理阶段：消息队列接收到确认消息后，会将该消息发送给消费方进行处理。消费方根据消息的内容执行相应的业务逻辑。
rocketmq分布式事务原理
5. 事务状态回查：在消息队列中，会有一个定时任务负责定期回查处于“待确认”状态的消息。回查的目的是为了确认发送方的业务逻辑是否执行成功。如果发送方长时间没有发送确认消息，或者发送了回滚消息，消息队列会根据回查结果将半消息的状态改为“已回滚”。
2. 发送方业务逻辑执行：发送方执行业务逻辑，可能包括数据库操作、文件操作等。在业务逻辑执行过程中，可以根据需要对本地事务进行提交或回滚。
rocketmq分布式事务原理
3. 发送方确认阶段：当发送方的业务逻辑执行完毕后，根据业务逻辑的执行结果，发送方需要向消息队列发送确认消息。如果业务逻辑执行成功，发送方发送确认消息，将半消息的状态改为“已确认”（Commit State）；如果业务逻辑执行失败，发送方发送回滚消息，将半消息的状态改为“已回滚”（Rollback State）。
通过以上步骤，RocketMQ实现了分布式事务的支持。在发送方的本地事务和消息队列的协同作用下，可以保证消息的可靠传输和一致性。如果发送方的本地事务成功提交并确认，消息将被消费方处理；如果发送方的本地事务回滚或超时未确认，消息将被丢弃或回滚。这样可以确保分布式系统中的数据一致性和可靠性。
rБайду номын сангаасcketmq分布式事务原理
RocketMQ是一种分布式消息中间件，它提供了分布式事务的支持。其分布式事务原理主要包括以下几个步骤：
1. 发送方预备阶段：在发送方执行业务逻辑之前，会先开启一个本地事务，并发送半消息到消息队列。半消息的状态为“待确认”（Half-Message State），此时消息队列会为该半消息生成一个唯一的事务ID。

tcc分布式事务的实现原理

tcc分布式事务的实现原理TCC分布式事务是一种高可靠性的分布式事务解决方案。

在分布式系统中，TCC分布式事务能够保证系统的数据一致性和可靠性。

下面将分步骤地介绍TCC分布式事务的实现原理。

第一步，预留资源阶段。

在该阶段，事务协调器会向各分支服务发起预留资源请求，并等待所有分支服务响应。

在分支服务成功响应之后，事务协调器会将该事务状态设置为“TRYING”。

这样就完成了资源预留阶段的工作。

第二步，确认资源阶段。

在该阶段，事务协调器会向各分支服务发起确认资源请求。

如果所有分支服务都已成功响应，则事务协调器会将该事务状态设置为“CONFIRMED”，并完成整个事务的提交操作。

如果有任何一个分支服务未能成功响应，则事务协调器会将该事务状态设置为“CANCELD”，并完成整个事务的回滚操作。

第三步，取消资源阶段。

在该阶段，事务协调器会向各分支服务发起取消资源请求。

如果所有分支服务都已成功响应，则该事务的状态仍然被设置为“CANCELED”。

如果有任何一个分支服务未能成功响应，则该事务的状态仍然被设置为“CANCELED”。

上述步骤可以明显地看出TCC分布式事务的实现原理。

首先，在事务开始时，各个分支服务都会接收一个预留资源请求。

此时，分支服务会尝试锁定需要更新的资源。

如果锁定成功，则分支服务会向事务协调器成功响应。

否则，分支服务会向事务协调器返回失败响应，并取消本次事务。

在事务协调器端，只有在所有分支服务都成功响应之后，才会继续下一步的操作。

当事务协调器收到全部分支服务的成功响应后，就会向各个分支服务发起确认资源请求。

在此阶段，分别对分支执行业务操作，完成整个事务。

当然，如果有任何一个分支服务无法正常运行，则事务将被回滚到初始状态。

此时，事务协调器会向各个分支服务发起取消资源请求。

在此阶段，各个分支服务都会撤销在预留资源阶段获取的资源，并释放这些资源。

只有在所有分支服务都成功响应之后，事务协调器才会继续下一步的操作。

分布式事务实现案例

分布式事务实现案例一、场景设定。

想象一下，你开了一个超级酷的电商网站，有很多顾客来买东西。

每当顾客下单的时候，得干两件重要的事儿：一是要从库存里减掉相应商品的数量，二是要记录订单信息。

这两个操作可不能分开搞，要是只减了库存没记录订单，那顾客就会很生气，觉得自己钱花了啥都没得到；要是只记录订单不减库存，那库存就乱套了，可能会出现超卖的情况，这就好比你答应卖给10个人10个苹果，结果发现库存只有5个苹果，这可就麻烦大了。

二、分布式事务的实现。

1. 引入事务协调器。

咱们先弄一个类似“大管家”的事务协调器。

这个协调器就像一个超级指挥家，负责指挥库存系统和订单系统这两个“乐手”来演奏一曲和谐的乐章。

2. 下单操作开始。

当顾客点击下单按钮的时候，事务协调器就开始工作啦。

它先给库存系统和订单系统发送一个消息，说：“小伙伴们，咱们要开始一个重要的事儿啦，准备好哦。

”3. 预操作阶段。

库存系统：库存系统收到消息后，不会马上就减掉库存。

它会先做一个预减库存的操作，就像是在库存里给这个商品做个小标记，说：“这个商品已经有人预订了这么多哦。

”这个时候，库存看起来好像是减少了，但实际上还没有真正地改变库存的最终数量。

订单系统：订单系统呢，也开始准备订单相关的信息，把顾客的购买信息、商品信息、收货地址啥的都收集起来，就像把做菜的食材都准备好了，但是还没下锅。

4. 事务协调器检查。

事务协调器就像一个严格的老师，会去检查库存系统和订单系统的准备工作有没有做好。

如果库存系统说：“我这里预减库存成功啦。

”订单系统也说：“我这里订单信息准备好啦。

”那协调器就会说：“很棒，咱们可以进行下一步啦。

”5. 提交操作。

库存系统：库存系统收到协调器的指令后，就会把之前的预减库存操作变成真正的减库存操作。

这就像是把预订的小标记换成了正式的减少库存的操作，库存数量就真的减少了。

订单系统：订单系统也会把之前准备好的订单信息正式保存起来，就像把食材下锅炒熟装盘，订单就正式生成啦。

利用消息队列分布式事务的方法

利用消息队列分布式事务的方法
在现代分布式系统中，实现分布式事务是一项非常具有挑战性的任务。

传统的数据库事务在分布式系统中往往无法满足需求，因此引入了消息队列作为分布式事务的一种解决方案。

消息队列可以帮助系统在不同的服务之间进行异步通信，从而实现分布式事务的一致性和可靠性。

利用消息队列实现分布式事务的方法可以分为以下几个步骤：
1. 事务发起方发送消息，当一个服务需要触发一个分布式事务时，它会将事务相关的数据封装成消息发送到消息队列中。

这个消息可以包含事务的相关信息，比如要执行的操作、参与者服务的信息等。

2. 参与者服务接收消息并执行事务，消息队列中的消息被参与者服务接收后，服务会执行相应的操作。

这些操作可能包括数据库的更新、调用其他服务的接口等。

3. 参与者服务发送事务执行结果，参与者服务执行完事务后，会将执行结果发送到消息队列中。

这个结果可以包括事务执行的状
态、执行的结果等信息。

4. 事务发起方接收消息并进行事务确认，事务发起方接收到参
与者服务发送的执行结果后，会根据执行结果进行事务的确认或者
回滚。

如果所有参与者服务都执行成功，那么事务就确认提交；如
果有任何一个参与者服务执行失败，那么事务就回滚。

通过消息队列的方式实现分布式事务，可以有效地解耦各个服
务之间的依赖关系，提高系统的可伸缩性和可靠性。

同时，消息队
列还可以保证消息的顺序性和可靠性，确保事务的一致性。

因此，
利用消息队列分布式事务的方法在分布式系统中得到了广泛的应用。

oceanbase分布式事务原理(一)

oceanbase分布式事务原理(一)分布式事务简介什么是分布式事务•分布式事务是指在分布式系统中，涉及多个事务参与者（通常是不同的数据库实例）的一组原子操作，这些原子操作要么全部成功要么全部失败。

•分布式事务的关键是保证事务的一致性、可靠性和隔离性。

传统的单机事务存在的问题•单机事务只需要处理本地事务的原子性，不涉及不同数据库的一致性，因此相对简单。

•在分布式系统中，不同数据库的数据往往分布在不同的节点上，由于网络通信、节点故障等原因，使得跨节点的事务管理变得复杂。

分布式事务的实现方式1. 两阶段提交（2PC）•2PC是最经典、最常用的分布式事务实现方式之一。

•2PC由协调者（Coordinator）和参与者（Participant）组成，通过发送预提交和提交指令来实现事务的提交。

2. 补偿事务（TCC）•TCC是一种补偿型的分布式事务模型。

•TCC事务的核心是使用try-confirm-cancel三个阶段来实现事务的可靠执行。

•TCC相比2PC，更为灵活，在业务逻辑的实现上更加自由。

3. 柔性事务（Saga）•Saga是一种长事务解决方案，将一个大的事务拆分成一系列小的、独立的局部事务。

•每个局部事务执行成功后，向协调者发送通知，如果发生故障，则回滚局部事务。

OceanBase分布式事务•OceanBase是一个开源的分布式关系型数据库系统，支持分布式事务。

•OceanBase分布式事务采用了自研的事务协议OC-Trans，具有高性能、高可用、高稳定性等优势。

•OC-Trans采用了基于副本的多阶段提交协议，避免了单点故障，并提供了良好的容错能力。

结论•针对分布式事务的需求，不同的实现方式具有不同的优势和适用场景。

•OceanBase使用自研的OC-Trans协议实现了高性能、高可用的分布式事务功能，为分布式数据库应用提供了可靠的支持。

以上是对于OceanBase分布式事务的简要介绍和相关原理解释，分布式事务是一个庞大的主题，希望能帮助读者初步了解该领域的基本概念和解决方案。

分布式事务的概念与原理

分布式事务的概念与原理好的，那我们就开始聊聊分布式事务的概念与原理吧。

你有没有想过，在一个超级大的公司里，不同部门就像不同的小系统一样，它们有时候得一起干一件大事儿。

比如说举办一场超级盛大的公司年会，这就像是一个事务。

场地部门要负责找场地，餐饮部门要准备美食，表演部门要安排节目，这些部门的工作就像是分布式系统里不同的服务或者数据库操作。

如果场地找好了，但是餐饮没准备好，那这个年会肯定就乱套了，就像分布式事务里一部分成功一部分失败是不行的。

那什么是分布式事务呢？简单来说，就是在分布式系统里，涉及到多个节点（就像刚刚说的不同部门）操作的时候，要保证这些操作要么全都成功，要么全都失败，就像年会要么完美举办，要么干脆不办。

现在来说说它的原理吧。

想象一下，你和你的小伙伴们一起做一个超级大的拼图，这个拼图就是一个分布式事务。

你们每个人负责一部分拼图块（每个拼图块就像是一个子事务）。

在开始拼之前，得有个计划，这就好比是分布式事务里的事务协调器。

首先，事务协调器会告诉每个小伙伴（各个子事务）：“嘿，我们要开始拼这个大拼图啦，大家准备好。

”这就是事务开始的信号。

然后呢，每个小伙伴就开始做自己的那部分拼图工作。

在这个过程中，小伙伴们（子事务）会时不时地向事务协调器报告自己的进展情况，就像“我已经拼好这块儿了”或者“我这块儿有点问题”。

这个过程就像是子事务的执行和状态反馈。

假如有个小伙伴发现自己那块拼图块丢了（子事务执行失败），那他就会赶紧告诉事务协调器。

事务协调器收到这个消息后，就会像个超级英雄一样，它得通知其他小伙伴：“哎呀，咱们这个拼图出问题了，大家先停一下，把已经拼好的部分拆了吧，我们重新来。

”这就是回滚操作。

所有小伙伴就得按照协调器说的，把自己拼好的部分还原，保证整个拼图（分布式事务）回到最初的状态。

如果每个小伙伴都顺利地完成了自己的拼图块（所有子事务都执行成功），那事务协调器就会开心地宣布：“太棒了，我们的大拼图完成啦！”这就表示分布式事务成功提交了。

分布式事务- TCC编程式模式

分布式事务- TCC编程式模式一、前言严格遵守ACID的分布式事务我们称为刚性事务，而遵循BASE理论（基本可用：在故障出现时保证核心功能可用，软状态：允许中间状态出现，最终一致性：不要求分布式事务打成中时间点数据都是一致性的，但是保证达到某个时间点后，数据就处于了一致性了）的事务我们称为柔性事务，其中TCC编程模式就属于柔性事务，本文我们来阐述其理论。

二、TCC编程模式TCC编程模式本质上也是一种二阶段协议，不同在于TCC编程模式需要与具体业务耦合，下面首先看下TCC编程模式步骤:∙所有事务参与方都需要实现try,confirm,cancle接口。

∙事务发起方向事务协调器发起事务请求，事务协调器调用所有事务参与者的try方法完成资源的预留，这时候并没有真正执行业务，而是为后面具体要执行的业务预留资源，这里完成了一阶段。

∙如果事务协调器发现有参与者的try方法预留资源时候发现资源不够，则调用参与方的cancle方法回滚预留的资源，需要注意cancle方法需要实现业务幂等，因为有可能调用失败（比如网络原因参与者接受到了请求，但是由于网络原因事务协调器没有接受到回执）会重试。

∙如果事务协调器发现所有参与者的try方法返回都OK，则事务协调器调用所有参与者的confirm方法，不做资源检查，直接进行具体的业务操作。

∙如果协调器发现所有参与者的confirm方法都OK了，则分布式事务结束。

∙如果协调器发现有些参与者的confirm方法失败了，或者由于网络原因没有收到回执，则协调器会进行重试。

这里如果重试一定次数后还是失败，会怎么样那？常见的是做事务补偿。

蚂蚁金服基于TCC实现了XTS（云上叫DTS），目前在蚂蚁金服云上有对外输出，这里我们来结合其提供的一个例子来具体理解TCC的含义，以下引入蚂蚁金服云实例：“首先我们假想这样一种场景：转账服务，从银行 A 某个账户转 100 元钱到银行 B 的某个账户，银行 A 和银行 B 可以认为是两个单独的系统，也就是两套单独的数据库。

分布式事务消息原理

分布式事务是指涉及多个数据库或应用程序的事务，需要保证在不同的节点上的数据操作要么全部成功，要么全部失败。

消息原理是分布式事务中常用的一种解决方案，其基本原理如下：
1. 事务开始：当一个分布式事务开始时，事务协调器（Transaction Coordinator，TC）会向所有参与者（Participants）发送一个事务开始的消息。

2. 参与者响应：参与者接收到消息后，会执行本地的事务操作，并返回一个响应消息给TC。

3. 事务提交：如果所有参与者都成功执行了本地事务操作，TC会发送一个提交消息给所有参与者，并将事务状态设置为已提交。

4. 事务回滚：如果任何一个参与者执行本地事务操作失败，TC会发送一个回滚消息给所有参与者，并将事务状态设置为已回滚。

在消息原理中，TC扮演了一个协调者的角色，负责协调各个参与者的事务执行。

在执行事务期间，TC会通过消息传递的方式将事务的状态传递给参与者，并根据参与者的响应来决定事务的提交或回滚。

需要注意的是，在消息原理中，事务的执行是异步的，即参与者可以在本地执行事务操作，而不需要等待其他参与者的响应。

这种异步执行方式可以提高系统的性能和吞吐量，但也会增加系统的复杂度和风险。

因此，在设计和实现分布式事务时，需要仔细考虑各种可能的情况，并采取相应的措施来确保事务的正确性和可靠性。

rocketmq 事务消息原理

rocketmq 事务消息原理RocketMQ 事务消息原理概述RocketMQ 是一款开源的分布式消息中间件，支持高吞吐量、可靠性强的消息传递。

其中，事务消息是 RocketMQ 中非常重要的一种消息模式。

本文将深入解释 RocketMQ 事务消息的原理。

什么是事务消息事务消息是指在消息发送方需要和本地事务数据库进行原子性操作的场景下，通过 RocketMQ 实现分布式事务性消息。

RocketMQ 提供了两种模式的事务消息：本地事务消息和分布式事务消息，本文将重点介绍分布式事务消息。

分布式事务消息原理RocketMQ 的分布式事务消息原理如下：1.生产者端：当发送事务消息时，生产者首先将消息发送给 Broker，但 Broker 不立即将消息写入消息存储文件，而是进入 Prepared 状态。

2.本地事务操作：生产者执行本地事务操作，并将事务操作的状态（提交、回滚或未知）返回给 Broker。

3.Broker 端：根据事务操作的状态，Broker 将事务消息转发给消费者或废弃该消息。

4.事务回查：如果 Broker 在一定时间内没有收到生产者的事务状态，Broker 将触发事务回查定时任务，在这个定时任务中，Broker 会向生产者发送检查请求。

5.生产者反馈：生产者收到事务回查请求后，需要根据实际情况返回提交、回滚或未知的状态给 Broker。

6.消息确认：根据生产者反馈的事务状态，Broker 决定提交或回滚该消息。

分布式事务消息的优点使用 RocketMQ 的分布式事务消息有以下优点：•数据一致性：RocketMQ 的分布式事务消息能够保证本地事务和消息的一致性，当事务提交时，消息被提交；当事务回滚时，消息也会被回滚。

•可靠性：分布式事务消息能够提供消息的可靠传递和存储。

•高吞吐量：RocketMQ 作为高性能的消息中间件，支持高并发的消息发送和消费，并具备较强的吞吐量。

•解耦：通过使用分布式事务消息，可以将事务操作与消息发送解耦，提高系统的可扩展性和灵活性。

全局事务分布式事务（GlobalTransactionAdistributedtransa。。。

全局事务分布式事务（GlobalTransactionAdistributedtransa。

这⾥参考的是Oracle对于XA的⽀持，其他的应该雷同吧。

⼀个典型的全局性事务的架构如下，通常来说TM会集成在Application Server（例如weblogic server）中。

这种TM也叫做external TM，区别于在MySQL DBMS或者Oracle DBMS中的管理本地事务的TM。

资源管理器(RM):⽤户提供通向事务的途径。

数据库服务器（例如上⾯的Oracal DBMS）是⼀个种资源管理器。

该管理器必须提交or回滚由RM管理的事务。

事务管理器(TM):⽤于协调作为⼀个分布式事务的⼀部分事务。

通常XA的相关操作都在这⾥进⾏，⽽对于Client⽽⾔是透明的，TM（或许是个进程）通常是由TPM（ transaction processing monitor，Texudo就有这个组件，所以Texudo也就本能地⽀持了全局事务）提供。

对于Client App⽽⾔，所有的Global Transaction都应该通过TM进⾏（在ORACLE中，是名字为TX的⼀组接⼝函数），TM再与RM通过XA 接⼝（Oracle有提供这组函数）进⾏接洽。

⽽所有的普通的针对同⼀个数据库的事务可以直接通过Native Interface进⾏。

在Oracle的⽂档⾥，⼀个Global Transaction被分为多个Branch。

A branch is a unit of work contained within one RM. In the case of Oracle Database, each branch maps to a local transaction inside the database server.理解全局性事务的关键是理解两阶段提交：The Oracle XA library interface follows the two-phase commit protocol. The sequence of events is as follows:1. In the prepare phase, the TM asks each RM to guarantee that it can commit any part of the transaction. If this is possible, then the RMrecords its prepared state and replies affirmatively to the TM. If it is not possible, then the RM may roll back any work, reply negatively to the TM, and forget about the transaction. The protocol allows the application, or any RM, to roll back the transaction unilaterally until the prepare phase completes.2. In phase two, the TM records the commit decision and issues a commit or rollback to all RMs participating in the transaction. TM canissue a commit for an RM only if all RMs have replied affirmatively to phase one.下⾯的⼀个例⼦是从Oracle的JDBC⽂档⾥搞出来的。