Java分布式事务框架详细解析

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java事务详解

Java事务详解事务事务是用户定义的一个操作序列。

事务认为，这些操作序列是一个不可分割的工作单位。

事务有四个特点：原子性、一致性、隔离性和持久性。

用一句话来表述：一个业务要么全部成功，要么全部失败。

事务的原子性，表示事务执行过程中，用户定义的操作序列要么全部执行成功，要么全部执行失败。

事务的一致性，表示当事务执行失败时，所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状态，这称为事务回滚。

事务的隔离性，表示在事务执行过程中对数据的修改，在事务提交之前对其他事务不可见。

事务的持久性，表示事务完成之后，对系统的影响是永久性的。

如果已提交的数据在事务执行失败时，数据的状态都应该正确。

使用事务时，要求数据库引擎必须是InnoDB 引擎JDBC实现事务的方式1、保证一个业务的所有更新操作中。

所使用的连接对象是同一个连接对象2、将连接对象的提交方式设置为手动提交。

con.setAutoCommit（false）；通过mit()提交事务如果有异常发送时，可以通过com .rollback（）回滚事务事务的并发问题当两个或两个以上的线程，同时访问同一条记录时，就存在事务并发问题，可能造成数据混乱。

1、脏读：事务A读取了事务B更新的数据，然后B回滚操作，那么A读取到的就是脏数据。

2、不可重复读：事务A多次读取同一数据，事务B在事务A多次读取的过程中，对数据作了更新并提交，导致事务A多次读取同一数据时，结果不一致。

3、幻读：事务A对数据库的数据进行批量操作。

事务B完成记录的添加，这时新加的记录可能就没有进行事务A的批量操作。

这就是幻读。

解决事务并发问题，需要采用事务隔离级别来进行。

READ_UNCOMMITTED:未提交读，该隔离级别表示一个事务可以读取另一个事务修改但还没有提交的数据。

该级别不能防止脏读，不可重复读和幻读。

READ_COMMITTED:提交读，该隔离级别表示一个事务只能读取另一个事务已经提交的数据。

Java中的分布式锁框架有哪些

Java中的分布式锁框架有哪些分布式系统中，锁的管理对于保证数据一致性和并发控制是至关重要的。

在Java中，有许多分布式锁框架可以实现对资源的分布式锁定。

本文将介绍几种常见的Java分布式锁框架。

一、ZooKeeperZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，可以提供分布式锁的功能。

其通过在ZooKeeper服务器中创建唯一的临时节点来实现锁的获取。

多个客户端同时尝试创建节点，只有创建成功的客户端能够持有锁，其他客户端需要等待前一个锁的释放。

ZooKeeper实现了有序节点、Watcher机制和提供原子性操作的特点，使得其能够实现高性能的分布式锁。

二、RedissonRedisson是一个基于Redis实现的Java锁框架，支持分布式锁的获取和释放。

Redisson提供了多种锁的类型，如可重入锁、公平锁、读写锁等。

它通过在Redis中存储锁的信息，并利用Redis的原子操作和发布订阅机制来实现锁的获取和释放。

Redisson具有高性能和可靠性，并且还提供了许多其他分布式功能，如分布式集合、分布式对象等。

三、CuratorCurator是Apache ZooKeeper的一个Java客户端库，提供了一套完整的分布式锁实现。

Curator的分布式锁基于ZooKeeper原生的分布式锁实现，同时提供了更简单易用的API。

Curator的分布式锁功能包括共享锁和互斥锁，支持可重入和非可重入锁。

Curator还提供了丰富的分布式系统开发工具，如分布式计算、异步事件处理等。

四、HazelcastHazelcast是一个开源的基于Java的分布式计算平台和分布式数据库，它提供了分布式锁的功能。

Hazelcast的分布式锁是基于Raft一致性协议实现的，可以保证在分布式环境中的安全性和一致性。

Hazelcast的分布式锁支持锁的重入、同步和异步的获取和释放。

五、JedisLockJedisLock是基于Redis客户端Jedis实现的一个Java分布式锁库。

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。

Java中的分布式缓存框架有哪些

Java中的分布式缓存框架有哪些随着互联网应用的快速发展，分布式缓存已经成为了提高系统性能和扩展性的关键技术之一。

在Java开发领域，也涌现了许多优秀的分布式缓存框架。

本文将介绍几个Java中常用的分布式缓存框架，并分析它们的特点和适用场景。

一、EhcacheEhcache是一个开源的Java缓存框架，被广泛应用于各种Java应用中。

它提供了基于内存和磁盘的缓存机制，支持分布式部署，能够满足大规模应用的缓存需求。

Ehcache具有轻量级、易于使用和快速的特点，适合用于小型和中型的应用系统。

二、RedisRedis是一种高性能的内存数据存储系统，支持多种数据结构，可以用作分布式缓存的解决方案。

Redis提供了持久化和复制机制，可以实现高可用性和数据持久化。

同时，Redis还具有丰富的功能，如发布订阅、事务管理等，使得它不仅可以作为缓存系统，还可以用于其他用途，如消息队列等。

Redis适用于各种规模的应用系统。

三、MemcachedMemcached是一个简单的高性能分布式内存对象缓存系统。

它使用键值对的方式存储数据，提供了多种API，支持分布式部署。

Memcached具有高速的读写性能和可扩展性，通常被用于缓存数据库查询结果、页面内容等。

它适用于大规模应用和高并发场景，但需要注意的是，Memcached不提供数据持久化功能。

四、HazelcastHazelcast是一个基于Java的开源分布式缓存框架，它提供了分布式数据结构和集群管理功能。

Hazelcast采用了集中式架构，能够实现多节点之间的数据共享和同步。

它具有简单易用的特点，并提供了多种数据结构和并发算法的支持。

Hazelcast适用于构建复杂的分布式应用系统。

五、CaffeineCaffeine是一个在Java中最受欢迎的缓存库之一，它提供了高性能、无锁的内存缓存解决方案。

Caffeine采用了分片策略来管理缓存对象，提供了各种缓存策略和配置选项，可以根据实际需求进行灵活配置。

shardingjdbc分布式事务原理

shardingjdbc分布式事务原理ShardingJDBC是一种开源的Java数据库中间件，用于实现分布式数据库的数据分片和分布式事务。

分布式事务是指涉及多个数据库的事务操作，需要保证多个数据库之间的数据一致性和事务的原子性。

在分布式系统中，数据分片是将数据按照某种规则分散到多个数据库中的过程。

ShardingJDBC通过数据分片算法将数据按照某种规则分配到不同的数据库中，实现数据的分布式存储和查询。

例如，可以根据用户ID对数据进行分片，将用户ID为1-100的数据存储在数据库A中，用户ID为101-200的数据存储在数据库B中。

在分布式事务中，多个数据库之间的事务操作需要保证原子性和一致性。

ShardingJDBC通过协调器和多个数据库的协作实现分布式事务的原子性和一致性。

当一个事务涉及到多个数据库时，ShardingJDBC将事务操作分为多个子事务，每个子事务对应一个数据库。

协调器负责协调和管理多个子事务的执行，确保所有子事务要么全部成功提交，要么全部回滚。

具体的分布式事务流程如下：1. 应用程序发起分布式事务请求。

2. ShardingJDBC的协调器接收到事务请求后，生成全局事务ID，并将该事务ID与子事务进行关联。

3. 协调器向各个数据库的本地事务管理器发送事务开始的请求。

4. 各个数据库的本地事务管理器收到事务开始的请求后，开始执行本地事务，并生成本地事务ID。

5. 本地事务管理器将本地事务ID和全局事务ID进行关联，并将本地事务执行结果返回给协调器。

6. 协调器收到各个数据库的本地事务执行结果后，根据结果进行判断。

如果所有子事务都执行成功，则向各个数据库的本地事务管理器发送事务提交的请求；如果有任何一个子事务执行失败，则向各个数据库的本地事务管理器发送事务回滚的请求。

7. 各个数据库的本地事务管理器收到事务提交或回滚的请求后，执行相应的操作，并将操作结果返回给协调器。

8. 协调器收到各个数据库的事务提交或回滚的结果后，根据结果判断整个分布式事务的执行结果。

java分布式技术方案

Java分布式技术方案引言随着互联网的快速发展，大规模分布式系统的需求越来越多。

分布式系统能够提供高可用性、横向扩展和容错性等优势，使得系统能够应对高并发、海量数据的处理需求。

Java作为一种高效、可靠的编程语言，在构建分布式系统方面具有广泛的应用。

本文将介绍一些常见的Java分布式技术方案，包括Dubbo、Spring Cloud和Apache Kafka等。

1. DubboDubbo是阿里巴巴开源的一款高性能、轻量级分布式服务框架。

它具有简单易用、可扩展性强的特点，可以帮助开发者快速构建分布式系统。

Dubbo提供了丰富的特性，包括服务治理、负载均衡、集群容错、动态配置等，可以满足不同规模的分布式系统需求。

Dubbo的架构包括服务提供者、服务消费者和注册中心三个角色。

服务提供者将服务注册到注册中心，服务消费者从注册中心获取服务地址，然后通过远程调用实现服务通信。

Dubbo支持多种通信协议，包括Dubbo协议、REST协议和Hessian协议等。

此外，在高并发场景下，Dubbo还支持多种负载均衡策略和集群容错机制，保证系统的稳定性和性能。

2. Spring CloudSpring Cloud是一套快速构建分布式系统的工具集合，基于Spring框架。

它提供了一系列的解决方案，帮助开发者实现服务注册与发现、负载均衡、断路器、网关等功能。

Spring Cloud利用Netflix开源的组件构建分布式系统。

其中，Eureka是用于服务注册与发现的组件，可以使服务提供者和消费者自动实现发现和通信。

Ribbon是一种客户端负载均衡的组件，可以根据配置和负载算法，将请求分发到不同的服务实例。

Hystrix是一种断路器模式的实现，可以保护整个系统免受故障服务的影响。

Zuul是一种服务网关，可以提供动态路由和过滤器等功能。

Spring Cloud通过使用这些组件，可以极大地简化分布式系统的开发和部署。

它提供了一致的开发模型和配置方式，使得开发者可以专注于业务逻辑的实现。

java三大框架是什么

java三大框架是什么Java三大框架是什么一、介绍Java是一种广泛使用的编程语言，由于其跨平台性和丰富的类库支持，成为了企业级应用开发的首选语言。

在Java开发中，框架是非常重要的组成部分，它们提供了一套结构化的工具和方法来简化开发流程并提高代码的重用性和可维护性。

在众多Java框架中，有三个最重要、最流行且被广泛使用的框架，它们分别是Spring框架、Hibernate框架和Struts框架。

二、Spring框架1. 简介Spring框架是一个轻量级的Java开发框架，最初用于解决企业级应用开发中的复杂性和耦合性问题。

Spring提供了一系列的模块和组件，为开发者提供了全面的解决方案，例如依赖注入、AOP（面向切面编程）、IoC（控制反转）等。

Spring框架的核心是IoC容器，它通过管理对象的生命周期和控制对象之间的依赖关系，简化了开发流程。

2. 主要特点和优势（1）松耦合：Spring框架通过IoC容器管理对象之间的依赖关系，使得应用程序的各个组件之间变得松散耦合，便于维护和升级。

（2）面向切面编程：Spring框架支持AspectJ规范，可以通过AOP实现横切关注点的模块化，并将其与业务逻辑分离，提高了代码的可维护性和重用性。

（3）可扩展性：Spring框架采用模块化的设计，开发者可以根据需要选择性地使用各个模块，使得框架具有很高的可扩展性和灵活性。

（4）测试支持：Spring框架提供了对单元测试的支持，可以方便地对代码进行单元测试和集成测试。

3. 使用场景Spring框架广泛应用于企业级应用开发，特别是在大规模和复杂度高的项目中表现出色。

由于其完善的设计和优秀的生态系统，Spring框架不仅可以用于开发Web应用程序，还可以用于开发移动应用、分布式系统、大数据系统等各种类型的应用。

三、Hibernate框架1. 简介Hibernate框架是一个优秀的Java持久化框架，它简化了对象与数据库之间的映射和操作，提高了开发效率和代码的可维护性。

分布式事务相关面试题

分布式事务相关面试题
以下是一些可能的分布式事务相关的面试题：
1. 什么是分布式事务？
2. 在分布式系统或微服务架构中，为什么需要分布式事务？
3. 请解释一下分布式事务的ACID特性。

4. 什么是本地事务和全局事务，它们之间有什么区别？
5. 如何解决分布式事务中的一致性问题？
6. 请解释一下Seata框架的原理和作用。

7. 在使用Seata框架时，如何保证数据的一致性？
8. 请解释一下分布式事务中的二阶段提交和三阶段提交协议。

9. 在分布式事务中，如何处理异常和事务回滚？
10. 请给出一些常见的分布式事务解决方案，并分析它们的优缺点。

以上是一些可能的面试题，当然具体的面试题会根据具体的岗位和面试官的要求而有所不同。

在回答这些问题时，需要理解分布式事务的基本概念和原理，以及一些常见的解决方案和工具。

同时，也需要具备一定的编程能力和经验，能够在实际项目中应用这些解决方案和工具。

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。

详解Java分布式事务的6种解决方案

详解Java分布式事务的6种解决⽅案介绍在分布式系统、微服务架构⼤⾏其道的今天，服务间互相调⽤出现失败已经成为常态。

如何处理异常，如何保证数据⼀致性，成为微服务设计过程中，绕不开的⼀个难题。

在不同的业务场景下，解决⽅案会有所差异，常见的⽅式有：1. 阻塞式重试；2. 2PC、3PC 传统事务；3. 使⽤队列，后台异步处理；4. TCC 补偿事务；5. 本地消息表（异步确保）；6. MQ 事务。

本⽂侧重于其他⼏项，关于 2PC、3PC 传统事务，⽹上资料已经⾮常多了，这⾥不多做重复。

阻塞式重试在微服务架构中，阻塞式重试是⽐较常见的⼀种⽅式。

伪代码⽰例：m := db.Insert(sql)err := request(B-Service,m)func request(url string,body interface{}){for i:=0; i<3; i ++ {result, err = request.POST(url,body)if err == nil {break}else {log.Print()}}}如上，当请求 B 服务的 API 失败后，发起最多三次重试。

如果三次还是失败，就打印⽇志，继续执⾏下或向上层抛出错误。

这种⽅式会带来以下问题1. 调⽤ B 服务成功，但由于⽹络超时原因，当前服务认为其失败了，继续重试，这样 B 服务会产⽣ 2 条⼀样的数据。

2. 调⽤ B 服务失败，由于 B 服务不可⽤，重试 3 次依然失败，当前服务在前⾯代码中插⼊到 DB 的⼀条记录，就变成了脏数据。

3. 重试会增加上游对本次调⽤的延迟，如果下游负载较⼤，重试会放⼤下游服务的压⼒。

第⼀个问题：通过让 B 服务的 API ⽀持幂等性来解决。

第⼆个问题：可以通过后台定时脚步去修正数据，但这并不是⼀个很好的办法。

第三个问题：这是通过阻塞式重试提⾼⼀致性、可⽤性，必不可少的牺牲。

阻塞式重试适⽤于业务对⼀致性要求不敏感的场景下。

解析JAVA的大数据存储与分布式计算

解析JAVA的大数据存储与分布式计算大数据时代的到来，给数据存储和计算带来了前所未有的挑战。

在这个信息爆炸的时代，如何高效地存储和处理海量数据成为了各行各业的共同需求。

JAVA作为一种广泛应用的编程语言，其在大数据存储和分布式计算领域也发挥着重要的作用。

首先，我们来看一下JAVA在大数据存储方面的应用。

在大数据存储中，数据的规模往往是海量的，因此需要一种高效的存储方式来满足这种需求。

JAVA提供了多种数据存储的解决方案，其中最常用的是关系型数据库和非关系型数据库。

关系型数据库是一种基于表格的数据存储方式，具有结构化和严格的数据模型。

JAVA提供了丰富的API和工具来操作关系型数据库，如JDBC和Hibernate。

通过这些工具，我们可以方便地连接数据库、执行SQL语句、进行数据的增删改查等操作。

关系型数据库的优点是数据一致性高、事务支持好，适用于需要强一致性和事务支持的场景。

然而，关系型数据库在处理大规模数据时性能较差，因此在大数据存储中的应用有一定的局限性。

非关系型数据库是一种灵活的数据存储方式，不依赖于固定的数据模型。

JAVA提供了多种非关系型数据库的驱动和客户端，如MongoDB和Redis。

非关系型数据库的优点是可扩展性好、性能高，适用于需要高性能和大规模数据存储的场景。

与关系型数据库相比，非关系型数据库在数据一致性和事务支持方面较弱，因此需要根据具体业务需求选择适合的存储方式。

除了关系型数据库和非关系型数据库，JAVA还提供了一些其他的数据存储解决方案，如文件系统和内存数据库。

文件系统是一种常见的数据存储方式，JAVA提供了丰富的文件操作API和工具，可以方便地读写文件。

内存数据库是一种将数据存储在内存中的数据库，具有极高的读写性能。

通过使用这些数据存储解决方案，我们可以根据具体需求选择适合的方式来存储大数据。

接下来，我们来看一下JAVA在分布式计算方面的应用。

分布式计算是一种将计算任务分解到多个计算节点上并行执行的计算模型，可以有效地提高计算效率和处理能力。

JavaEE框架全面解析

JavaEE框架全面解析JavaEE（Java Platform, Enterprise Edition）是一种用于开发企业级应用程序的平台。

它提供了一系列的JavaAPI和服务，用于简化企业级应用程序的开发和部署。

而JavaEE框架则是基于JavaEE平台的一种开发框架，它提供了一种结构化和标准化的方式来构建可扩展的企业级应用。

本文将对JavaEE框架进行全面解析，介绍一些常见的JavaEE框架以及它们在企业应用开发中的应用场景和特点。

一、Spring框架Spring框架是JavaEE开发中最常用的框架之一。

它提供了一种轻量级的方式来构建企业级应用程序，并且具有很高的扩展性和灵活性。

Spring框架提供了很多模块，包括控制反转（IoC）、面向切面编程（AOP）、持久化（ORM）、Web开发等，这些模块可以根据具体需求进行选择和集成。

Spring框架的优点在于它的松耦合特性，使得应用程序的各个模块可以独立开发和测试，提高了开发效率。

同时，Spring框架还具有很好的可测试性，通过依赖注入（Dependency Injection）和面向切面编程可以方便地进行单元测试和集成测试。

二、Hibernate框架Hibernate框架是一个对象关系映射（ORM）框架，用于将Java对象映射到关系数据库中。

它提供了一种简单的方式来操作数据库，避免了编写复杂的SQL语句。

Hibernate框架具有很高的灵活性和可扩展性，可以与其他JavaEE框架无缝集成。

使用Hibernate框架可以大大简化数据库操作，提高开发效率。

它还提供了缓存、延迟加载、事务管理等功能，提高了应用程序的性能和可靠性。

三、Struts框架Struts框架是一个基于MVC（Model-View-Controller）模式的Web应用程序框架。

它将应用程序的不同层次进行分离，使得代码更加清晰和可维护。

Struts框架提供了一个控制器（Controller）来处理用户请求，一个模型（Model）来封装业务逻辑和数据，以及一个视图（View）来展示数据。

一文了解Seata的实现原理

⼀⽂了解Seata的实现原理⽬录⼀、背景⼆、分布式事务规范2.1、分布式事务相关概念2.2、分布式事务实现规范2.2.1、XA2.2.2、柔性事务的最终⼀致性三、Seata 架构3.1、系统组成3.2、⼯作模式3.2.1、AT（Auto Transaction）3.2.2、TCC3.2.3、XA模式四、AT 模式核⼼实现4.1、事务协调器的启动4.2、事务管理器的启动4.3、资源管理器的启动4.4、全局事务的⼯作流程4.4.1、成功的全局事务处理流程4.4.2、成功的全局事务处理流程4.5、写隔离实现4.6、读隔离实现五、总结⼀、背景⼤型⼚商根据分布式事务实现规范，实现了不同的分布式框架，以简化业务开发者处理分布式事务相关⼯作，让开发者专注于核⼼业务开发。

Seata就是这么⼀个分布式事务处理框架，Seata是由阿⾥开源，前⾝为Fescar，经过品牌升级变⾝Seata。

⼆、分布式事务规范2.1、分布式事务相关概念事务：⼀个程序执⾏单元，是⽤户定义的⼀组操作序列，需要满⾜ACID属性。

本地事务：事务由本地资源管理器管理。

分布式事务：事务的操作位于不同的节点。

分⽀事务：在分布式事务中，由资源管理器管理的本地事务。

全局事务：⼀次性操作多个资源管理器完成的事务，由⼀组分⽀事务组成。

2.2、分布式事务实现规范对于本地事务，可以借助DBMS系统来实现事务的管理，但是对于分布式事务，它就⽆能为⼒了。

对于分布式事务，⽬前主要有2种思路：XA协议的强⼀致规范以及柔性事务的最终⼀致性规范。

2.2.1、XAXA是基于2阶段提交协议设计的接⼝标准，实现了XA规范的资源管理器就可以参与XA全局事务。

应⽤承担事务管理器TM⼯作，数据库承担资源管理器RM⼯作，TM⽣成全局事务id，控制RM的提交和回滚。

2.2.2、柔性事务的最终⼀致性该规范主要有3种实现⽅式，TCC、MQ事务消息、本地消息表。

（还存在其他⼀些不常⽤实现⽅式如Saga）。

JAVA各种系统框架图简介

JAVA各种系统框架图简介1.Spring 架构图Spring 是一个开源框架，是为了解决企业应用程序开发复杂性而创建的。

框架的主要优势之一就是其分层架构，分层架构允许您选择使用哪一个组件,同时为J2EE 应用程序开发提供集成的框架.Spring 框架的功能可以用在任何J2EE 服务器中，大多数功能也适用于不受管理的环境。

Spring 的核心要点是：支持不绑定到特定J2EE 服务的可重用业务和数据访问对象。

这样的对象可以在不同J2EE 环境（Web或EJB ）、独立应用程序、测试环境之间重用。

组成Spring 框架的每个模块（或组件）都可以单独存在,或者与其他一个或多个模块联合实现。

每个模块的功能如下:•核心容器:核心容器提供Spring 框架的基本功能。

核心容器的主要组件是BeanFactory ,它是工厂模式的实现。

BeanFactory 使用控制反转（IOC ）模式将应用程序的配置和依赖性规范与实际的应用程序代码分开。

•Spring 上下文：Spring 上下文是一个配置文件,向Spring 框架提供上下文信息。

Spring 上下文包括企业服务,例如JNDI 、EJB、电子邮件、国际化、校验和调度功能。

•Spring AOP ：通过配置管理特性，Spring AOP 模块直接将面向方面的编程功能集成到了Spring 框架中.所以，可以很容易地使Spring 框架管理的任何对象支持AOP 。

Spring AOP 模块为基于Spring 的应用程序中的对象提供了事务管理服务。

通过使用Spring AOP ,不用依赖EJB 组件,就可以将声明性事务管理集成到应用程序中.•Spring DAO ：JDBC DAO 抽象层提供了有意义的异常层次结构，可用该结构来管理异常处理和不同数据库供应商抛出的错误消息。

异常层次结构简化了错误处理，并且极大地降低了需要编写的异常代码数量（例如打开和关闭连接)。

Spring DAO 的面向JDBC 的异常遵从通用的DAO 异常层次结构。

JAVA中的分布式事务和一致性保障机制

JAVA中的分布式事务和一致性保障机制在当今互联网时代，分布式系统已经成为了大多数企业的首选架构方式。

分布式系统具有高可用性、高性能和可扩展性等优势，但是也面临着一些挑战，其中之一就是如何保证分布式系统中的事务一致性。

分布式事务是指涉及到多个节点的事务操作，这些节点可以是不同的数据库、服务或者应用程序。

在传统的单机事务中，事务的ACID特性（原子性、一致性、隔离性和持久性）能够保证事务的正确执行。

然而，在分布式系统中，由于网络延迟、节点故障等原因，事务的一致性保障变得更加困难。

在JAVA中，有多种机制可以用来实现分布式事务和保障一致性。

下面将介绍几种常见的机制。

1. 两阶段提交（Two-Phase Commit，简称2PC）两阶段提交是一种经典的分布式事务协议，它通过协调器（Coordinator）和参与者（Participant）之间的消息交互来保证事务的一致性。

在两阶段提交中，事务的提交分为两个阶段：准备阶段和提交阶段。

在准备阶段，协调器会向所有参与者发送prepare消息，参与者执行本地事务，并将执行结果和是否可以提交的信息返回给协调器。

协调器根据参与者的反馈决定是否继续提交。

在提交阶段，协调器向所有参与者发送commit或者abort消息，参与者根据消息执行相应的操作。

如果所有参与者都成功执行了提交操作，事务就提交成功，否则事务将被中止。

2. 补偿事务（Compensating Transaction）补偿事务是一种基于补偿机制的分布式事务处理方式。

在补偿事务中，每个参与者都有一个对应的补偿操作，用于回滚已经执行的操作。

当一个参与者发生故障或者某个操作失败时，系统可以通过执行补偿操作来恢复到事务之前的状态。

补偿事务的优势在于可以处理长时间运行的事务和不同步骤之间的依赖关系。

但是，补偿事务也存在一些缺点，例如补偿操作的实现复杂性和对系统性能的影响。

3. 消息队列（Message Queue）消息队列是一种常用的分布式系统中实现异步通信的机制。

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。

Java中的分布式事务框架有哪些

Java中的分布式事务框架有哪些在Java开发中，分布式事务是一个非常重要的概念。

随着互联网和分布式系统的不断发展，分布式事务的处理变得越来越复杂和关键。

为了解决分布式事务的问题，Java中涌现出了许多优秀的分布式事务框架。

本文将介绍一些常用的Java分布式事务框架。

一、AtomikosAtomikos是一个Java事务管理器，提供强大的分布式事务管理功能。

它支持JTA（Java Transaction API）规范，并提供了一些附加功能，如XASM（eXtended Atomic State Machine）和Heuristic Recovery等。

Atomikos通过提供可靠的写入日志和恢复机制来确保事务的可靠性和一致性。

二、NarayanaNarayana是一个开源的分布式事务管理器，它是JBoss应用服务器的一部分。

它支持JTA和JDBC事务，提供了高可靠性和高性能的分布式事务处理。

Narayana还提供了分布式同步、数据恢复和故障转移等功能，可以满足复杂的分布式事务场景需求。

三、BitronixBitronix是一个开源的Java事务管理器，它提供了可靠的分布式事务处理能力。

它支持JTA规范，并提供了一些附加功能，如XAResource连接支持和高性能的数据恢复机制。

Bitronix还提供了分布式同步和故障转移等功能，可以确保分布式事务的可靠性和一致性。

四、SeataSeata是由阿里巴巴开发的一种开源的分布式事务框架。

它提供了一种简单和高效的方式来处理分布式事务。

Seata支持常见的分布式事务模式，如TCC（Try-Confirm-Cancel）和AT（Automatic Transfer）。

它还提供了可靠的事务日志和分布式事务恢复机制，以确保分布式事务的一致性和可靠性。

五、Spring CloudSpring Cloud是一个开源的分布式系统开发框架，它提供了分布式事务管理的解决方案。

java分布式事务tcc的实现方法

java分布式事务tcc的实现方法Java分布式事务TCC实现方法详解随着互联网的快速发展，分布式系统越来越普遍，而分布式系统在面对数据一致性、事务处理与性能等方面遇到了许多问题。

在解决这些问题中，事务是不可避免的一个方面。

本文将介绍Java分布式事务TCC的实现方法，旨在帮助读者更好地理解该技术。

一、什么是Java分布式事务TCC？TCC，全称为“Try-Confirm-Cancel”，即“尝试-确认-撤销”模型。

它是一种实现分布式事务的方式，可以保证分布式事务的ACID特性（原子性、一致性、隔离性和持久性），并减少数据冲突的概率，提高了系统的可用性和容错性。

Java分布式事务TCC的实现基于该模型，它利用三个阶段协调远程的服务调用，来达到分布式事务的控制和管理。

二、Java分布式事务TCC的实现方法1. Try阶段：在这个阶段中，调用方准备将分布式事务的操作，在本地事务中执行。

同时，它也负责向远程服务发出执行请求。

2. Confirm阶段：在Try阶段成功执行的情况下，远程的服务将会执行相应的操作，并在Confirm阶段对事务进行确认。

如果确认成功，事务就会被提交，否则会被回滚。

3. Cancel阶段：在Try阶段未能成功执行的情况下，远程的服务将什么也不做。

而在Confirm阶段失败的情况下，远程的服务将会执行事务回滚操作。

Java分布式事务TCC的实现方法需要保证以下约束：（1）Cancel阶段的执行安全性。

（2）Confirm阶段的幂等性。

（3）Try和Confirm阶段的数据一致性。

三、实现Java分布式事务TCC的框架1. FescarFescar是阿里巴巴分布式事务中间件，支持TCC等分布式事务模型，可以保证ACID特性。

它是一个高性能、易扩展的分布式事务解决方案，适用于云原生的架构，在淘宝、支付宝、菜鸟等众多项目中得到了广泛应用。

2. HmilyHmily是国内另一个优秀的分布式事务框架，它采用TCC模型实现分布式事务，通过拦截方法调用实现TCC事务的切入和控制，使用注解方法简化编程，较好地解决了分布式事务问题。

JAVA程序设计中常用的框架技术介绍

JAVA程序设计中常用的框架技术介绍JAVA是一种广泛使用的编程语言，常用于开发各种应用程序，包括Web应用、移动应用、企业应用等。

为了提高开发效率和代码质量，JAVA 程序设计中常使用各种框架和技术。

下面将介绍JAVA程序设计中常用的框架和技术。

1. Spring框架：Spring框架是一个开源的Java平台，用于简化企业级Java应用程序的开发。

它提供了一种强大的依赖注入（DI）机制，可以简化类之间的依赖关系，并提供了一种轻量级的容器，可以管理和协调Java对象的生命周期。

Spring还提供了MVC框架，用于开发Web应用程序。

Spring还支持事务管理、安全性、缓存等各种功能。

2. Hibernate框架：Hibernate是一个基于Java的对象关系映射（ORM）框架，可以帮助开发人员将Java对象映射到数据库表中。

Hibernate提供了一个简单易用的API，可以处理对象和数据库之间的映射关系，从而使得开发人员可以更专注于业务逻辑而不必关心数据库操作。

Hibernate还提供了查询语言（HQL）和面向对象的查询API，以及缓存和事务管理等功能。

3. Struts框架：Struts是一个MVC框架，用于开发Web应用程序。

它将应用程序分为模型、视图和控制器三个部分，通过控制器将请求分发到合适的处理程序，再通过模型将数据提供给视图展示。

Struts提供了强大的表单验证和数据绑定机制，使得开发人员可以很方便地处理用户输入数据。

Struts 还支持国际化、资源管理等功能。

4. Spring Boot框架：Spring Boot是一个用于创建和运行独立的、生产级的Spring应用程序的框架。

它采用约定优于配置的方式，提供了各种自动化配置和快速启动的能力。

Spring Boot可以帮助开发人员快速地创建Java应用程序，并提供了许多有用的功能和工具，如嵌入式Web服务器、注解驱动的开发、自动化配置、健康检查等。