分布式事务中间件JDTX介绍

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。

分布式对象中间件概述分布式对象中间件（Distributed Object Middleware）是一种用于构建分布式应用程序的技术。

它提供了一组工具和库，帮助开发人员在分布式系统中使用对象编程模型，隐藏了底层分布式系统的复杂性。

通过使用分布式对象中间件，开发人员可以实现以下几个目标：1.透明性：分布式对象中间件隐藏了底层分布式系统的复杂性，开发人员可以将分布式系统看作一个本地系统，无需关心底层的网络通信和数据传输细节。

2.可扩展性：分布式对象中间件通过将对象分布在多个节点上实现了系统的可扩展性。

开发人员可以根据实际需求增加或删除节点，并且系统仍然能够以相同的方式运行。

3.容错性：分布式对象中间件提供了容错机制，当一些节点发生故障时，系统可以自动切换到其他可用的节点上，保证系统的可用性。

4.一致性：分布式对象中间件提供了一致性保证机制，保证在分布式系统中的实时数据一致性。

1. 对象管理器（Object Manager）：负责管理分布式系统中的对象，包括对象的创建、销毁和迁移等操作。

3. 事务管理器（Transaction Manager）：负责管理分布式系统中的事务，包括事务的创建、提交和回滚等操作。

4. 资源管理器（Resource Manager）：负责管理分布式系统中的资源，包括内存、存储和网络等资源的分配和释放。

1.客户端通过对象管理器获取分布式系统中的对象引用。

2.客户端调用对象的方法，并将请求发送到本地对象管理器。

3.本地对象管理器将请求转发到分布式对象管理器。

4.分布式对象管理器将请求转发到相应的对象所在的节点。

5.对象节点收到请求后，执行相应的方法，并将结果返回给对象管理器。

6.对象管理器将结果返回给客户端。

1.简化开发：开发人员可以使用面向对象的编程模型来开发和管理分布式系统，而不需要关心底层分布式系统的复杂性。

2.提高可扩展性：分布式对象中间件支持动态添加和删除节点，可以根据实际需求对系统进行扩展。

Java分布式事务框架详细解析Java分布式事务框架是一种用于管理分布式环境下的事务操作的解决方案。

在分布式系统中，由于涉及到多个不同的服务，可能会引发一系列的数据一致性问题。

因此，分布式事务框架的引入，能够有效解决这些问题，确保系统的数据一致性和可靠性。

1. 分布式事务的概念在介绍Java分布式事务框架之前，我们先来了解一下分布式事务的概念。

分布式事务是指在分布式环境中，涉及到多个不同的数据库或系统之间的事务操作。

在分布式系统中，由于网络延迟、系统故障等因素的存在，可能会导致事务的隔离性、一致性和持久性等方面的问题。

因此，分布式事务的处理需要确保事务的ACID特性（原子性、一致性、隔离性和持久性）。

2. 分布式事务框架的作用Java分布式事务框架作为一种解决方案，旨在提供一套方便使用的工具和接口，帮助开发者简化分布式事务的管理和处理。

通过引入分布式事务框架，可以有效减少开发工作量，提高开发效率，同时保证事务的正确执行和回滚。

3. 常见的Java分布式事务框架目前，Java开发领域中常见的分布式事务框架有：Atomikos、Bitronix、Narayana、Seata等。

下面我们对其中几个比较常用的框架进行详细介绍。

3.1 AtomikosAtomikos是一个开源的Java事务引擎，提供了完整的分布式事务管理功能。

它支持常见的Java EE容器，如Tomcat、Jetty等，能够与各种数据库和消息队列进行集成。

3.2 BitronixBitronix是另一个常用的Java分布式事务框架，具有轻量级和高性能的特点。

它采用了Bitronix Transaction Manager (BTM)来管理和协调分布式事务操作，支持多种数据库和消息队列。

3.3 NarayanaNarayana是JBoss平台上的一个事务管理引擎，提供了一套完整的分布式事务处理解决方案。

它支持JTA（Java Transaction API）规范，能够与各种主流的数据库和消息中间件进行集成。

Java中的消息中间件和分布式事务消息中间件是用于解决分布式系统中消息传递的一种软件中间件。

它通过提供消息队列的方式，协调不同应用程序之间的通信，实现解耦和异步通信的目的。

在Java中，常用的消息中间件有ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka等。

而分布式事务是指多个数据源上的事务操作，要么全部成功，要么全部失败，不允许部分成功部分失败的情况发生。

下面我们将分别对消息中间件和分布式事务进行详细介绍。

1.消息中间件：消息中间件在分布式系统中起到了至关重要的作用。

它能够将不同应用程序之间的通信抽象为消息的发送和接收，使得应用程序之间的耦合度降低。

消息中间件通过提供消息队列的方式来保证消息的可靠传递。

发出消息的应用程序将消息发送到消息队列中，而接收消息的应用程序则从消息队列中获取消息进行处理。

使用消息中间件的好处包括：-解耦：消息中间件将发送者和接收者解耦，发送者不需要知道接收者的存在，只需将消息发送到消息队列中即可。

这样可以降低系统的耦合度，提高系统的可维护性和可扩展性。

-异步：通过消息中间件，发送者将消息发送到消息队列后立即返回，而不需要等待接收者处理完成。

这样可以提高系统的吞吐量和响应速度。

-可靠性：消息中间件可以提供消息的持久化存储和消息的重试机制，确保消息的可靠传递，防止消息丢失。

在Java中，常用的消息中间件有：- ActiveMQ：是Apache基金会的一个开源的，纯Java编写的消息中间件。

它支持JMS（Java消息服务）规范，提供了可靠的消息传递机制。

- RabbitMQ：是一个开源的消息中间件，以AMQP（高级消息队列协议）为基础，支持多种编程语言。

它具有高可靠性、高可用性和高扩展性的特点。

- Kafka：是由Apache开源的一个分布式流处理平台。

它以高吞吐量、低延迟和可靠性为特点，广泛应用于日志收集、访问日志监控、消息系统等场景。

2.分布式事务：在分布式系统中，由于存在多个数据源，往往需要进行跨数据源的事务操作。

JDBC事务和JTA（XA）事务区别JDBC 事务JDBC 事务是⽤ Connection 对象控制的。

JDBC Connection 接⼝( java.sql.Connection )提供了两种事务模式：⾃动提交和⼿⼯提交。

在jdbc中，事务操作缺省是⾃动提交。

也就是说，⼀条对数据库的更新表达式代表⼀项事务操作，操作成功后，系统将⾃动调⽤commit()来提交，否则将调⽤rollback()来回滚。

在jdbc中，可以通过调⽤setAutoCommit(false)来禁⽌⾃动提交。

之后就可以把多个数据库操作的表达式作为⼀个事务，在操作完成后调⽤commit()来进⾏整体提交，倘若其中⼀个表达式操作失败，都不会执⾏到commit()，并且将产⽣响应的异常；此时就可以在异常捕获时调⽤rollback()进⾏回滚。

这样做可以保持多次更新操作后，相关数据的⼀致性, ，⽰例如下：try {conn =DriverManager.getConnection("jdbc:oracle:thin:@host:1521:SID","username","userpwd";conn.setAutoCommit(false);//禁⽌⾃动提交，设置回滚点stmt = conn.createStatement();stmt.executeUpdate(“alter table …”); //数据库更新操作1stmt.executeUpdate(“insert into table …”); //数据库更新操作2mit(); //事务提交}catch(Exception ex) {ex.printStackTrace();try {conn.rollback(); //操作不成功则回滚}catch(Exception e) {e.printStackTrace();}}JDBC 事务的⼀个缺点是事务的范围局限于⼀个数据库连接。

分布式事务 dts 原理【实用版】目录1.分布式事务的背景与需求2.分布式事务的解决方案3.分布式事务的实现原理4.分布式事务的优缺点正文一、分布式事务的背景与需求随着互联网技术的发展，越来越多的系统采用了分布式架构。

分布式系统在处理能力、可扩展性、容错能力等方面具有明显优势，但同时也带来了分布式事务处理的挑战。

在分布式环境中，事务的并发执行和数据分布带来了数据一致性、事务顺序性和持久性等问题，这就需要我们研究和解决分布式事务的处理问题。

二、分布式事务的解决方案为了解决分布式事务的问题，业界提出了很多解决方案，如 XA、TCC、SAGA 等。

这些方案各有特点，适用于不同的场景。

其中，XA 是分布式事务的标准，定义了事务的接口和实现要求。

TCC 是基于补偿的方案，适用于高并发、低延迟的场景。

SAGA 是基于状态的方案，适用于数据量较大的场景。

三、分布式事务的实现原理以 XA 为例，分布式事务的实现原理主要包括以下几个方面：1.事务协调器（TC）：负责协调各个参与者（R）的事务处理，确保事务的一致性、顺序性和持久性。

2.两阶段提交协议（2PC）：TC 与 R 之间采用两阶段提交协议进行通信。

在预提交阶段，TC 向 R 发送事务预提交请求，R 执行事务并返回预提交结果。

在提交阶段，TC 向 R 发送事务提交请求，R 根据预提交结果执行事务并返回提交结果。

3.数据库日志记录：在分布式事务处理过程中，数据库需要记录事务的日志信息，以便在发生故障时进行恢复。

4.事务超时处理：为了防止资源长时间被占用，分布式事务需要设置事务超时时间。

当事务超时时，TC 会通知 R 进行事务回滚。

四、分布式事务的优缺点分布式事务的优点包括：1.保证了数据的一致性：分布式事务确保了在多个参与者之间并发执行的事务满足 ACID 特性。

2.提高了系统的可扩展性：分布式事务允许多个参与者同时处理事务，提高了系统的处理能力。

3.增强了系统的容错能力：分布式事务可以在发生故障时进行恢复，确保系统的稳定运行。

分布式事务相关原理今天咱们来唠唠分布式事务这个超有趣（虽然有点小复杂）的玩意儿。

咱先想象一下，你去超市购物。

你推着购物车，里面放了好多东西，这就像是在一个系统里有好多操作要做呢。

在传统的单个数据库环境下，就好比是一个小便利店，你结账的时候，要么所有东西都成功结账，要么就都不结账，这就是事务的原子性。

但在分布式系统里，这就像是你在一个超级大的购物中心，不同的商品可能来自不同的小商店（不同的数据库或者服务）。

比如说，你买了一件衣服，这衣服是从服装店（一个服务）来的，还买了一些水果，水果是从水果店（另一个服务）来的。

你付款这个操作就变得复杂啦。

分布式事务就是要保证，你既成功买到了衣服，又成功买到了水果，而且钱也准确地扣除了。

如果衣服的库存更新了，但是水果因为缺货没买成，钱还扣了，这可就乱套了，就像你本来开开心心购物，结果被坑了一样，超不爽的。

那分布式事务是怎么做到的呢？这里面有个很重要的概念叫两阶段提交（2PC）。

这就像是有个超级管理员在协调这一切。

第一阶段呢，这个管理员会去问各个小商店（各个参与事务的服务或者数据库），“你们能不能完成这个交易呀？”服装店可能会说，“行嘞，我这库存够，能卖。

”水果店也可能说，“好的呀，我这水果新鲜着呢，能卖。

”这就是准备阶段，各个小商店都做好准备，但还没真正执行交易哦。

然后就到了第二阶段啦。

如果第一阶段所有小商店都说可以，那管理员就会说，“大家都开干吧！”于是服装店更新库存，水果店把水果给你，同时钱也扣除了。

但要是有一个小商店在第一阶段说不行，那管理员就会告诉大家，“停，这个交易取消。

”这就保证了整个事务的一致性。

不过呢，2PC也有它的小毛病。

要是这个超级管理员在第二阶段出问题了，比如说突然掉线了，那各个小商店就不知道该怎么办了，就会陷入一种很尴尬的境地，就像一群小伙伴在等一个带头的，结果带头的不见了。

除了2PC，还有三阶段提交（3PC）呢。

3PC就像是给2PC打了个补丁。

浅谈分布式事务及解决方案什么是分布式事务分布式事务是指事务的参与者、支持事务的提供者、资源提供者者以及事务管理器分别部署于不同的分布式系统的不同节点上, 并且用于在分布式系统中保证不同节点之间的数据一致性。

分布式事务的实现方式有很多种，比较具有代表性的是由Oracle Tuxedo系统提出的XA分布式事务协议。

我们为什么需要分布式事务为什么要用分布式事务？因为我们的系统需要让分布式数据节点保证数据的一致性可以去考虑下这样一个场景，如果现在有一个电商平台，包含的功能有订单，支付，库存。

当去电商平台下一笔订单时，下单成功后电商平台会跳转到支付平台，支付成功后会更新库存的数据，然后电商平台就可以给我们发货了。

假设在支付的时候，电商平台向银行平台发起扣款，如果银行扣款成功了，但是给电商平台返回结果的时候网络出现了问题，没能返回正确的支付结果信息。

那电商平台会认为支付失败，即不会给客户发货了。

但实际上客户的钱已经被减掉了。

针对上述情况，我们希望能把电商平台和银行这一整个支付流程能够放到一个事务里面。

这里就出现了两个问题：1.作为电商平台，银行的系统是不由我控制的，我怎样才可以把它的系统和我的代码放到一个事物里面呢？2.目前的事务都是基于单个数据库的本地事务，目前的数据库仅支持单库事务，并不支持跨库事务，如何能做到多数据一致的事务呢？基于这个情况，分布式事务理论就出现了，着微服务架构的普及，一个大型业务系统往往由若干个子系统构成，这些子系统又拥有各自独立的数据库。

往往一个业务流程需要由多个子系统共同完成，而且这些操作可能需要在一个事务中完成。

在微服务系统中，这些业务场景是普遍存在的。

此时，我们就需要在数据库之上通过某种手段，实现支持跨数据库的事务支持，这也就是大家常说的“分布式事务”。

分布式事务如何实现两阶段提交（2PC）两阶段提交2pc就是使用XA协议的原理，我们可以从这个图的流程来很容易的看出中间的一些比如commit和abort的细节。

sharding jdbc分库原理Sharding JDBC分库原理概述Sharding JDBC是一个基于Java的开源数据库中间件，用于分片式数据库架构中的数据分片和多数据源访问。

它通过透明地封装底层数据库访问细节，实现了数据的自动切分和路由，使得应用程序可以像访问单个数据库一样访问分片式数据库。

Sharding JDBC的分库功能是通过将数据分散存储在多个数据库实例中来实现的。

具体而言，它将用户的数据按照一定的规则划分为多个逻辑分片，然后将每个逻辑分片映射到不同的物理数据库实例上。

这样，每个数据库实例只负责存储和管理一部分数据，从而实现了数据的水平切分和分布式存储。

数据分片规则在Sharding JDBC中，数据分片规则是由开发者定义的。

开发者可以根据应用程序的需求，选择不同的分片规则。

常见的分片规则包括：按照主键范围、按照哈希值、按照时间范围等。

不同的分片规则适用于不同的场景，开发者需要根据实际情况选择最合适的规则。

数据路由在Sharding JDBC中，数据路由是指根据分片规则将用户的数据路由到相应的数据库实例上。

数据路由是在应用程序访问数据库时自动完成的，开发者无需关心具体的路由过程。

Sharding JDBC根据分片规则，将用户的SQL语句解析成多个子查询，然后将这些子查询发送到相应的数据库实例上执行。

最后，Sharding JDBC将子查询的结果合并返回给应用程序。

分布式事务在分片式数据库架构中，事务管理是一个复杂的问题。

Sharding JDBC通过使用分布式事务管理器来解决这个问题。

分布式事务管理器可以跨多个数据库实例协调事务的提交和回滚。

Sharding JDBC 提供了两种分布式事务管理器的实现：基于XA协议的分布式事务管理器和基于柔性事务的分布式事务管理器。

开发者可以根据实际需求选择合适的事务管理器。

性能优化Sharding JDBC在设计上考虑了性能优化的问题。

它采用了多种技术手段来提高系统的吞吐量和响应速度。

Java中的分布式事务和分布式锁应用分布式事务和分布式锁是分布式系统中常用的两种重要技术，用于保证数据的一致性和并发控制。

本文将结合具体应用场景，分别介绍分布式事务和分布式锁的概念及其在Java中的应用。

1.分布式事务分布式事务是指在分布式系统中，需要保证多个操作的一致性和原子性的事务。

在分布式系统中，每个节点都有可能有自己的一份数据，并且数据之间互相依赖。

因此，当一个事务需要跨越多个节点时，就需要保证所有节点的数据操作都能同时成功或者同时失败，以确保数据的一致性。

在Java中，我们可以使用各种分布式事务管理框架来实现分布式事务。

一种常用的框架是Atomikos。

Atomikos提供了基于JTA（Java Transaction API）的分布式事务管理功能。

通过Atomikos，我们可以将多个操作组合成一个分布式事务，并通过注解或者编程方式定义事务的边界。

Atomikos会协调各个节点上的事务，保证所有的操作要么全部成功，要么全部失败，以确保数据的一致性。

另外，还有一种分布式事务管理框架是Seata。

Seata是阿里巴巴推出的开源框架，它提供了全局事务管理的功能。

通过Seata，我们可以统一管理多个节点上的事务，并提供了高度可扩展的分布式事务解决方案。

Seata的架构非常灵活，可以在不同的部署场景下实现分布式事务管理，如单机事务、多数据源事务、XA事务等。

2.分布式锁分布式锁是用于解决分布式系统中并发控制的一种机制。

在分布式系统中，多个节点可能同时访问共享资源，如果没有合适的并发控制机制，就会导致数据错误和丢失。

分布式锁就是用来解决这个问题的。

在Java中，我们可以使用各种分布式锁的实现，如基于数据库、缓存、ZooKeeper等。

其中，ZooKeeper是一个分布式协调服务，提供了一种高可用、高性能的分布式锁的实现方式。

使用分布式锁的基本流程如下：-创建一个ZooKeeper客户端，并连接到ZooKeeper服务器。

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。

shardingjdbc actualdatanodes表达式-回复什么是Sharding-JDBC？Sharding-JDBC是一款开源的分布式数据库中间件，它基于JDBC实现，旨在简化分库分表的复杂性。

Sharding-JDBC 可以将一个单一的逻辑数据库切分为多个物理数据库，从而实现数据的分布式存储和处理。

为了达到这个目的，Sharding-JDBC引入了一个重要的概念，即"分片"（Sharding）。

分片即将数据划分到不同的数据库中，每个数据库都可以独立存储一部分数据，从而实现数据的拆分和并行处理。

这样一来，不仅可以提高系统的扩展性和吞吐量，还可以有效地解决单一数据库的性能瓶颈问题。

为了实现分片，Sharding-JDBC使用了一组配置表达式。

其中，一个重要的表达式就是"actualDataNodes"，即实际数据库节点的表达式。

实际数据库节点是指真正存储数据的物理数据库，而不是逻辑数据库或逻辑表。

在Sharding-JDBC中，actualDataNodes表达式的格式如下：<表名>[分库表达式].[分表表达式]其中，表名是指要进行分片的表名，分库表达式是指根据哪个字段进行分库的表达式，分表表达式是指根据哪个字段进行分表的表达式。

具体来说，分库表达式和分表表达式可以有以下几种形式：1. 精确表达式：即指定一个准确的值，例如：user_1，表示使用user_1这个库或者表。

2. 范围表达式：即指定一个范围的值，例如：user_er_2，表示使用user_0、user_1和user_2这三个库或者表。

3. 精确表达式和范围表达式的组合：即同时指定一个准确的值和一个范围的值，例如：user_1,user_er_7，表示使用user_1以及user_4到user_7这些库或者表。

4. 任意表达式：即一个通配符，表示可以使用任意的库或表，例如：user_->{0..7}，表示使用user_0到user_7这些库或者表。

分布式事务的原理和应用场景说到分布式事务，大家可能会想：这不就是几个不同地方的系统，要一起做个交易，然后各自保证自己的一份责任，不出事就好了嘛！嗯，是这么个意思，简单说就是让大家在不同地方的系统都能“互相协调、互相理解”，以确保交易的成功完成。

你可以把它想象成几个团队在做一项合作任务，每个队员都有自己的分工，大家一起完成任务，但谁也不能掉链子。

不然整个任务就没法顺利完成，大家都会被“拖后腿”。

这种情况，简单来说就是分布式事务。

咱得搞明白“事务”到底是个啥。

事务，顾名思义，就是一件事。

我们做一件事情，通常都会有“开始”和“结束”这两端。

就像你做一道数学题，开始时拿起笔，结束时交卷。

做任何事情都得讲究个“原子性”。

什么意思呢？就是要么全部完成，要么全部不做。

假设你正在买东西，选好了，付款了，但突然卡死了，钱已经扣了但东西没发。

这个时候，交易就不符合“原子性”了。

分布式事务就像是这道数学题的“保姆”，确保整个交易过程中每一步都顺利，不会中途掉链子。

我们为什么要用分布式事务呢？很简单，现在的应用不再是单一的系统了。

你想想，一家公司要卖东西，支付、库存、订单、物流等等这些环节，几乎每个都在不同的系统里。

想要它们协同工作，保持一致性，靠一个单独的系统是绝对不行的。

这时候，如果系统出了问题，怎么办？换句话说，当数据分散在不同的地方，如何确保一个“全局一致性”？这就好比你开个派对，大家都带了自己独特的菜，大家怎么才能不发生“菜品掉链子”的情况呢？这就是分布式事务要解决的问题。

说到这里，咱们再聊聊分布式事务是怎么解决这些问题的。

大家应该都听说过“二阶段提交协议”吧？它就像是分布式事务中的“指挥家”，协调各个系统的工作。

在第一阶段，每个参与方都会先锁定自己的资源，准备好开始执行操作；然后，在第二阶段，指挥家会一声令下，所有参与方开始执行。

如果有任何一方出错，那就会启动回滚操作，撤销之前的所有动作，确保大家都“干干净净”地收场。

分布式事务概述及大厂通用解决方案1.0 分布式事务概述 2018-02-05 02:05:26 32,685 161、事务简介事务(Transaction)是访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元(unit)。

在关系数据库中，一个事务由一组SQL语句组成。

事务应该具有4个属性：原子性、一致性、隔离性、持久性。

这四个属性通常称为ACID特性。

原子性（atomicity）：个事务是一个不可分割的工作单位，事务中包括的诸操作要么都做，要么都不做。

一致性（consistency）：事务必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态，事务的中间状态不能被观察到的。

隔离性（isolation）：一个事务的执行不能被其他事务干扰。

即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。

隔离性又分为四个级别：读未提交(read uncommitted)、读已提交(read committed，解决脏读)、可重复读(repeatable read，解决虚读)、串行化(serializable，解决幻读)。

持久性（durability）：持久性也称永久性（permanence），指一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。

接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响。

任何事务机制在实现时，都应该考虑事务的ACID特性，包括：本地事务、分布式事务，及时不能都很好的满足，也要考虑支持到什么程度。

2 本地事务大多数场景下，我们的应用都只需要操作单一的数据库，这种情况下的事务称之为本地事务(Local Transaction)。

本地事务的ACID特性是数据库直接提供支持。

本地事务应用架构如下所示：在JDBC编程中，我们通过java.sql.Connection对象来开启、关闭或者提交事务。

代码如下所示：Connection conn = ... //获取数据库连接conn.setAutoCommit(false); //开启事务try{//...执行增删改查sqlmit(); //提交事务}catch (Exception e) {conn.rollback();//事务回滚}finally{conn.close();//关闭链接}此外，很多java应用都整合了spring，并使用其声明式事务管理功能来完成事务功能。

后端开发知识：后端开发中的分布式事务和分布式锁随着互联网的不断发展和普及，各种形式的分布式系统逐渐成为了应用场景中的常态。

在分布式系统中，分布式事务和分布式锁是非常重要的两个概念。

首先，我们来了解一下分布式事务。

分布式事务是指在分布式应用中，多个服务之间相互协作完成一个复杂的事务。

这里的事务指的是一系列的操作，它们要么全部完成，要么全部不完成。

在单一应用程序中，我们可以使用本地事务来保证数据库操作的一致性和可靠性；而在分布式系统中，由于多个服务之间的沟通和调用，使得我们需要一种更先进的机制来保证事务的正确性。

这时，分布式事务就显得尤为重要。

在分布式系统中，存在着多个服务之间相互协作的情况，因此数据的一致性和可靠性就成为了关键。

如果在一个分布式事务中，某一个地方出现了错误或者异常，那么整个事务的执行就会失败，导致数据不一致。

因此，我们需要一种机制来保证分布式事务中的多个操作之间的一致性和可靠性。

为了满足这些需求，我们引入了两个概念：原子性和隔离性。

原子性指的是一个事务中的所有操作要么全部成功，要么全部失败；隔离性则指在多个事务同时执行时，每个事务之间应该是相互隔离的，互不干扰。

这样做可以保证在分布式系统中，即使在高并发的情况下，每个事务都可以正常执行，保证了数据的一致性和可靠性。

为了保证分布式事务的正确性，我们引入了多种机制，例如两阶段提交、三阶段提交、基于消息的事务管理、XA协议等等。

这些机制都可以在一定程度上保证数据的一致性和可靠性，但是每种机制都存在着优缺点，并不是适用于所有场景。

接着，我们来了解一下分布式锁的概念。

在多线程环境下，为了避免多个线程同时访问同一个资源，我们使用锁来保证线程的同步执行。

可是在分布式环境下，由于存在着多个服务之间的访问和调用，因此单一的锁机制已经无法满足需求。

这时，我们引入了分布式锁的概念。

分布式锁是一种多个服务之间协调访问共享资源的机制。

它可以保证在分布式环境下，多个服务之间访问共享资源的顺序和方式是可控的。

分布式事务原理解析1. 分布式事务原理解析1.1. TCC分布式事务了解过TCC分布式事务的都知道它有三个阶段：try，confirm，cancel，但很多⽂章就只有原理图，和对原理图的解释，看⼀遍也留不下印象，这⾥⽤实际场景举个例⼦，说明TCC分布式事务原理try阶段：假设我们⼜订单系统，它需要调⽤库存和积分系统，try阶段我们进⾏的是预处理，⽐如下单1个商品，在try操作中，我们在库存表设置个冻结字段，表⽰冻结1个商品，商品的存量先不扣除，⽽积分表同样添加个预增加积分字段，添加个预积分⽐如10confirm阶段：我们为什么要经历try阶段？，为了尽可能的保证各个系统都是正常⼯作的，数据库，服务都没有挂掉，资源没有不⾜，则可以最⼤程度上保证confirm阶段能正确执⾏，confirm阶段也就是正式的扣除库存和增加积分cancel阶段：若try阶段执⾏错误，则会对前⾯已经执⾏的try阶段的系统执⾏cancel操作，也就是反向SQL回滚，冻结的商品-1，预积分-10。

到这⾥有没有疑问？我⾸先想到的是若confirm或cancel操作再执⾏失败怎么办？这⾥就要由TCC分布式事务框架保证了，它会记录事务活动⽇志，再confirm或cancel失败后不断尝试调⽤confirm和cancel的逻辑，所以这⾥需要开发者⾃⼰保证，你的SQL是正确的TCC分布式框架推荐：ByteTCC，tcc-transaction，himly1.2. 最终⼀致性分布式事务1.2.1. 原理最终⼀致性⽅案⼀般都是有消息中间件来完成的，核⼼流程如上图所⽰假设上游服务为服务A，可靠消息服务为服务B，下游服务为服务C，⾸选A发送请求给B表⽰我将要发消息了，你准备下，然后B记录下待确认的数据；A服务正式⾛完本地数据库逻辑，在发送B确认消息，说我执⾏完了，你可以确认了，然后B就更新消息的状态为已发送，并把消息发送给MQ此时服务C订阅了MQ，接收到B通过MQ发送过来的消息，并执⾏本地数据库操作，在执⾏完毕后⼿动ack确认消费完毕，这就⾛完了全部流程1.2.2. 问题下⾯来考虑这中间会有什么问题了，为什么这样能保证分布式事务的最终⼀致性？⾸先是服务A调⽤B过程中若不成功或者服务B若没保存待确认消息，那就直接返回的就是失败，还没有操作数据库，所以没有影响A操作数据库和发送确认消息，我们需要放在同⼀个本地事务中，确保同时成功或失败，这样成功了当然没问题，失败了呢？因为B服务的数据库已经存在待确认消息，可以在B服务开条线程定时判断待确认消息，若发现待确认消息很久没被确认，则主动向A发起请求，判断该操作是否成功了？成功则改状态为已确认，继续执⾏，失败则删掉该记录B到MQ的过程，若是失败了，MQ挂了之类的，我们可以在B服务后台起个线程，定时判断已确认的消息，在⼀定时间后是否变成已发送，没有发送的再主动发送这样后就只剩MQ到C服务了，MQ有重试机制，所以只要业务逻辑没问题，就可以保证最终⼀致性（这个过程中需要保证MQ到C服务，接⼝⽅法需要幂等性）上述流程需要特别注意的⼀个点就是MQ，我们需要保证MQ的⾼可⽤，否则⼀旦全部MQ宕机，依赖MQ的分布式事务都不能完成1.2.3. MQ挂了怎么办越⼤的公司，考虑的就越多，任何组件都可能挂掉，MQ如果就⼀个集群，就要考虑这个集群压⼒过⼤到爆掉了怎么办？资⾦雄厚并发压⼒⼤的公司可以直接搞再搞⼀套备⽤的，当MQ请求不通后，⽴即⾃动切换到备⽤MQ集群，当然这肯定会造成资源的浪费，毕竟要再搞⼀套MQ不运⾏⼀直放那⾥，这⾥再给出⼀套参考⽅案（如果你们有redis集群的话）redis有种队列的数据结构，它是可以⽤来临时充当消息队列的，所以这⾥要讨论的是，如果⽤redis当备⽤⽅案需要考虑什么问题？通知机制：当MQ挂了，我们需要将所有⽤到MQ事务的系统都切换到备⽤redis⽅案，所以我们要有个通知机制，本来吗这个类似⼴播模式的通知应该是MQ完成的，但没了MQ，我们要有其它⽅案，⽐如zookeeper的watch机制，zk有监听机制可以通知监听它节点的系统，打开降级开关，达到通知其它系统的效果消息读取热点问题：我们把消息放到redis的队列会有个对应的key，我们不能把所有消息都放⼀个key的value中，这样会导致这个value数据量过⼤；所以这⾥给出⽅案：划分上百个队列，对消息hash后放⼊这些队列，这样尽可能的把消息分散到不同的key 故障的恢复：当我们把MQ恢复过来时，我们也要通知系统，该切换回来了，这个该怎么做呢？可以开启⼀个线程，每隔⼀段时间尝试给MQ投递⼀个消息查看是否恢复，若恢复了，就可以再次通过zookeeper来关闭降级开关参考：。