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终于有人把分布式事务说清楚了!

前言 这篇文章将给大家介绍一下对分布式事务的一些见解,并讲解分布式事务处理框架 TX-LCN 的执行原理,错误之处望各位不吝指正。 1. 什么情况下需要使用分布式事务? 使用的场景很多,先举一个常见的:在微服务系统中,如果一个业务需要使用到不同的微服务,并且不同的微服务对应不同的数据库。打个比方:电商平台有一个客户下订单的业务逻辑,这个业务逻辑涉及到两个微服务,一个是库存服务(库存减一),另一个是订单服务(订单数加一),示意图如下: 如果在执行这个业务逻辑时没有使用分布式事务,当库存与订单其中一个出现故障时,就很可能出现这样的情况:库存数据库的值减少了 1,但是订单数据库没有变化;或是库存没变化,多了一个订单,也就是出现了数据不一致现象。所以在类似的场合下我们要使用分布式事务,保证数据的一致性。 2. 分布式事务的解决思路 2.1引入:MySQL 中的两阶段提交策略在谈分布式事务的解决思路之前,我们先来看看单一数据源是如何做事务处理的,我们可以从中获取一些启发。我们以 MySQL 的 InnoDB 引擎为例,由于 MySQL 中有两套日志机制,一套是存储层的 redo log,另一套是...

云计算给大数据分析工具带来了什么

如果大数据是一块蛋糕,那么大数据分析工具就是切蛋糕的刀叉。人们都期待着能用“刀叉”从大数据中挖出自己想要的“价值”,因此大数据分析工具被人们寄予厚望。而云计算技术的兴起似乎又给大数据注入了新的推进剂,那么大数据和云计算的结合又会发生怎样的化学反应?对大数据分析工具的发展又有怎样的影响? 大数据的机遇or挑战大数据与传统的海量数据不同的是,它除了数据规模呈现几何级数增长的特征之外,还包括所有数据类型的整合、处理、分析和展现等多个方面,从而最终实现从大数据挖掘潜在巨大价值的目的。因此,价值是大数据所必须具有的特征。 有价值的大数据自然会受到人们的重视,但大数据的价值却又不能信手拈来的,必须通过大数据分析工具才能挖掘数据中价值。传统的技术架构不能满足大数据分析工具的性能要求,在众多大数据解决方案中,国云数据开发的大数据魔镜采用新颖的“三层架构”模式,将大数据分析工具的功能选项做进一步细分,不得不说是一种大胆的尝试与创新。 云计算:节约成本简化部署传统架构的智能BI和数据处理工具,不仅性能无法满足大数据分析的要求(大数据量,并发查询)通常还要耗费巨资,且部署周期长。用户往往还要自备数据库以及考...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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