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Apache ShardingSphere XA分布式事务系列(一)

Shardingsphere对XA分布式事务的支持 Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由 JDBC、Proxy 和 Sidecar(规划中)这 3 款相互独立,却又能够混合部署配合使用的产品组成。 它们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能,可适用于如 Java 同构、异构语言、云原生等各种多样化的应用场景。 ShardingSphere 已于2020年4月16日成为 Apache 软件基金会的顶级项目。 分布式系统CAP理论 一致性(Consistency) 一致性指 all nodes see the same data at the same time,即更新操作成功并返回客户端完成后,所有节点在同一时间的数据完全一致,不能存在中间状态。 关于一致性,如果用户时刻看到的数据都是一致的,那么称之为强一致性。如果允许存在中间状态,只要求经过一段时间后,数据最终是一致的,则称之为最终一致性。此外,如果允许存在部分数据不一致,那么就称之为弱一致性 可用性(Availability) 可用性是指系统提供的服务必须一...

Atomikos事务恢复流程源码解析

Atomikos-XA事务恢复 说事务恢复流程之前,我们来讨论下,会啥会出现事务恢复?XA二阶段提交协议不是强一致性的吗?要解答这个问题,我们就要来看看XA二阶段协议有什么问题? 问题一 :单点故障 由于协调者的重要性,一旦协调者TM发生故障。参与者RM会一直阻塞下去。尤其在第二阶段,协调者发生故障,那么所有的参与者还都处于锁定事务资源的状态中,而无法继续完成事务操作。(如果是协调者挂掉,可以重新选举一个协调者,但是无法解决因为协调者宕机导致的参与者处于阻塞状态的问题) 问题二 :数据不一致 数据不一致。在二阶段提交的阶段二中,当协调者向参与者发送commit请求之后,发生了局部网络异常或者在发送commit请求过程中协调者发生了故障,这回导致只有一部分参与者接受到了commit请求。而在这部分参与者接到commit请求之后就会执行commit操作。但是其他部分未接到commit请求的机器则无法执行事务提交。于是整个分布式系统便出现了数据不一致性的现象。 如何解决? 解决的方案简单,就是我们在事务的操作的每一步,我们都需要对事务状态的日志进行人为的记录,我们可以把日志记录存储在我们想存...

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