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Fescar&Seata分布式事务实现原理解析探秘

前言 fescar发布已有时日,分布式事务一直是业界备受关注的领域,fescar发布一个月左右便受到了近5000个star足以说明其热度。当然,在fescar出来之前,已经有比较成熟的分布式事务的解决方案开源了,比较典型的方案如LCN(https://github.com/codingapi/tx-lcn)的2pc型无侵入事务,目前lcn已发展到5.0,已支持和fescar事务模型类似的TCX型事务。还有如TCC型事务实现hmily(https://github.com/yu199195/hmily)、tcc-transaction(https://github.com/changmingxie/tcc-transaction)等。在微服务架构流行的当下、阿里这种开源大户背景下,fescar的发布无疑又掀起了研究分布式事务的热潮。fescar脱胎于阿里云商业分布式事务服务GTS,在线上环境提供这种公共服务其模式肯定经受了非常严苛的考验。其分布式事务模型TXC又仿于传统事务模型XA方案,主要区别在于资源管理器的定位一个在应用层一个在数据库层。博主觉得fescar的txc模型实现非常有研究...

大数据数据分析架构探究(二)

上一篇提到机器与机器之间交流,这里解释一下意思,其实说的是机器与机器间像人一样交流,但交流的密度更甚于人与人之间,甚至于远远超过人,因为它突破了很多人的限制。首先最重要突破的限制是交流的频率和交流的网络,交流的频率就是人与人交流一条消息的平均时间和机器与机器交流的时间的对比。交流的网络,正因为交流频次的不是一个数量级,那交流的网络就更不是一个数量级,一个人能够交流的最大上限是多少,那一台机器呢?那么问题就能引出来了,数据量的增长,数据关系的复杂度和现在的现状相比,肯定不是一个数量级。那接着上一篇,怎么去存储,整合并分析,还是说需要再设计一个自动整合并分析的机器,然后供我们去参考,值得去思考!(该文章未完,让思路飞一会儿)

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