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聊聊业务系统中投递消息到mq的几种方式

背景 电商中有这样的一个场景: 下单成功之后送积分的操作,我们使用mq来实现 下单成功之后,投递一条消息到mq,积分系统消费消息,给用户增加积分 我们主要讨论一下,下单及投递消息到mq的操作,如何实现?每种方式优缺点? 方式一 step1:start transactionstep2:生成订单step3:投递消息到mqstep4:commit transaction 这种方式是将发送消息放在了事务提交之前,可能存在的问题: step3发生异常 导致step4失败,下单失败,直接影响到下单业务 step4发生异常,其他step成功 下单失败,消息投递成功,给用户增加了积分 方式二 我们将发送消息放到事务之后进行:step1:start transactionstep2:生成订单step3:commit transactionstep4:投递消息到mq 可能会出现的问题:step4发生异常,其他step成功 导致下单成功,投递消息失败,用户未增加积分 上面两种是比较常见的做法,也是最容易出错的。 方式三 step1:start transactionstep2:生成订单step3:本地库中...

解DBA之惑:数据库承载能力评估及优化手段

作为DBA,有时会被挑战类似这样的问题: 如果现有业务规模增加10倍、100倍,数据库是否能够支撑? 下个月我们搞大促,数据库这边没问题吧? 计划进行去O工作,代码逻辑不变,数据库从Oracle切换到MySQL,MySQL能支撑业务吗? 服务器采购选型,到底哪款服务器更适合我们呢? 面对诸如上面的这些质疑,DBA应该如何面对? 身为DBA该如何评估现有资源使用情况? 如果现有数据库资源确实无法支撑,又该本着什么原则进行改造呢? 本文是针对上面问题的一些经验总结,供大家参考。 一、评估工作 面对这样的问题,首先要进行评估工作,可遵循下面的步骤: 1、建立性能基线 针对系统运行现状,建立性能基线。将业务指标与性能指标建立起对应关系。这里所说的性能指标包括CPU、MEM、DISK、NET等。在诸多资源中,肯定存在不均衡的情况,短板的资源最有可能成为业务增长后的瓶颈。在具体操作上,可首先确定一个业务高峰时间段,通过监控平台或监控工具收集系统各资源的使用情况。然后依据收集的信息,分析可能的性能短板在哪里。 对于DBA来说,对自己掌管系统的性能使用情况要了然于胸。通过对业务的了解,将业务指标映射到...

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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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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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