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分布式事务前沿信息_分布式事务解决方案(2024年11月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-11-29

分布式事务

RocketMQ实战！分布式事务在单体应用中，多个数据库操作通常在一个本地事务中完成。然而，随着服务拆分，这些操作可能分布在不同的服务中。分布式事务的目标是确保在跨多个服务或资源的操作中保持一致和可靠。常见的解决方案： XA模式：将事务操作分为预处理和提交/回滚两个阶段。不立即提交事务，由事务协调者统一管理。但长事务会导致资源锁定时间太长。 Saga模式：将长事务拆分成一个个的短事务，如果某个步骤失败，反方向补偿。 TCC模式：分为Try、Confirm、Cancel三个阶段。尝试执行前置校验，预留资源。Try成功之后执行Confirm，执行业务。所有Try任何一个失败了就会执行Cancel。但业务侵入性很强。本地消息表：添加消息表，远程调用改成往本地的消息表中存储一条消息。通过定时任务扫描消息表发送消息。服务提供方收到消息后处理，通知调用方处理结果。本地消息表消息可靠，但需要注意的细节较多，如消息状态的标记、幂等的处理和超时情况的处理。 RocketMQ事务消息：上游系统在做本地的操作之前先向RocketMQ中发送一个回滚消息，发送的是事务消息，此时为半消息。本地的操作放在RocketMQ的本地事务监听器中操作。全部成功控制事务消息回滚。操作失败，返回COMMIT，控制消息提交。下游系统监听消息，对本地事务进行回滚。使用RocketMQ实现分布式事务，是一种比较可靠简单便捷的方式。具体步骤如下：生产者向MQ中发送一条事务消息在本地事务监听器中执行本地操作操作完成后控制事务消息提交还是回滚，回滚MQ中的消息意味着操作成功调用方根据结果给自己的上游正确的响应注意事项： SpringBoot3.X与RocketMQ的starter有冲突，需要在resource下面新建META-INF/spring/......AutoConfiguration.imports文件配置上RocketMQAutoConfiguration 本地事务监听的异常不会抛出，仅根据返回的本地事务状态并不能判断操作是否成功，出现异常可以将异常复制到args里面，外部就可以获取到了只能添加一个listener，需要自己抽象扩展一下，满足可以让开发者定义多个事务监听

Java面试必备技能清单（二）嘿，准备踏入Java行业的小伙伴们，这里有一些你们必须掌握的关键技能。无论你是刚入门的新手，还是有一定经验的开发者，这些技能都能让你在面试中脱颖而出。让我们一起来看看这些必备技能吧！ Web框架 𐟌 Spring WebFlux：这个框架可是响应式编程的代表，熟悉它的特性，比如异步I/O和Reactor模式，绝对能让你在面试中加分。 WebAPI设计：掌握RESTful API设计原则和Swagger API文档规范，让你的API设计更加规范和可维护。 Web安全：了解跨站脚本攻击（XSS）和跨站请求伪造（CSRF）等安全问题，以及如何防范这些攻击，是每个开发者的基本素质。缓存 𐟒𞊒edis：熟练掌握Redis的各种操作，比如字符串、哈希、有序集合等，还要了解它的高可用性和持久化功能。缓存问题：了解缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩等问题，以及如何解决这些常见问题。 Memcached：掌握Memcached的基本使用方法，提升系统性能。消息队列 𐟓抒abbitMQ和RocketMQ：熟悉这两种消息队列的使用，了解消息的生产、消费以及高可用性和消息事务等特性。 Kafka：了解Kafka的消息生产、消费以及高吞吐量和分布式特性，让你的系统更加可靠和高效。分布式技术 𐟌 RPC远程调用：熟悉Dubbo和aRPC等RPC框架，提升系统间的通信效率。分布式锁：了解ZooKeeper的分布式锁实现，掌握如何使用ZooKeeper的基本功能，如目录结构、同步原语和选举算法。分布式事务：熟悉XA和TCC等分布式事务解决方案，确保数据的一致性。这些技能只是冰山一角，但掌握了它们，你在Java面试中就能更加自信和从容。加油吧，未来的Java开发者们！𐟒ꀀ

6.824&15445：分布式宝藏在之前的笔记中，我已经提到过6.824和15445这两门课程，它们真的是进阶中的进阶。这两门课的精髓在于其中的lab，通过一步步实现难度逐渐增加的项目，让你对分布式系统有深入的理解。如果你能掌握其中的大部分知识，你的理论知识将远超大多数工作多年的工程师。无论是求职面试还是自我提升，这两门课都能为你提供巨大的帮助。 𐟌ˆ 6.824：分布式系统的深度探索难度：𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ 前置课程：Go语言（非常简单的语言）、数据结构与算法主题：分布式系统（MapReduce、Raft、Spanner、Spark、GFS等） 6.824是一门关于分布式系统的课程，结合了《Designing Data-Intensive Applications》这本书食用，可以让你对分布式系统有更深入的认识。课程使用Go语言教学，如果你已经掌握了一门语言，那么Go语言其实很简单（侧面理解下简单：字节跳动主要用Go，对候选人都不作语言要求）。课程中不会涉及太复杂的语言特性。涉及经典论文： MapReduce（大数据处理的开山鼻祖） Raft（耳熟能详的分布式一致性协议） Spanner（分布式数据库鼻祖） Spark（大数据处理的又一个里程碑之作） GFS（分布式文件系统的鼻祖） Distributed Transaction（分布式事务处理）等等项目包括实现MapReduce和Raft协议，有一定的难度，需要考虑的边界条件非常多。这不仅锻炼你的逻辑思维能力，还加深你对分布式系统的认识（每一行代码都可能导致错误）。在日常开发中，服务端工程师在完成需求时，有很大精力要去保障数据一致性，包括不同组件、机器、系统和服务间的一致性，也就是常说的全局一致性和局部一致性。完成6.824后，不管你以后是从事分布式服务基础组件开发，还是日常业务开发，在理论上是完全没有问题的。 𐟌ˆ DDIA这本书，可以称作服务端进阶的圣经。书的作者Martin Kleppmann也有一系列视频课程，涉及Raft、OT、CRDT等知识，他的视频相对来说比较浅显易懂，但没有lab，可以当作6.824的前置材料看看。 𐟌ˆ CMU-15445：见后一篇笔记总之，6.824和15445这两门课程真的是宝藏课程，强烈推荐给大家！

字节跳动三年：从技术到视角的全面分析离职的原因有很多，其中一个重要的原因是我在字节跳动工作三年后，发现自己越来越“菜”了。以下是我从文化、技术和视角三个方面的观察和思考。文化：频繁换领导，新人难留在字节跳动，新项目启动时，老人挂帅，带着自己的嫡系，找一堆新人来干活。新人满怀热情，想着“干一番大事”，结果可能不尽人意。如果有成果，空降一个leader来摘桃子，新人一般会觉得委屈，要么转岗，要么离职。如果选择留下，也只能划水，毕竟做出了成绩，薪水也不会低。从小兵的视角来看，老板几个月一换，部门目标常常更新，动不动就“脑暴”一波，很难建立个人职业发展的长远规划。技术：从零开始到“加机器” 大学时，我能搭一个网站/小程序，会点硬件，会深度学习调包……想象中，到了字节就可以深度掌握这些技术，但事实并非如此。第一年，我的技术有大幅度提升，熟悉了字节的技术基础架构，能够独立写项目、查问题、提升对业务和需求的理解，还能独立设计项目。但字节的基建太好了，不需要我去做分布式事务，不需要我去操作分库分表。遇到问题的方法论非常贫瘠：加机器。加机器也不需要我手动操作，点一下网页就好了。另外，我对技术有浓厚兴趣，所以在字节的第一年，我开发了一个数据库框架，推广到组内使用。但如果没有当时组长的大力支持和老板的欣赏，以及业务的高速发展，我这个框架大概也会夭折。然后就是三年的增删改查，哦对了，没有删，增改查…… 视角：从大学到公司从大学到公司，我学到了业务视角、架构视角、团队视角。但后面的时间，尽管职级和薪资有提升，我仍然做的是螺丝钉的事情。有了新视角和思考方法，却没有新的信息输入、新的实践，导致我没法把这些东西具象化，只能走马观花。而出来创业半年后，我很快结合过往的思考，建立了对市场、运营、产品、研发、财务的具体认知。总结：字节的挑战与感激字节跳动是一个业务公司，对利润负责，对投资人负责，对业务发展负责。不需要对我这位普通的研发同学负责。也许到这个时间，我才真正理解到CTO在新人文档中写的《成长是自己的事情》这句话的意义。也许正因为如此，我对字节充满了感激。

秋招必备！4款AI面试助手深度测评 𐟚€ 𐟚€ 秋招季来临，分享几款我试用的AI面试助手，纯个人体验，希望能给正在找工作的朋友们一些参考~ 我的使用场景：准备后端开发面试时，经常遇到一些答不顺畅或者想不全面的问题，就想找个工具辅助一下 𐟤” 『智语面试』𐟒𛊥Ÿ𚧡€知识点讲解得还不错，比如Java基础和Spring框架。但遇到分布式事务这种深入问题时，答案就显得有些单薄，感觉还需要再充实一些... 『多面鹅』𐟦⊥†…容覆盖度还行，题库确实挺丰富的。不过回答太官方了，不太像真实面试的感觉。价格对应届生来说，确实有点高 𐟒𘊊『Offerin』✨ 界面简洁，符合程序员的审美。但有时候等答案要等好久，面试紧张的时候真的会影响思路。而且有些回答太模板化了，感觉面试官一听就知道是背的 𐟘… 『智面星』⭐️ 最后试了这个，还挺让人惊喜的： UI设计很好看，交互很舒服答案接地气，不会特别书面化有很多大厂真实案例，特别是经典问题的变种 𐟓š 深度不错，比如问MySQL调优，会结合实际场景讲解 𐟎﹧픨𖅩ầ•…，基本秒回 ⚡️ 个人小建议 𐟌Ÿ：与其背很多八股文，不如找几个真实面试题，用AI帮你理清思路，然后自己好好消化。工具始终是辅助，关键还是要真正理解！几个产品其实都挺不错的，建议都可以试试看，找到最适合自己的。我最后选了智面星，主要觉得它的回答比较贴近实际面试的感觉~ 对了小伙伴们 𐟑‹，你们面试一般提前准备多久啊？有用过类似的工具吗？来评论区交流一下呗~ 𐟒퀀

𐟔夸�𔇯ldenDB探秘𐟔 𐟒凯ldenDB，这款由中兴通讯打造的超高性能、高可用性关系型数据库，如今已独树一帜，成为金篆信科的核心产品。 𐟓š其底层数据存储引擎基于MySQL，而中间层则通过dbproxy与GTM、MetaDataServer及ClusterManager等组件构成强大集群，实现分布式架构的魔力。 𐟛𐯸insight管理平台提供全面的监控与运维功能，资源管理、参数调整、节点重启等操作一应俱全，让数据库管理变得轻而易举。 𐟚€与传统两阶段提交事务不同，GoldenDB采用乐观的一阶段提交，通过全局gtid跟踪节点执行结果，确保分布式事务的一致性，大大提升了性能。 𐟔禕𐦍˜储采用分片技术，分片键的选择需结合业务特性，以实现最佳性能。同时，为处理OLAP类SQL，还引入了MPP组件，与TP引擎隔离，确保分析计算的稳定与高效。 𐟏槛，GoldenDB已在中信银行、建行、广发银行等大型金融机构中得到广泛应用，以其高稳定性、高性能和易运维性赢得了用户的一致好评。

数据库入门与进阶：一本让你受益无穷的书如果你对数据库系统感兴趣，那么《数据库系统概念》这本书绝对是你的不二之选。这本书从基础到高级，系统地介绍了数据库系统的方方面面。基础概念与数据模型 𐟓š 首先，书的前几章会带你走进数据库的世界，从最基本的概念开始，比如数据模型。这部分内容非常全面，让你对数据库的基础知识有一个清晰的认识。关系数据库设计 𐟔犦Ž夸‹来，你会深入到关系数据库的设计理论。这部分内容非常实用，详细解释了E-R图的绘制、规范化理论等重要概念。作者还通过大量的实例来帮助你掌握这些核心技能。 SQL语言与查询 𐟔 在SQL语言这一部分，从基础的查询到复杂的嵌套查询、视图、触发器等功能都进行了详细的讲解。作者不仅解释了这些功能的语法，还深入到了底层的实现原理。高级机制与前沿技术 𐟚€ 除了基础知识和SQL语言，这本书还深入探讨了事务管理、并发控制、查询优化等数据库的核心机制。作者用通俗易懂的方式解释了这些复杂的概念，帮助你更好地理解和吸收。值得一提的是，这本书还介绍了分布式数据库、分布式事务处理、大数据分析等新兴技术，展示了数据库领域的前沿发展趋势。总结 𐟓 总的来说，《数据库系统概念》是一本内容丰富、结构清晰的经典教材。它不仅全面系统地讲解了数据库的基础知识，还紧跟时代潮流，为读者呈现了数据库的前沿技术发展。无论是数据库入门者还是相关从业人员，都可以从中学到很多东西。这本书真的是一本从入门到精通的宝典，强烈推荐给所有对数据库感兴趣的朋友们！

微服务架构下的分布式事务管理

MySQL分区分表，性能大提升！在大型业务系统中，随着数据量的急剧增加，优化数据库性能变得至关重要。MySQL提供了两种有效的数据管理技术来应对这些挑战：表分区（Partitioning）和分表（Sharding）。本文将深入探讨这两种技术的概念、优缺点、具体规则以及适用场景，并通过电商交易系统的具体示例来说明它们的应用。表分区（Partitioning）𐟓Š 概念表分区是将一个大表按一定规则分成多个较小的逻辑子表（分区），每个分区存储表中的一部分数据。分区有助于提高查询性能、简化数据管理和优化存储。优点提高查询性能：查询只涉及相关分区，减少扫描的数据量。简化管理：可以独立管理每个分区，如备份、恢复、维护等。数据归档：历史数据可以放在单独的分区中，减少对活跃数据的影响。缺点管理复杂性：分区设计不当可能导致性能问题，增加了数据库设计的复杂性。限制性：并非所有查询都能利用分区优势，需要包含分区键。操作限制：某些操作在分区表上可能表现不如普通表。具体规则范围分区（RANGE Partitioning）：根据某个列的值范围来划分分区。适合按时间或连续范围存储数据。示例：对电商系统中的订单表按月份分区。如：ORDER_ID INT, ORDER_DATE DATE CREATE TABLE orders (PARTITION BY RANGE (YEAR(ORDER_DATE)) (PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (2024), PARTITION p2024 VALUES LESS THAN (2025))) 分表（Sharding）𐟌 概念分表是将一个大表水平拆分成多个较小的表（分表），通常根据某些规则如ID范围或哈希值进行分割。分表主要用于水平扩展数据库，支持更高的并发和更大的数据量。优点提高并发处理能力：多个分表可以分布在不同的数据库实例上，提高了系统的扩展性和并发处理能力。减少单表数据量：单个表的数据量减少，查询和更新效率提升。缺点跨表查询复杂：跨表查询需要额外的逻辑，可能需要应用层支持。事务处理复杂：分布式事务管理难度增加。解决方法：使用分布式事务管理器，如XA协议。具体规则 ID范围分表：根据ID范围对数据进行分表，适合数据量逐渐增加的场景。示例：对电商系统中的订单表按用户ID范围分表。如：CREATE TABLE orders_1 LIKE orders CREATE TABLE orders_2 LIKE orders 哈希分表：使用哈希函数对分表键进行哈希运算，将数据均匀分布到各个表中。示例：对电商系统中的订单表按用户ID进行哈希分表。如：CREATE TABLE orders3 LIKE orders 常见问题及解决方案跨表查询复杂：需要额外的应用层逻辑来处理。解决方法：尽量减少跨表操作或使用中间件简化处理。数据迁移复杂：数据量增加时需要进一步分表或迁移。解决方法：设计灵活的分表策略，支持动态扩展和迁移。分区与分表的区别𐟔 应用场景表分区主要用于优化单个表的大数据查询性能，适合处理大规模数据的表。分表用于系统的水平扩展，适合处理海量数据并提高并发能力。管理复杂性表分区由数据库引擎管理，相对简单；分表需要应用层的支持，管理复杂度较高。查询方式表分区通过分区键优化查询，分表则需要应用层根据分表规则进行查询。结论𐟓 表分区和分表是优化MySQL数据库性能的重要技术，各有优缺点，适合不同的应用场景。通过合理的分区和分表策略，可以提高电商交易系统的数据处理能力和查询性能。在实际应用中，根据数据特征和业务需求选择合适的技术，并合理设计和管理分区和分表策略，是确保系统高效运行的关键。希望本文的介绍和示例能够帮助您更好地理解和应用这些技术。

中国邮政储蓄银行取得基于日终对账的分布式事务双补偿方法与装置专利