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分布式系统学习10：分布式事务
这是小卷对分布式系统架构学习的第13篇文章，今天学习面试中高频问题：分布式事务，为什么要用分布式事务，分布式事务的实现方案有哪些，方案对比优缺点 1.知识体系 1.为什么要用分布式事务 单体架构时，以本地事务为例 而随着业务的增长，系统转变为分布式系统，原有的单体架构也拆分为多个微服务。 下单场景需要在多个服务间操作，需要保证所有操作都能成功，保证整个下单流程的数据一致性，就需要用到分布式事务了 2.理论 分布式理论的CP -> 刚性事务 遵循ACID，对数据要求强一致性 分布式理论的AP Confirm需满足幂等性，保证一个分布式事务只成功一次； Cancel阶段：取消操作，释放Try阶段预留的业务资源，需要幂等性； 4.2 Saga事务 Saga可以看做一个异步的、利用队列实现的补偿事务 Seata框架 开源的分布式事务解决方案，提供了AT、TCC、SAGA、XA事务模式，不需要自己手动实现分布式事务，直接使用框架就行 有以下几个角色： TC (Transaction Coordinator
29800编辑于 2025-01-26 - 来自专栏林欣哲
10 分钟看懂分布式事务
什么是分布式事务 问题的引出 先看一张图，一个电商平台的架构图。 对于用户来说的一个创建订单的过程，背后很可能跨越了多个应用服务。 单一数据库可以简单的使用事务来保证一致性，但是分布式的问题则需要分布式的事务来控制数据的一致性。 分布式事务的产生的原因 数据库分库分表 由于单表的数据量巨大导致的分库分表，则会涉及到多个数据库的一致性问题。 应用SOA化 业务的服务化。 多个业务中心有各自的数据库，也会涉及多个数据库的一致性问题 事务的ACID特性 分布式事务本质也是一个事务，则需要满足ACID特性。 参考资料 分布式最终一致方案梳理，Bright Moon ‘ s Blog，https://www.cnblogs.com/BrightMoon/p/5622618.html 深入理解分布式事务,高并发下分布式事务的解决方案
1K50发布于 2018-04-17 - 来自专栏xingoo, 一个梦想做发明家的程序员
【插件开发】—— 10 JFace开发详解
address; 6 public int getId() { 7 return id; 8 } 9 public void setId(int id) { 10 8 import org.eclipse.jface.viewers.LabelProvider; 9 import org.eclipse.jface.viewers.ListViewer; 10 = new int[]{SWT.LEFT,SWT.LEFT,SWT.LEFT,SWT.LEFT}; 9 for(int i=0;i<columnNames.length;i++){ 10 8 import org.eclipse.jface.viewers.LabelProvider; 9 import org.eclipse.jface.viewers.TreeViewer; 10 StyleRange(0,12,null,null,SWT.BOLD)); 8 viewer.changeTextPresentation(style, true); 9 10
3.4K50发布于 2018-01-18 - 来自专栏苏三说技术
这10种分布式ID，真香！
前言 分布式ID，在我们日常的开发中，其实使用的挺多的。 有很多业务场景在用，比如： 分布式链路系统的trace_id 单表中的主键 Redis中分布式锁的key 分库分表后表的id 今天跟大家一起聊聊分布式ID的一些常见方案，希望对你会有所帮助。 10位的机器标识，10位的长度最多支持部署1024个节点 12位的计数序列号，序列号即一系列的自增id，可以支持同一节点同一毫秒生成多个ID序号，12位的计数序列号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号 最近整理了一份10万字的面试宝典，可以免费送给大家，获取方式加我微信：su_san_java，备注：面试。 它内部有一套机制解决机器时钟回拨的问题： 如果你想知道美团Leaf的更多细节，可以看看Github地址：https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf 9 Tinyid Tinyid是滴滴用Java开发的一款分布式
83510编辑于 2024-09-18 - 来自专栏函数式编程语言及工具
Akka（10）： 分布式运算：集群-Cluster
用Akka开发同一版本的分布式程序可以在任何硬件环境中运行,这样我们就可以确定以Akka分布式程序作为标准的编程方式了。 在上面两篇讨论里我们介绍了Akka-Remoting。 Akka-Cluster是基于Akka-Remoting之上的新一代分布式运算环境，所以Remoting已经成为了Akka-Cluster的内部支持功能，在生产环境中的分布式运算应该尽量使用Akka-Cluster 让编程人员可以更轻松自然的实现分布式编程。当然，更重要的是相对Akka-Remoting而言，Akka-Cluster提供了一整套更安全、更高效的分布式运算环境。 最终目的是能够把一个大型程序分割成多个子程序，然后部署到很多JVM上去实现程序的分布式并行运算。 由于在单一机器上就可以配置多个节点形成一个集群，我们开发的分布式程序可以在单机或多机群上运行，不同的只是如何部署和配置集群环境。
2.1K90发布于 2018-01-05 - 来自专栏phodal
“分布式” 开发规范治理
从这个角度来看，只是讨论分布式系统，可能有一些单薄。但是呢，我们在写规范，针对的是系统吗？难道不是团队中的开发人员？所以，我们所想的治理的是分布式协作的规范性问题。 开发态。即结合开发过程中的工具（如 IDE、Git、CLI），将规范内置到开发流程中。典型的有 Git Hooks、IDE 插件等。 测试态。 分布式场景下的规范 现在，让我们回到先前我们定义的分布式场景，思考一下如何在这种场景下，构建规范工具化？ 当然了，它更多的是在测试态、开发态来解决问题。理想情况下，应该包含 IDE 插件，在开发时能提醒开发人员，系统架构有哪些问题。 指标模型：架构适应度函数 虽然，我们可以构建一个基于“分布式”场景的规范，但是从某种意义上来说，这些规范是一种约束。对于开发人员来说，我们需要一种更好的指导指标，而不是我们破坏了哪些规则。
97510编辑于 2022-03-08 - 来自专栏程序员小航
Redisson 分布式锁源码 10：读写锁
前言 Redisson 还支持可重入读写锁，允许在分布式场景下，同时有多个读锁和一个写锁处于加锁状态。
1K11发布于 2021-07-09 - 来自专栏java达人
分布式系统模式10-Request Pipeline
来源: https://martinfowler.com/articles/patterns-of-distributed-systems/
72310发布于 2021-01-05 - 来自专栏捡田螺的小男孩
Redis分布式锁的10个坑
日常开发中，经常会碰到秒杀抢购等业务。为了避免并发请求造成的库存超卖等问题，我们一般会用到Redis分布式锁。 但是使用Redis分布式锁，很容易踩坑哦~ 本文田螺哥将给大家分析阐述，Redis分布式锁的10个坑~ 1. 10.Redis主从复制导致的坑 实现Redis分布式锁的话，要注意Redis主从复制的坑。 （假设锁自动失效时间为10秒，则超时时间一般在5-50毫秒之间,我们就假设超时时间是50ms吧）。如果超时，跳过该master节点，尽快去尝试下一个master节点。 （如上图，10s> 30ms+40ms+50ms+4m0s+50ms） 如果取到了锁，key的真正有效时间就变啦，需要减去获取锁所使用的时间。
1.9K20编辑于 2022-12-29 - 来自专栏写代码和思考
Android开发(10) 动画（Animation）
1.准备一个animation对象，改对象可以看作是个动画对象，它描述（封装）了什么样式的动画。 我们可以在代码里手动创建这些对象，对应的4个animaiton对象类：
82900发布于 2020-03-16 - 来自专栏罗西的思考
PyTorch 分布式(10)------DistributedDataParallel 之 Reducer静态架构
[源码解析] PyTorch 分布式(10)------DistributedDataParallel之Reducer静态架构 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(10)------DistributedDataParallel (1)------历史和概述 [源码解析] PyTorch 分布式(2) ----- DataParallel(上) [源码解析] PyTorch 分布式(3) ----- DataParallel(下 ) [源码解析] PyTorch 分布式(4)------分布式应用基础概念 [源码解析] PyTorch分布式(5) ------ DistributedDataParallel 总述&如何使用 [源码解析 ] PyTorch分布式(6) ---DistributedDataParallel -- 初始化&store [源码解析] PyTorch 分布式(7) ----- DistributedDataParallel 0xFF 参考 pytorch分布式系列3——分布式训练时，torch.utils.data.distributed.DistributedSampler做了什么？
1.4K40发布于 2021-11-25 - 来自专栏腾讯云大数据与AI专家服务
存在写分布式表数量超10张
【健康度判断】存在集群写分布式表数目大于10张表，为非健康值查询sqlSELECT count(*) AS count FROM clusterAllReplicas({cluster_name} , system.distribution_queue) GROUP BY hostname() ORDER BY count DESC LIMIT 1【可能风险】写放大：分布式表写入时会在本地节点生成临时数据 ，会产生写放大，所以会对CPU及内存造成一些额外消耗； 增加merge负担：分布式表写的临时block会把原始block根据sharding_key和weight进行再次拆分，会产生更多的block 高频写入易触发Too many parts错误，导致写入阻塞写入分布式表时，若某个分片节点故障，部分数据可能丢失（因分布式表本身不存储数据）【建议】通过CLB直接写local表，做到写入负载均衡
13310编辑于 2025-06-03 - 来自专栏鸿蒙开发笔记
OpenHarmony 实战开发——分布式DeviceProfile
三、DeviceProfile的典型业务流程分布式 DeviceProfile 基于分布式软总线、分布式数据管理、分布式 Profile 等技术特性，构建统一的设备信息管理机制。 图 2 展示了两个设备的分布式 DeviceProfile 及其内部业务流程。图2 分布式DeviceProfile在介绍业务流程之前，先让我们来认识一下图 2 中涉及到的几个模块。 CS 负责采集本设备的设备信息；ㆍ HiChain：设备互信认证服务，管理设备的可信群组；ㆍ 分布式数据管理服务：DeviceProfile 通过分布式数据管理服务插入、更新、查询、删除及同步设备信息。 `1.OpenHarmony开发基础2.OpenHarmony北向开发环境搭建3.鸿蒙南向开发环境的搭建4.鸿蒙生态应用开发白皮书V2.0 & V3.05.鸿蒙开发面试真题（含参考答案） 6.TypeScript 入门学习手册7.OpenHarmony 经典面试题(含参考答案)8.OpenHarmony设备开发入门【最新版】9.沉浸式剖析OpenHarmony源代码10.系统定制指南11.
32020编辑于 2025-04-11 - 来自专栏夕阳醉了
Redis从入门到放弃（10）：分布式锁
在分布式系统中，实现对共享资源的安全访问是一个关键问题。Redis作为一种高性能的内存数据库，提供了多种方式来实现分布式锁，以解决多个节点之间对共享资源的并发访问问题。 本文将介绍五种Redis分布式锁的解决方案及其原理、应用场景以及Java代码的实现步骤。 SET lock_name arbitrary_lock_value NX EX 10 在上面的命令中，NX 与 SETNX 中的含义相同，而 EX 10 表示 TTL 为 10 秒。 SET lock_name client_id NX EX 10 3.1、原理 当节点需要获取锁时，它通过 SET 命令的 (NX EX) 选项设置一个特定的键作为锁，并设置锁的过期时间。 无论选择哪种方案，都需要考虑锁的安全性、原子性、续约和释放等问题，以确保在分布式环境中共享资源的安全访问。
61051编辑于 2023-10-16 - 来自专栏测试开发干货
【简历优化平台开发教程-10】
技术栈，目前我计划是分为python系和java系，这二者实际上，在工作中95%的工作都是相同的，尤其是简历上，很难体现出差别。
28740编辑于 2023-08-14 - 来自专栏Java架构师必看
2020-10_开发经验集
Maven 如何配置 HTTP 代理 在企业开发，有很多公司考虑到网络安全都会使用内网，一些刚到公司的小伙伴装完环境后会发现，因为连不上外网导致Maven库下不下来，这个时候就需要在Maven中配置代理
39920发布于 2021-03-22 - 来自专栏Sign
精灵之息 开发日志（10）
这个文章系列叫“面向数据开发游戏”，但感觉名字没起好。 名字给人感觉像是给自己定了个kpi，或者没有主见完全根据数据走。 这是不是有点违背了“独立精神”呢？
42640发布于 2021-08-24 - 来自专栏OpenFPGA
FPGAHDL 开发的 10 条规则
HDL 开发的 10 条规则 编写良好的、可移植的、可重用的 HDL 代码，使设计能够以所需的频率实现，这绝对是一个挑战。 为此，许多（不是大多数）专业组织都有编码标准。 但是，如果你是专业开发 FPGA，或者是作为爱好者，都应该有一些基本的编码规则。当你来到项目的后端并且必须实现时序收敛时，遵守这些基本规则可以节省大量时间和精力。 为此，我开始思考我的 HDL 开发的 10 大规则是什么？？ 状态机——只是单个进程。忘记关于组合部分和顺序部分的学校和课程。所有状态机都应该是单个进程。 这些是我的 HDL 开发的前 10 条（好吧，12 条规则）。我很想知道如果是你，你会考虑添加哪些规则？
60220编辑于 2023-02-14 - 来自专栏java一日一条
Python开发的10个小贴士
列表推导式 你有一个list：bag = [1, 2, 3, 4, 5] 现在你想让所有元素翻倍，让它看起来是这个样子：[2, 4, 6, 8, 10] 大多初学者，根据之前语言的经验会大概这样来做 ? 初始化列表 假如你要一个是10个整数0的列表，你可能首先想到： ? 换个方式吧： ? 看，多优雅。 注意：如果你列表包含了列表，这样做会产生浅拷贝。 举个例子： ? Oops！ 10. tab键还是空格键 长时间来看，将tab和空格混在一起会造成灾难，你会看到IndentationError: unexpected indent。
64520发布于 2018-09-18 - 来自专栏罗西的思考
深度学习分布式训练框架 horovod (10) --- run on spark
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (10) --- run on spark 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (10) --- run on spark 本系列其他文章如下： [源码解析] 深度学习分布式训练框架 Horovod (1) --- 基础知识 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (2) --- 从使用者角度切入 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (3) --- Horovodrun背后做了什么 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (4) --- 网络基础 & Driver [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (5) --- 融合框架 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (6) --- 后台线程架构 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (7) --- DistributedOptimizer [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (8) --- on spark [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod
2.5K20发布于 2021-07-08
腾讯云开发者
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