大厂都在用的分布式事务方案,Seata+RocketMQ带你打破10万QPS瓶颈
1. 分布式事务简介 分布式事务,这四个字看着好像挺高大上,很多程序员一听到,心里头都会发怵: 是不是又要加班?是不是又是那个“老板觉得3天能搞定”的东西? 但其实,它的本质问题一点都不新鲜,其实就是本地事务的分布式版本而已: 1.1 本地事务 想要了解分布式事务&#...
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C#使用Socket实现分布式事件总线,不依赖第三方MQ
使用 Socket 实现的分布式事件总线,支持 CQRS,不依赖第三方 MQ。 CodeWF.EventBus.Socket 是一个轻量级的、基于 Socket 的分布式事件总线系统,旨在简化分布式架构中的事件通信。它允许进程之间通过发布/订阅模式进行通信,无需依赖外部消息队列服务。 Command Query 特性 轻量级:不依赖任何外部 MQ 服务,减少了系统复杂性和依赖。 高性能...
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技术经验解读:三种分布式事务LCN、Seata、MQ
分布式事务存在的原因:数据分布在不同的数据库实例。一个分布式系统下存在多个模块协调来完成一次业务,每一个模块对应一个数据源,同一个业务需要操作不同的模块,改动不同的数据库,要么都成功,要么都失败。举例:去A库中存储老师实体类的数据?1234567@Datapublic class Teach...
构建Python中的分布式系统结合Celery与RabbitMQ
在当今的软件开发中,构建高效的分布式系统是至关重要的。Python作为一种流行的编程语言,提供了许多工具和库来帮助开发人员构建分布式系统。其中,Celery和RabbitMQ是两个强大的工具,它们结合在一起可以为你的Python应用程序提供可靠的异步任务队列和消息传递机制。 什么是Celery和RabbitMQ? Celery:Celery是一个流行的Python分布...
分布式事务大揭秘:使用MQ实现最终一致性
大家好,我是小米,一个热爱分享技术的29岁程序员,今天我们来聊聊分布式事务中的一种经典实现方式——MQ最终一致性。这是一个在互联网公司中广泛应用的技术方案,能够帮助我们在分布式系统中保证数据的一致性。特别是像阿里的RocketMQ,就支持消息事务。接下来,我会详细介绍其工作原理和实现步骤。 什么是分布式事务? 在单体应用中,事务的管理相对简单,可以通过数据库的事务机制来保证数据的...
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【Redis项目实战】使用Springcloud整合Redis分布式锁+RabbitMQ技术实现高并发预约管理处理系统
开发目的: 开发一个高并发预约管理处理系统,其中用户可以预约倾听者。由于并发预约可能导致冲突和混乱,需要实现分布式锁来确保同一时间段只有一个用户可以进行预约。为了实现这一目的,使用Redis作为分布式锁的存储介质,并设计一组表来存储倾听者的预约情况。 功能介绍: ...
分布式消息传递新时代:深入了解RabbitMQ_sharding插件的精髓【RabbitMQ 八】
欢迎来到我的博客,代码的世界里,每一行都是一个故事 前言 在消息队列的世界中,我们经常面临着大量消息的传递和处理。但是,如果有一把能够智慧分割消息负担的神奇剑,那将是何等的方便!今天,我们将揭开Rabbit...
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分布式事物【RocketMQ事务消息、Docker安装 RocketMQ、实现订单微服务、订单微服务业务层实现】(八)-全面详解(学习总结---从入门到深化)
可靠消息最终一致性分布式事务实现_RocketMQ事务消息 RocketMQ是阿里巴巴开源的一款支持事务消息的消息中间件,于 2012年正式开源,2017年成为Apache基金会的顶级项目。实现原理RocketMQ 4.3版之后引入了完整的事务消息机制,其内部实现了完 整的本地消息表逻辑,使用RocketMQ实现可靠消息分布式事务就 不用用户再实现本地消息表的逻辑了,极大地减轻了开发工作量。 可....
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分布式事物【RocketMQ事务消息、Docker安装 RocketMQ、实现订单微服务、订单微服务业务层实现】(八)-全面详解(学习总结---从入门到深化)(下)
分布式事物【RocketMQ事务消息、Docker安装 RocketMQ、实现订单微服务、订单微服务业务层实现】(八)-全面详解(学习总结---从入门到深化)(上):https://developer.aliyun.com/article/1419990编写配置文件server: port: 9090 spring: application: name: tx-msg-stock d...
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解密分布式事务:CAP理论、BASE理论、两阶段提交(2PC)、三阶段提交(3PC)、补偿事务(TCC)、MQ事务消息、最大努力通知
CAP理论在分布式环境下,我们无法同时保证数据一致性、可用性和分区容错性,只能选择其中两个。分区容错性是必须要保证的,因为网络问题一定会发生。那么我们就需要让每个服务都有多个节点,这样就可以保证一个节点挂了之后,其他节点依然可以响应,这就是分区容错性。但是一个服务有多个节点之后,一个节点挂了之后,其他节点如何保证数据一致性呢?这就要进行数据复制,确保每个节点上的数据都是最新的。这样就出现了一个.....
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