先上图： 1. 首先会发送事务消息给MQ Server 2. MQ 会回复一个发送成功的消息，此时MQ Server并不能投递消息，因此还没有收到发送的确认 3. MQ发起方会执行本地事务。 4. 执行完以后就发送commit 或者Rollback 如果是commit的话就开始投递消息； 如果是Rollback，MQ Server 就会删除
目录1. 什么是可靠消息最终一致性？可靠消息最终一致性方案是指当事务发起方执行完成本地事务后并发出一条消息，事务参与方(消息消费者)一定能够接收消息并处理事务成功，此方案强调的是只要消息发给事务参与方最终事务要达到一致。 这里面有2个重点： 消息发送方本地事物执行成功之
一、简介 生产上最常用的分布式事务解决方案——可靠消息最终一致性方案。所谓可靠消息最终一致性方案，其实就是在分布式系统当中，把一个业务操作转换成一个消息，然后利用消息来实现事务的最终一致性。 比如从A账户向B账户转账的操作，当服务A从A账户扣除完金额后，通过消息中间件向服务
一个服务发送一个消息给 MQ，即消息中间件，比如 RocketMQ、RabbitMQ、Kafka、ActiveMQ 等等。然后，另一个服务从 MQ 消费到一条消息后进行处理。这就成了基于 MQ 的异步调用。 一、可靠消息最终一致性方案的核心流程 1、上游服务投递消息 如果要实现可靠消息最终一
分布式事务(1)-理论基础 分布式事务(2)---强一致性分布式事务解决方案 分布式事务(3)---强一致性分布式事务Atomikos实战 分布式事务(4)---最终一致性方案之TCC 可靠消息最终一致性是解决分布式事务中一种典型的柔性方案。通常有两种实现方式，一种是基于本地消息表，一种是基于
可靠消息最终一致性方案 可靠消息流程图 可靠消息服务是把整条链路变成了调用单体的单个功能 保证了最终一致性，不适合对即时性要求比较高的业务场景 最大努力通知 应用场景：第三方系统调用中 1.尽最大努力通知给调用方，24小时之内通知8次，时间间隔分别为2m，8m，8m，5分钟，30分钟，1h，4h，15h 2.
前面对于分布式事务也讲了好几篇了（可靠消息最终一致性 分布式事务 - TCC 分布式事务 - 2PC、3PC），但是还没有实战过。那么本篇我们就来演示下如何在 .NET 环境下实现一个基于可靠消息的分布式事务。基于可靠消息的分布式事务流程上还是比较清晰明了的，但是要用代码去一个个实现还是比
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前面我们讲了分布式事务的2PC、3PC , TCC 的原理。这些事务其实都在尽力的模拟数据库的事务，我们可以简单的认为他们是一个同步行的事务。特别是 2PC,3PC 他们完全利用数据库的事务能力，在一阶段开始事务后不进提交会严重影响应用程序的并发性能。TCC 一阶段虽然不会阻塞数据库，但是
Rabbitmq解决分布式事务的原理：可靠消息最终一致性方案 需要保证以下三要素 1、确认生成者一定要将消息可靠投递到MQ【采用MQ的异步confirm消息确认机制】 public interface ConfirmListener { /**
//备份队列 @Bean("alternate_queue") public Queue alternate_queue() { return new Queue("alternate_queue", true); } //备份交换机 @Bean("alternate_exchange") public TopicExchange alternate_exchange() {
消息发送一致性（可靠消息的前提保障） 一、消息中间件的应用场景 消息中间件在分布式系统中的主要作用：异步通讯、解耦、并发缓冲如图：通过引入消息中间件来解耦应用间（服务间）的直接调用，同时也会起到异步通讯和缓冲并发的作用二、消息发送和投递的不可靠性 分布式部署环境下，需要通过
之前网上看到很多写分布式事务的文章，不过大多都是将分布式事务各种技术方案简单介绍一下。很多朋友看了还是不知道分布式事务到底怎么回事，在项目里到底如何使用。 所以这篇文章，就用大白话+手工绘图，并结合一个电商系统的案例实践，来给大家讲清楚到底什么是 TCC 分布式事务。 首先说
转 https://www.cnblogs.com/jajian/p/10014145.html 这个博主太厉害了，把TCC用大白话讲的很清楚，真大佬，菜鸡我只能望望了。 标题写的是框架TCC，其实实际上不是，TCC是一种思想，一种技术维度。它有落地的实现，后文中有介绍到。 1.业务场景介绍 咱们先来看看业务场景，假设你
1、如果A-B-C强相关 考虑采用TCC框架 TCC框架 2、如果A 与BC并不强相关 考虑可靠消息最终一致性解决方案，例如A成功后通过发送kafka事件，BC监听事件来处理。
本文转载自石杉的架构笔记 一、写在前面 上一篇文章咱们聊了聊TCC分布式事务，对于常见的微服务系统，大部分接口调用是同步的，也就是一个服务直接调用另外一个服务的接口。 这个时候，用TCC分布式事务方案来保证各个接口的调用，要么一起成功，要么一起回滚，是比较合适的。 但是在实
|0业务场景介绍 咱们先来看看业务场景，假设你现在有一个电商系统，里面有一个支付订单的场景。 那对一个订单支付之后，我们需要做下面的步骤： 更改订单的状态为“已支付” 扣减商品库存 给会员增加积分 创建销售出库单通知仓库发货 这是一系列比较真实的步骤，无论大家有没有做
转： https://www.cnblogs.com/jajian/p/10014145.html 终于有人把“TCC分布式事务”实现原理讲明白了! - JaJian - 博客园 之前网上看到很多写分布式事务的文章，不过大多都是将分布式事务各种技术方案简单介绍一下。很多朋友看了还是不知道分布式事务到底怎么回事，在项目里到底如
分布式事务属于非常重要的一个知识点，难度也比较高，整理一套分布式事务的视频，大家可以周末看一下，一定要反复看，消化掉，有不理解的可以加我微信聊。 课程介绍.avi 解决方案的效果演示（结合支付系统真实应用场景）_rec.avi 常用的分布式事务解决方案介绍.avi 消息发送一致性（可靠消息的前提
所以这篇文章，就用大白话+手工绘图，并结合一个电商系统的案例实践，来给大家讲清楚到底什么是 TCC 分布式事务。 首先说一下，这里可能会牵扯到一些 Spring Cloud 的原理，如果有不太清楚的同学，可以参考之前的文章：《拜托，面试请不要再问我Spring Cloud底层原理！》。 业务场景介绍 咱
第一节：了解常用的分布式解决方案一、分布式事务方案：最终一致性、事务补偿、TCC、两阶段提交、最大能力通知等。具体结合业务场景。很多大型企业自主研发了自己的分布式事务解决方案，如：支付宝 XTS，去哪儿 QMQ。1.基于可靠消息的最终一致性解决方案（异步确保型）（适用场景比较广）2.TCC事务补
