微服务~分布式事务里的最终一致性
2017-10-12 00:00
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本地事务ACID大家应该都知道了,统一提交,失败回滚,严格保证了同一事务内数据的一致性!而分布式事务不能实现这种ACID,它只能实现CAP原则里的某两个,CAP也是分布式事务的一个广泛被应用的原型,CAP(Consistency, Availability, Partition Tolerance), 阐述了一个分布式系统的三个主要方面, 只能同时择其二进行实现. 常见的有CP系统,
AP系统。
应用于CP和AP的原则在业界出现了一些框架:
CP系统就有二阶段提交(强一致性)
AP系统就有TCC(补偿型事务)
其中最近接触的aspnetcore.cap就是一个满足最终一致性的异步消息方案实现的,其中它为mysql,sqlserver都提供了解决方案,消息队列可以有kafka和rabbitmq两种选择,根据自己的需要去安装,源代码在github上有开源,nuget上也有对应的包包!
对消息确保型-最终一致性的分布式事务的理解:
服务A提交数据
向消息中心发送消息
消息中心向订阅方推送消息
订阅方处理自己的业务逻辑
失败去反复去重试,直到成功,而不是向强一致性那样,把A回滚的
同时也感谢cap作者杨晓东的细心解答!(http://www.cnblogs.com/savorboard)
Github开源地址:https://github.com/dotnetcore/CAP
相关文章:
.NET
Core 事件总线,分布式事务解决方案:CAP
CAP
介绍及使用【视频】
原文地址:http://www.cnblogs.com/lori/p/7646940.html
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AP系统。
应用于CP和AP的原则在业界出现了一些框架:
CP系统就有二阶段提交(强一致性)
AP系统就有TCC(补偿型事务)
其中最近接触的aspnetcore.cap就是一个满足最终一致性的异步消息方案实现的,其中它为mysql,sqlserver都提供了解决方案,消息队列可以有kafka和rabbitmq两种选择,根据自己的需要去安装,源代码在github上有开源,nuget上也有对应的包包!
对消息确保型-最终一致性的分布式事务的理解:
服务A提交数据
向消息中心发送消息
消息中心向订阅方推送消息
订阅方处理自己的业务逻辑
失败去反复去重试,直到成功,而不是向强一致性那样,把A回滚的
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Github开源地址:https://github.com/dotnetcore/CAP
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CAP
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