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分布式事务概述
现在手机银行转账已经司空见惯。但是,D瓜哥一直在思考,银卡跨行转账是如何保证事务一致性的?借机就对分布式事务,做了简单地了解。
2PC 两阶段提交(2pc, two-phase commit protocol),2pc是非常经典的强一致性、中心化的原子提交协议。中心化是指协议中有两类节点:一个中心化协调者节点(coordinator)和N个参与者节点(participant、cohort)。
Replication(下):事务,一致性与共识
本文主要介绍事务、一致性以及共识,首先会介绍它们怎么在分布式系统中起作用,然后将尝试描述它们之间的内在联系,让大家了解,在设计分布式系统时也是有一定的“套路”可寻。最后将介绍业界验证分布式算法的一些工具和框架。希望能够对大家有所帮助或者启发。
死磕 Redis - 事务
Redis 通过 MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH 、UNWATCH 来实现事务功能,Redis 事务具备如下几个特性:
1、Redis 会将事务中的多个命令一次性、按顺序一次执行,在执行期间可以保证不会中断事务去执行其他命令;
2、Redis 的事务机制是不能保证原子性的,它只保证隔离性和一致性。
Win 10 中使用 Python 碰到的奇怪现象
最近在使用 Python 的时候发生了很奇怪的现象:从命令行执行 python.exe 并不会进入 REPL,似乎也没有其他反应,然而稍等片刻,会看到系统弹出 Windows Store 页面,并定位到 Python App 的详情页。
重磅!程序员工资不会上涨的几个现象
要开发软件,你就需要程序员。程序员又贵、又懒、又难以掌控。不管他们开发的软件行不行,你都要付他们钱。不管怎样,对你来说,能少付他们一点是一点,毕竟钱不是大风刮来的。问题是,他们有时候会发现你给得太少,索性就不干了。那么,该怎样避免这种情况呢?采用暴力肯定不行,不过还是有一些办法的。
分布式事务 GTS 的价值和原理浅析
随着企业的发展,企业业务架构面临数据、服务的分布化,几乎无可避免地要遇到分布式架构带来的数据一致性问题。GTS 开创性地把分布式事务问题从业务中剥离出来,作为一个独立的技术切面来单独管理,以服务的形式给构建在云上的应用提供简单、易用、高效的分布式事务解决方案。
开发者说 | 分布式事务中间件 Seata 的设计原理
微服务架构体系下,我们可以按照业务模块分层设计,单独部署,减轻了服务部署压力,也解耦了业务的耦合,避免了应用逐渐变成一个庞然怪物,从而可以轻松扩展,在某些服务出现故障时也不会影响其它服务的正常运行。总之,微服务在业务的高速发展中带给我们越来越多的优势,但是微服务并不是十全十美,因此不能盲目过度滥用,它有很多不足,而且会给系统带来一定的复杂度,其中伴随而来的分布式事务问题,是微服务架构体系下必然需要处理的一个痛点,也是业界一直关注的一个领域,因此也出现了诸如 CAP 和 BASE 等理论。
DTCC 2019 | 深度解码阿里数据库实现 数据库内核——基于HLC的分布式事务实现深度剖析
分布式事务是分布式数据库最难攻克的技术之一,分布式事务为分布式数据库提供一致性数据访问的支持,保证全局读写原子性和隔离性,提供一体化分布式数据库的用户体验。本文主要分享分布式数据库中的时钟解决方案及分布式事务管理技术方案。混合逻辑时钟(HLC)可以实现本地获取,避免了中心时钟的性能瓶颈和单点故障,同时维护了跨实例的事务或事件的因果(happen before)关系。
分布式事务中间件 Fescar—RM 模块源码解读
在SOA、微服务架构流行的年代,许多复杂业务上需要支持多资源占用场景,而在分布式系统中因为某个资源不足而导致其它资源占用回滚的系统设计一直是个难点。我所在的团队也遇到了这个问题,为解决这个问题上,团队采用的是阿里开源的分布式中间件Fescar的解决方案,并详细了解了Fescar内部的工作原理,解决在使用Fescar中间件过程中的一些疑虑的地方,也为后续团队在继续使用该中间件奠定理论基础。
如何获取 MySQL innodb 的 B+tree 的高度
MySQL 的 innodb 引擎之所以使用 B+tree 来存储索引,就是想尽量减少数据查询时磁盘 IO 次数。树的高度直接影响了查询的性能。一般树的高度在 3~4 层较为适宜。数据库分表的目的也是为了控制树的高度。那么如何获取树的高度呢?下面使用一个示例来说明如何获取树的高度。
