微服务--08--Seata XA模式 AT模式
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档
文章目录
- 分布式事务
- Seata
- 1.XA模式
- 1.1.两阶段提交
- 1.2.Seata的XA模型
- 1.3.优缺点
- AT模式
- 2.1.Seata的AT模型
- 2.2.流程梳理
- 2.3.AT与XA的区别
分布式事务
`> 事务–01—CAP理论、 BASE 理论
Seata
Seata官网 https://seata.io/zh-cn/docs/overview/what-is-seata.html
1.XA模式
Seata支持四种不同的分布式事务解决方案:
- XA
- TCC
- AT
- SAGA
1.1.两阶段提交
XA 规范 是 X/Open 组织定义的分布式事务处理(DTP,Distributed Transaction Processing)标准,XA 规范 描述了全局的TM与局部的RM之间的接口,几乎所有主流的数据库都对 XA 规范 提供了支持。
A是规范,目前主流数据库都实现了这种规范,实现的原理都是基于两阶段提交。
正常情况:
异常情况:
一阶段:
- 事务协调者通知每个事务参与者执行本地事务
- 本地事务执行完成后报告事务执行状态给事务协调者,此时事务不提交,继续持有数据库锁
二阶段:
- 事务协调者基于一阶段的报告来判断下一步操作
- 如果一阶段都成功,则通知所有事务参与者,提交事务
- 如果一阶段任意一个参与者失败,则通知所有事务参与者回滚事务
1.2.Seata的XA模型
Seata对原始的XA模式做了简单的封装和改造,以适应自己的事务模型,基本架构如图:
RM一阶段的工作:
- 注册分支事务到TC
- 执行分支业务sql但不提交
- 报告执行状态到TC
TC二阶段的工作:
- TC检测各分支事务执行状态
- 如果都成功,通知所有RM提交事务
- 如果有失败,通知所有RM回滚事务
RM二阶段的工作:
- 接收TC指令,提交或回滚事务
1.3.优缺点
XA模式的优点是什么?
- 事务的强一致性,满足ACID原则
- 常用数据库都支持,实现简单,并且没有代码侵入
XA模式的缺点是什么?
- 因为一阶段需要锁定数据库资源,等待二阶段结束才释放,性能较差
- 依赖关系型数据库实现事务
AT模式
AT模式同样是分阶段提交的事务模型,不过缺弥补了XA模型中资源锁定周期过长的缺陷。
2.1.Seata的AT模型
基本流程图:
阶段一RM的工作:
- 注册分支事务
- 记录undo-log(数据快照)
- 执行业务sql并提交
- 报告事务状态
阶段二提交时RM的工作:
- 删除undo-log即可
阶段二回滚时RM的工作: - 根据undo-log恢复数据到更新前
2.2.流程梳理
AT模式下,当前分支事务执行流程如下:
一阶段:
- TM发起并注册全局事务到TC
- TM调用分支事务
- 分支事务准备执行业务SQL
- RM拦截业务SQL,根据where条件查询原始数据,形成快照。
{"id": 1, "money": 100
}
- RM执行业务SQL,提交本地事务,释放数据库锁。此时 money = 90
- RM报告本地事务状态给TC
二阶段:
- TM通知TC事务结束
- TC检查分支事务状态
- 如果都成功,则立即删除快照
- 如果有分支事务失败,需要回滚。读取快照数据({“id”: 1, “money”: 100}),将快照恢复到数据库。此时数据库再次恢复为100
流程图:
2.3.AT与XA的区别
简述AT模式与XA模式最大的区别是什么?
- XA模式一阶段不提交事务,锁定资源;AT模式一阶段直接提交,不锁定资源。
- XA模式依赖数据库机制实现回滚;AT模式利用数据快照实现数据回滚。
- XA模式强一致;AT模式最终一致
可见,AT模式使用起来更加简单,无业务侵入,性能更好。因此企业90%的分布式事务都可以用AT模式来解决。
相关文章:

微服务--08--Seata XA模式 AT模式
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 分布式事务Seata 1.XA模式1.1.两阶段提交1.2.Seata的XA模型1.3.优缺点 AT模式2.1.Seata的AT模型2.2.流程梳理2.3.AT与XA的区别 分布式事务 > 事务–01—CAP理论…...
Doris 数据导入一:Broker Load 方式
1.Doris导入数据的方式总结 导入(Load)功能就是将用户的原始数据导入到 Doris 中。导入成功后,用户即可通过 Mysql 客户端查询数据。为适配不同的数据导入需求,Doris 系统提供了6种不同的导入方式。每种导入方式支持不同的数据源,存在不同的使用方式(异步,同步)。 所有…...

docker踩坑记录:docker容器创建doris容器间无法通讯问题
背景: 开发大数据平台,使用doris作为数据仓储,使用docker做集群部署,先进行开发环境搭建,环境为BE1;FE1,原来使用官方例子,但是官方例子是创建了一个bridge使用172.20.80.0/24通讯,…...

springboot+java校园自助洗衣机预约系统的分析与设计ssm+jsp
洗衣服是每个人都必须做的事情,而洗衣机更成为了人们常见的电器,但是单个洗衣机价格不菲,如果每人都买,就会造成资源的冗余。所有就出现了公用设备,随着时代的发展,很多公用都开始向着无人看守的自助模式经…...

TCP简介及特性
1. TCP协议简介 TCP是Transmission Control Protocol的简称,中文名是传输控制协议。它是一种面向连接的、可靠的、基于IP的传输层协议。两个TCP应用之间在传输数据的之前必须建立一个TCP连接,TCP采用数据流的形式在网络中传输数据。TCP为了保证报文传输的…...
ElasticSearch 排障常用方法
文章目录 1,集群状态,节点在线情况,集群参数配置2,查看异常索引、分片,分析异常原因,手动分配分片 1,集群状态,节点在线情况,集群参数配置 GET _cluster/health?pretty…...
【SA8295P 源码分析 (四)】136 - QNX 如何抓取系统 log 方法 之 网络部分日志抓取方法
【SA8295P 源码分析】136 - QNX 如何抓取系统 log 方法 之 网络部分日志抓取方法 一、slog2info二、获取当前系统网络信息三、tracelogger四、qscan.sh : 用于收集 qnx 文件系统 权限、checksums 等信息系列文章汇总见:《【SA8295P 源码分析 (四)】网络模块 文章链接汇总 - 持…...
传统算法:使用Pygame实现SVM(支持向量机)算法
使用 Pygame 演示了支持向量机(SVM)在二维数据上的分类过程。以下是代码的主要步骤和原理解释: 1、初始化和基本设置 Pygame 初始化: 通过 pygame.init() 初始化 Pygame。 定义颜色和屏幕大小: 定义了一些颜色常量(WHITE, BLACK, RED, BLUE)和屏幕的宽度和高度。 创建…...

cookie wzws_sess** 逆向
声明 本文章中所有内容仅供学习交流,抓包内容、敏感网址、数据接口均已做脱敏处理,严禁用于商业用途和非法用途,否则由此产生的一切后果均与作者无关,若有侵权,请联系我立即删除! 网站: aHR0…...

JIRA 基本使用
该页面可以: 查看个人基本信息以及归属的邮件组修改常用参数配置查看指给自己的 Open 问题查看自己最近的活动记录等 权限管理 Project 权限管理 JIRA 项目有三种通用权限方案: 公开权限方案(默认禁止使用此方案):…...

什么是JVM的内存模型?详细阐述Java中局部变量、常量、类名等信息在JVM中的存储位置
导航: 【Java笔记踩坑汇总】Java基础JavaWebSSMSpringBootSpringCloud瑞吉外卖/黑马旅游/谷粒商城/学成在线设计模式面试题汇总性能调优/架构设计源码-CSDN博客 目录 一、JVM基本介绍 二、JVM内存模型 2.0 概述 2.1 类加载子系统 2.2 运行时数据区 2.2.0 基本…...

c#学习相关系列之as和is的相关用法
一、子类和父类的关系 public class Program{static void Main(string[] args){Animal animal new Dog();// Dog dog (Dog)new Animal(); 编译成功,运行报错Dog dog (Dog)animal;Dog dog new Dog();Animal animal dog; //等价于Animal animal new Dog();}}pub…...

excel合并单元格教程
在表格里,总是会遇到一级表格、二级表格的区别,这时候一级表格会需要合并成一个大格子,那么excel如何合并单元格呢,其实使用快捷键或者功能键就可以了。 excel如何合并单元格: 1、首先我们用鼠标选中所有要合并的单元…...

img[src=““] img无路径情况下,页面出现边框
在开发过程中遇到一个问题就是当img标签的src为空时,会出现边框,影响美观 其实我们可以直接加上这个就可以解决了 img[src""],img:not([src]){opacity:0; }...

TA-Lib学习研究笔记(八)——Momentum Indicators 上
TA-Lib学习研究笔记(八)——Momentum Indicators 上 Momentum Indicators 动量指标,是最重要的股票分析指标,能够通过数据量化分析价格、成交量,预测股票走势和强度,大部分指标都在股票软件中提供。 1. A…...

【MATLAB源码-第91期】基于matlab的4QAM和4FSK在瑞利(rayleigh)信道下误码率对比仿真。
操作环境: MATLAB 2022a 1、算法描述 正交幅度调制(QAM,Quadrature Amplitude Modulation)是一种在两个正交载波上进行幅度调制的调制方式。这两个载波通常是相位差为90度(π/2)的正弦波,因此…...
pywin32后台键鼠
1 后台键鼠操作 组合键不生效,并且按键按下会触发两次,不知道为什么?有大佬知道了,请指教一下! import time import win32api import win32con import win32guiclass VirtualKeyboard:def __init__(self, hwnd):self…...
大屏适配方案(vw、vh)
开发大屏主要是两方面的工作: 大屏之关键-前期的自适应适配根据 ui 稿绘制图表,调细节 方案实现方式优点缺点vw vh1.按照设计稿的尺寸,将px按比例计算转为vw和vh1.可以动态计算图表的宽高,字体等,灵活性较高 2.当屏幕…...

【QuickSort】单边快排思路及实现
思路: (1)首先定义一个递归函数:qucikSort(int [ ] arr,int l,int r)。函数的定义:给定一个数组arr,对它在[l,r]这个区间内的元素进行排序,从而使得整个数组在[l,r]这个区间内有序。 ࿰…...

C++:继承
继承: 继承的基本语法: 继承是面向对象三大特性之一: 我们发现,定义这些类,下级别的成员除了拥有上一级的共性,还有自己的特性。 这个时候我们就可以考虑利用继承的技术,减少重复代码。 继承的…...

《Qt C++ 与 OpenCV:解锁视频播放程序设计的奥秘》
引言:探索视频播放程序设计之旅 在当今数字化时代,多媒体应用已渗透到我们生活的方方面面,从日常的视频娱乐到专业的视频监控、视频会议系统,视频播放程序作为多媒体应用的核心组成部分,扮演着至关重要的角色。无论是在个人电脑、移动设备还是智能电视等平台上,用户都期望…...
Java如何权衡是使用无序的数组还是有序的数组
在 Java 中,选择有序数组还是无序数组取决于具体场景的性能需求与操作特点。以下是关键权衡因素及决策指南: ⚖️ 核心权衡维度 维度有序数组无序数组查询性能二分查找 O(log n) ✅线性扫描 O(n) ❌插入/删除需移位维护顺序 O(n) ❌直接操作尾部 O(1) ✅内存开销与无序数组相…...
【HTML-16】深入理解HTML中的块元素与行内元素
HTML元素根据其显示特性可以分为两大类:块元素(Block-level Elements)和行内元素(Inline Elements)。理解这两者的区别对于构建良好的网页布局至关重要。本文将全面解析这两种元素的特性、区别以及实际应用场景。 1. 块元素(Block-level Elements) 1.1 基本特性 …...
Axios请求超时重发机制
Axios 超时重新请求实现方案 在 Axios 中实现超时重新请求可以通过以下几种方式: 1. 使用拦截器实现自动重试 import axios from axios;// 创建axios实例 const instance axios.create();// 设置超时时间 instance.defaults.timeout 5000;// 最大重试次数 cons…...

算法岗面试经验分享-大模型篇
文章目录 A 基础语言模型A.1 TransformerA.2 Bert B 大语言模型结构B.1 GPTB.2 LLamaB.3 ChatGLMB.4 Qwen C 大语言模型微调C.1 Fine-tuningC.2 Adapter-tuningC.3 Prefix-tuningC.4 P-tuningC.5 LoRA A 基础语言模型 A.1 Transformer (1)资源 论文&a…...

GitFlow 工作模式(详解)
今天再学项目的过程中遇到使用gitflow模式管理代码,因此进行学习并且发布关于gitflow的一些思考 Git与GitFlow模式 我们在写代码的时候通常会进行网上保存,无论是github还是gittee,都是一种基于git去保存代码的形式,这样保存代码…...

如何更改默认 Crontab 编辑器 ?
在 Linux 领域中,crontab 是您可能经常遇到的一个术语。这个实用程序在类 unix 操作系统上可用,用于调度在预定义时间和间隔自动执行的任务。这对管理员和高级用户非常有益,允许他们自动执行各种系统任务。 编辑 Crontab 文件通常使用文本编…...

RSS 2025|从说明书学习复杂机器人操作任务:NUS邵林团队提出全新机器人装配技能学习框架Manual2Skill
视觉语言模型(Vision-Language Models, VLMs),为真实环境中的机器人操作任务提供了极具潜力的解决方案。 尽管 VLMs 取得了显著进展,机器人仍难以胜任复杂的长时程任务(如家具装配),主要受限于人…...
【JavaSE】多线程基础学习笔记
多线程基础 -线程相关概念 程序(Program) 是为完成特定任务、用某种语言编写的一组指令的集合简单的说:就是我们写的代码 进程 进程是指运行中的程序,比如我们使用QQ,就启动了一个进程,操作系统就会为该进程分配内存…...

淘宝扭蛋机小程序系统开发:打造互动性强的购物平台
淘宝扭蛋机小程序系统的开发,旨在打造一个互动性强的购物平台,让用户在购物的同时,能够享受到更多的乐趣和惊喜。 淘宝扭蛋机小程序系统拥有丰富的互动功能。用户可以通过虚拟摇杆操作扭蛋机,实现旋转、抽拉等动作,增…...