谷粒商城实战(024 业务-订单模块-分布式事务1)
Java项目《谷粒商城》架构师级Java项目实战,对标阿里P6-P7,全网最强
总时长 104:45:00 共408P
此文章包含第284p-第p290的内容
简介
模拟积分服务出异常,前方的锁库存事务未回滚,这时候就需要分布式事务
本地事务
事务的隔离级别
spring 调整隔离级别 使用@Transactional的isolation属性
事务的传播行为
下图的情况 报错后 a和b一起回滚 c因为开了一个新事务,所以不回滚
使用required了,它的其他配置就无用,就是使用他的共用的那个事务的配置
坑!!!切记 这里的abc三个方法都在一个类里面 这样会导致跳过代理 导致b和c的@Transactional失效,修改的话 使用xxxService.b()这样可以,或者使用下面的方法
解决方法:
- 引入aop场景
使用代理对象来调用
分布式事务
CAP定理和BASE定理
这三者无法同时实现 只能是cp ap 或 ac(基本无法实现ac)
使用算法保持一致性 cp
动画
发生错误后没提交的数据都进行回滚 然后复制新领导的命令日志进行操作
一般我们都使用a和p
base理论
最终一致性
例如 这里库存已经扣了,但是订单和积分已经回滚了 过一段时间发现没有这个订单(或 生成订单 但订单状态已关闭) 这样的话再把库存加回去
分布式事务的几种方案
2pc模式
tcc事务补偿方案(TCC补偿 这个阿里在用)
相当于自己写回滚逻辑(如库存加了2个,进到cancel逻辑就要减2) 缺点:侵入式太强
最大努力通知型方法
如支付宝支付成功后 会一直发给订单模块 告诉他已经支付成功了,直到订单模块执行完业务,并且返回通知(知道了,我已经执行完了)给支付宝,支付宝才停止发送通知
可靠消息+最终一致性方案
seata
这个表相当于一个操作的日志的暂存器(改之前先记录一下) 将事务执行之前的数据存在里面,如果事务失败了 则回滚回去(魔改数据库)
每个数据库都加了这个回滚日志表
seata示例
不想找bug就用老师的版本的,新版本完全不一样了
seata1.4.2可以在配置文件里配置,以 seata 开头,下面就会有配置信息的提示
springboot2.0以下可以用
注意:在Seata0.9版本以后,提供了DataSource默认代理的功能,并且默认是开启的,不用再手动的去把DataSource放入到DataSourceProxy中了
seata依赖引到common里面的 其他模块记得排除不然启动不了
seata无法使用在高并发场景,因为加了很多锁,相当于把并发变成了串口化了,所以这里我们在高并发场景不使用seata,使用最大努力通知型方法和可靠消息+最终一致性方案,下个视频继续
相关文章:

谷粒商城实战(024 业务-订单模块-分布式事务1)
Java项目《谷粒商城》架构师级Java项目实战,对标阿里P6-P7,全网最强 总时长 104:45:00 共408P 此文章包含第284p-第p290的内容 简介 模拟积分服务出异常,前方的锁库存事务未回滚,这时候就需要分布式事务 本地事务 事务的隔离…...
.NET使用Microsoft.IdentityModel.Tokens对SAML2.0登录断言校验
如题。使用SAML单点登录对IDP返回的Response断言使用微软提供的Microsoft.IdentityModel.Tokens对断言(Assertion)进行校验。 首先需要安装Muget包,Microsoft.IdentityModel.Tokens和Microsoft.IdentityModel.Tokens.Saml。 简易示例代码如…...

性能测试学习二
瓶颈的精准判断 TPS曲线 tps图 响应时间图 拐点在哪里呢? 这是一个阶梯式增加的场景,拐点在第二个压力阶梯上就出现了,因为响应时间增加了,tps增加的却不多,在第三个阶段时,tps增加的就更少了,响应时间也在不断增加,所以性能瓶颈在加剧,越往后越明显【tps的增长,…...

小丑的身份证和复印件 (BFS + Floyd)
本题链接:登录—专业IT笔试面试备考平台_牛客网 题目: 样例: 输入 2 10 (JOKERjoke #####asdr) 输出 12 思路: 根据题意,要求最短时间,实际上也可以理解为最短距离。 所以应该联想到有关最短距离的算法&…...

C++类与对象(上)
C类与对象 面向过程和面向对象初步认识类的引入类的定义类的两种定义方式: 类的访问限定符及封装访问限定符 封装类的作用域类的实例化类对象模型如何计算类对象的大小结构体内存对齐规则: this指针 面向过程和面向对象初步认识 C语言是面向过程的&…...
Exchanger的 常用场景及使用示例
Exchanger的 常用场景及使用示例 Exchanger是Java并发包中的一个工具类,它用于两个线程之间交换数据。当两个线程都到达同步点并调用exchange()方法时,它们会交换数据然后继续执行。Exchanger特别适用于那些需要两个线程进行协作,交换数据或…...

Spring AI项目Open AI对话接口开发指导
文章目录 创建Spring AI项目配置项目pom、application文件controller接口开发接口测试 创建Spring AI项目 打开IDEA创建一个新的spring boot项目,填写项目名称和位置,类型选择maven,组、工件、软件包名称可以自定义,JDK选择17即可…...

决策规划仿真平台的搭建
以下内容笔记据来自于b站up主忠厚老实的老王,视频;链接如下: 自动驾驶决策规划算法第二章第一节 决策规划仿真平台搭建_哔哩哔哩_bilibili 使用到的软件有matlab、prescan、carsim以及visual stadio。 我电脑上软件的版本是matlab2022a&am…...
RustGUI学习(iced/iced_aw)之扩展小部件(十八):如何使用badge部件来凸显UI元素?
前言 本专栏是学习Rust的GUI库iced的合集,将介绍iced涉及的各个小部件分别介绍,最后会汇总为一个总的程序。 iced是RustGUI中比较强大的一个,目前处于发展中(即版本可能会改变),本专栏基于版本0.12.1. 概述 这是本专栏的第十八篇,主要讲述badge标记部件的使用,会结合实…...

触摸播放视频,并用iframe实现播放外站视频
效果: html: <div:style"{ height: homedivh }"class"rightOne_content_div_div"mouseenter"divSeenter(i)"mouseleave"divLeave(i)"click"ItemClick(i)"><!-- isUser是否是用户上传 --><divv-if…...

接口自动化-requests库
requests库是用来发送请求的库,本篇用来讲解requests库的基本使用。 1.安装requests库 pip install requests 2.requests库底层方法的调用逻辑 (1)get / post / put / delete 四种方法底层调用 request方法 注意:data和json都…...

队列的实现与OJ题目解析
"不是你变优秀了, 那个人就会喜欢你." 文章索引 前言1. 什么是队列2. 队列的实现3. OJ题目解析4. 总结 前言 感情可以培养是个伪命题. 如果有足够多的时间和爱, 就可以让另一个人爱上你的话, 那谁和谁都可以相爱了. 爱情之所以会让人死去活来, 是因为, 答案都写在了…...

中北大学软件学院javaweb实验三JSP+JDBC综合实训(一)__数据库记录的增加、查询
目录 1.实验名称2.实验目的3.实验内容4.实验原理或流程图5.实验过程或源代码(一)编程实现用户的登录与注册功能【步骤1】建立数据库db_news2024和用户表(笔者使用的数据库软件是navicat)【步骤2】实现用户注册登录功能(与上一实验报告不同的是࿰…...

高通QCS6490开发(一): 广翼智联FV01 AI板卡简介
《高通QCS6490开发》是一系列AIoT应用开发文章,我们将会在系列文章中陆续介绍基于QCS6490平台上的AIoT应用开发,在文章中,我们选择了广翼智联(FAIOT)公司的FV01产品作为开发板,介绍如何从底层的硬件板卡接线…...

【知识拓展】大白话说清楚:IP地址、子网掩码、网关、DNS等
前言 工作中常听别人说的本地网络是什么意思?同一网段又是什么意思?它俩有关系吗? 在工作中内经常会遇到相关的网络问题,涉及网络通信中一些常见的词汇,如IP地址、子网掩码、网关和DNS等。具体一点:经常会…...
Java 高级面试问题及答案2
Java 高级面试问题及答案 问题 1: 请解释 Java 中的多线程和并发的区别,并举例说明如何避免常见的并发问题。 答案: 多线程是指程序中有多个线程同时执行,而并发是指程序设计中允许多个操作看起来是同时执行的,即使它们可能不是…...

2024年网络安全威胁
随着2024年的到来,数字世界的版图正在以前所未有的速度扩张,引领我们进入一个技术革新的新时代。然而,这飞速的发展同时也催生了一系列错综复杂的网络安全挑战。在这个数字平台与我们生活日益紧密交织的时代,深入了解这些新兴的威…...

应用层之 HTTP 协议
HTTP 协议 HTTP (全称为 "超文本传输协议") 是一种应用非常广泛的 应用层协议。所谓 "超文本" 的含义, 就是传输的内容不仅仅是文本(比如 html, css 这个就是文本), 还可以是一些 其他的资源, 比如图片, 视频, 音频等二进制的数据。浏览器获取到网页&#…...

解决Word文档中页眉有部分有,有部分没有的问题
问题描述:一个Word文档中,在页眉上添加文档名称和页码,但是有的有,有的没有,选择“链接到前一节”也无法解决该问题。 原因分析:页眉页脚中,勾选了“首页不同”的选项,如下图&#…...

Python爬虫基础知识学习(以爬取某二手房数据、某博数据与某红薯(书)评论数据为例)
一、爬虫基础流程 爬虫的过程模块化,基本上可以归纳为以下几个步骤: 1、分析网页URL:打开你想要爬取数据的网站,然后寻找真实的页面数据URL地址; 2、请求网页数据:模拟请求网页数据,这里我们介…...

使用VSCode开发Django指南
使用VSCode开发Django指南 一、概述 Django 是一个高级 Python 框架,专为快速、安全和可扩展的 Web 开发而设计。Django 包含对 URL 路由、页面模板和数据处理的丰富支持。 本文将创建一个简单的 Django 应用,其中包含三个使用通用基本模板的页面。在此…...
java_网络服务相关_gateway_nacos_feign区别联系
1. spring-cloud-starter-gateway 作用:作为微服务架构的网关,统一入口,处理所有外部请求。 核心能力: 路由转发(基于路径、服务名等)过滤器(鉴权、限流、日志、Header 处理)支持负…...
如何为服务器生成TLS证书
TLS(Transport Layer Security)证书是确保网络通信安全的重要手段,它通过加密技术保护传输的数据不被窃听和篡改。在服务器上配置TLS证书,可以使用户通过HTTPS协议安全地访问您的网站。本文将详细介绍如何在服务器上生成一个TLS证…...
【android bluetooth 框架分析 04】【bt-framework 层详解 1】【BluetoothProperties介绍】
1. BluetoothProperties介绍 libsysprop/srcs/android/sysprop/BluetoothProperties.sysprop BluetoothProperties.sysprop 是 Android AOSP 中的一种 系统属性定义文件(System Property Definition File),用于声明和管理 Bluetooth 模块相…...

《基于Apache Flink的流处理》笔记
思维导图 1-3 章 4-7章 8-11 章 参考资料 源码: https://github.com/streaming-with-flink 博客 https://flink.apache.org/bloghttps://www.ververica.com/blog 聚会及会议 https://flink-forward.orghttps://www.meetup.com/topics/apache-flink https://n…...

Springboot社区养老保险系统小程序
一、前言 随着我国经济迅速发展,人们对手机的需求越来越大,各种手机软件也都在被广泛应用,但是对于手机进行数据信息管理,对于手机的各种软件也是备受用户的喜爱,社区养老保险系统小程序被用户普遍使用,为方…...

[论文阅读]TrustRAG: Enhancing Robustness and Trustworthiness in RAG
TrustRAG: Enhancing Robustness and Trustworthiness in RAG [2501.00879] TrustRAG: Enhancing Robustness and Trustworthiness in Retrieval-Augmented Generation 代码:HuichiZhou/TrustRAG: Code for "TrustRAG: Enhancing Robustness and Trustworthin…...

Python训练营-Day26-函数专题1:函数定义与参数
题目1:计算圆的面积 任务: 编写一个名为 calculate_circle_area 的函数,该函数接收圆的半径 radius 作为参数,并返回圆的面积。圆的面积 π * radius (可以使用 math.pi 作为 π 的值)要求:函数接收一个位置参数 radi…...
32单片机——基本定时器
STM32F103有众多的定时器,其中包括2个基本定时器(TIM6和TIM7)、4个通用定时器(TIM2~TIM5)、2个高级控制定时器(TIM1和TIM8),这些定时器彼此完全独立,不共享任何资源 1、定…...
拟合问题处理
在机器学习中,核心任务通常围绕模型训练和性能提升展开,但你提到的 “优化训练数据解决过拟合” 和 “提升泛化性能解决欠拟合” 需要结合更准确的概念进行梳理。以下是对机器学习核心任务的系统复习和修正: 一、机器学习的核心任务框架 机…...