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SpringBoot 2.X 基于 RabbitMQ 的可靠消息实现分布式事务的最终一致性及全局唯一 ID 生成器

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简介：
本项目基于Spring Boot 2.X框架和RabbitMQ消息队列，实现了可靠的分布式事务处理机制，确保系统的最终一致性，并提供了全局唯一的ID生成方案。 1. 代码未实现部分： a、积分、红包相关代码未实现，按照下单逻辑操作即可。 b、quatz调度未实现，这个相当简单，可以通过dubbo等rpc方式或httpclient方式进行远程调度。 c、其他均已实现。 d、分布式全局ID生成器：ID生成非绝对递增有序，是趋向有序。如果能接受这一点，可以直接使用。 2. 事务回滚机制说明： a、每个消费端的事务处理都由本地事务负责。 b、基于下单队列消费端临时表，查询红包和积分两个队列消费端的临时表中该订单的状态。若所有状态均为成功，则更新业务订单表中的订单状态为“待付款”，并删除所有临时表数据；如果非全部成功，则将定性为异常单，并写入补单队列后删除所有临时表数据。此逻辑由定时调度完成。

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  • SpringBoot 2.X 基于 RabbitMQ 的可靠消息实现分布式事务的最终一致性及全局唯一 ID 生成器
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    本项目基于Spring Boot 2.X框架和RabbitMQ消息队列，实现了可靠的分布式事务处理机制，确保系统的最终一致性，并提供了全局唯一的ID生成方案。 1. 代码未实现部分： a、积分、红包相关代码未实现，按照下单逻辑操作即可。 b、quatz调度未实现，这个相当简单，可以通过dubbo等rpc方式或httpclient方式进行远程调度。 c、其他均已实现。 d、分布式全局ID生成器：ID生成非绝对递增有序，是趋向有序。如果能接受这一点，可以直接使用。 2. 事务回滚机制说明： a、每个消费端的事务处理都由本地事务负责。 b、基于下单队列消费端临时表，查询红包和积分两个队列消费端的临时表中该订单的状态。若所有状态均为成功，则更新业务订单表中的订单状态为“待付款”，并删除所有临时表数据；如果非全部成功，则将定性为异常单，并写入补单队列后删除所有临时表数据。此逻辑由定时调度完成。
     
  • 基于百度UidGenerator改进的全局唯一ID生成器
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    本项目提供了一种优化版的全局唯一ID生成方案，借鉴并改良了百度UidGenerator算法。通过结合时间戳、机器标识等元素，确保在分布式系统中高效生成不重复的唯一ID。 基于百度的UidGenerator改造了一个全局唯一ID生成器，将原有的数据库依赖改为了使用ZooKeeper来获取序列号以替代机器ID。
     
  • SnowFlake算法详解：适用于Twitter的分布式唯一ID生成（Java实现）
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    本文详细解析了SnowFlake算法的工作原理及其在分布式系统中生成全局唯一ID的应用，并提供了一个基于Java的具体实现案例。适合希望为应用设计高效ID分配机制的技术人员阅读。 在分布式系统中，有些场景需要使用唯一的ID来避免冲突。虽然可以采用36位的UUID（通用唯一识别码）解决这一问题，但它的缺点也显而易见：长度较长且通常是无序的。因此，在某些情况下，我们希望能够生成一种更简单的有序ID。 为了解决这个问题，Twitter开发了Snowflake算法。最初是由于将存储系统从MySQL迁移到Cassandra时遇到了挑战——因为Cassandra没有提供顺序的ID生成机制，所以才设计出了这套独特的唯一ID生成服务。 Snowflake算法的具体结构如下（每部分用-分隔）：0 - 0000000000 0000000000 代表时间戳、机器标识和序列号等信息。
     
  • 基于SpringBoot的WebSocket与SockJS、Stomp和RabbitMQ集成实现分布式消息推送
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    本文探讨了如何运用Spring Boot框架结合WebSocket、SockJS、Stomp及RabbitMQ技术实现代理服务器的消息传递，详细介绍了一种有效的分布式实时通信解决方案。 本段落讨论了WebSocket技术及其相关应用的几个方面：HTML5 WebSocket、异常重连与心跳检测；SockJS和Stomp协议以及使用RabbitMQ作为消息代理的应用场景；通过Nginx和Spring Cloud Gateway实现多实例负载均衡的方法；可靠的消息推送机制，包括利用Stomp持久化队列及客户端ACK确认策略来确保信息的稳定性；非浏览器环境下Java原生与Stomp客户端的具体应用方案；结合WebSocket拦截器、Spring Security以及JWT Token进行身份验证授权的技术细节。此外还提到了使用VUE和elementUI实现前后端分离的应用开发方式。
     
  • 利用事务消息实现分布式事务的消息队列方案
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    本方案探讨了通过采用事务消息机制来构建有效的分布式系统事务解决方案，重点介绍了如何应用消息队列技术保障数据的一致性和可靠性。 在“发消息”的过程中，通常是为了通知另一个系统更新数据。MQ的事务主要解决的是消息生产者与消费者之间的数据一致性问题。 例如，在电商APP中购物时，用户首先将商品添加到购物车，然后一起下单，并最终完成支付流程以等待收货。在这个过程中需要用到MQ的一个环节是：订单系统创建订单后会发送一条消息给购物车模块，通知其删除已下单的商品。 从技术角度来看，从购物车中移除已经成功下单的商品并不是用户主要的购物流程中的必要步骤；因此使用MQ进行异步清理更为合理和高效。具体来说，在订单模块创建新订单时实际上执行了两个操作：在订单数据库（DB）里插入一条新的订单记录，并发送一个包含该新订单详情的消息到消息队列（MQ）。接下来，购物车模块会订阅相应的主题并接收到来自MQ的关于新创建订单的通知信息。收到通知后，它将从用户的购物车内移除已下单的商品。 通过这种方式可以保证系统的高可用性和灵活性，同时确保数据的一致性与完整性。
     
  • 唯一ID生成工具类：基于分布式和雪花算法的方法
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    本工具类提供了一种高效且易于实现的唯一ID生成方案，结合了分布式特性和高效的雪花算法，适用于高并发场景下的应用开发。 分布式ID生成采用雪花算法实现唯一ID的工具类设计为线程安全。 整体上该方法确保时间自增排序，并且在整个分布式系统内不会产生ID冲突（通过数据中心ID和机器ID进行区分），同时具有较高的效率，经测试，SnowFlake每秒能够生成大约26万个ID。
     
  • 雪花算法（实现全局唯一ID的功能）
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    雪花算法是一种分布式系统中生成全局唯一标识符的方法，广泛应用于需要唯一主键的数据库和缓存场景，确保高并发环境下的数据一致性。 雪花算法（SnowFlake）是 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法。其核心思想就是使用一个 64 bit 的 long 型数字作为全局唯一 ID，在分布式系统中应用广泛，且引入了时间戳，保证基本自增特性。 以下是一个基于 SpringBoot 和 MyBatis-Plus 实现雪花算法的例子： 1. 在代码示例里没有直接展示 user.setID。相关的实现位于 `com.xyj` 包下，其中包含用户映射器（UserMapper）和用户实体类（User）。在测试时可以使用 JUnit 来验证功能。 更多详细信息可以在注释中找到。
     
  • RaftJava：基于Java的分布式一致性算法Raft实现
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    RaftJava是一款用Java语言开发的开源软件，它实现了分布式系统中重要的共识算法——Raft。该库为开发者提供了一个强大且易于使用的工具来构建高可用性的分布式应用。 关于Raft分布式一致性算法的Java实现。
     
  • 利用RabbitMQ消息队列的分布式事务处理方案
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    本方案介绍如何运用RabbitMQ消息队列实现复杂应用中的分布式事务处理，确保跨服务操作的一致性和可靠性。 RabbitMQ 是一款分布式消息中间件，基于 Erlang 语言开发，具备高并发处理能力，并且与 Spring 框架来自同一家公司。它支持持久化、高可用性等特性。 以下是使用 RabbitMQ 解决分布式事务时需要掌握的五个核心概念： 1. **Queue**：数据的实际存储位置。 2. **Exchange**：接收请求并将数据转发到相应的队列中。 3. **Bind**：定义交换器与队列之间的绑定关系，确定消息如何被路由到特定队列。 4. **生产者（Producer）**：发送消息的应用程序。 5. **消费者（Consumer）**：从队列中取出并处理数据的应用程序。 分布式事务是一个业务问题。
     
  • Raft分布式一致性协议的实现.zip
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    本资源提供了一种理解和实现Raft分布式一致性算法的方法，旨在帮助学习者掌握其背后的原理和操作机制。通过详细的文档与源代码，用户可以深入了解如何在实际项目中应用该协议以确保数据的一致性和可靠性。 Raft 是一种实现分布式一致性协议的方案。这里介绍的是一个基于 Raft 的共识协议的具体实现版本，它受到了 benbjohnson 实现的影响较大。该实现注重提供简洁易用的 API 和良好的内部结构设计。 在使用这个实现时，Raft 网络中的节点由服务器对象来表示。通常情况下，每个节点都会通过这种方式来进行通信和协作以达成一致性协议的要求。