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Spring Cloud中集成分布式事务Seata的AT模式

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本文介绍了如何在Spring Cloud微服务架构中集成Seata分布式事务管理器，并实现其AT（自动补偿）模式，确保跨服务调用的一致性。 在Spring Cloud框架中集成分布式事务Seata的AT模式。

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  • Spring Cloud中集成分布式事务Seata的AT模式
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    本文介绍了如何在Spring Cloud微服务架构中集成Seata分布式事务管理器，并实现其AT（自动补偿）模式，确保跨服务调用的一致性。 在Spring Cloud框架中集成分布式事务Seata的AT模式。
     
  • Seata分布式事务中AT模式与TCC模式的实现
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    本文深入探讨了Seata在分布式系统中的应用，重点分析了AT（自动补偿）和TCC（Try-Confirm-Cancel）两种模式的具体实现机制及应用场景。 此代码为我的Seata专栏的配套代码，主要介绍了如何使用Seata的AT模式和TCC模式。 1. 包括seata-order-8001和seata-stock-8002两个服务。 2. 提供了与数据库seata-order和seata-stock对应的表结构及初始数据。 3. 代码基于Seata版本1.4.2以及spring-cloud-alibaba的2021.0.1.0版本。
     
  • 使用Spring Cloud Alibaba Seata实现分布式事务
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    本教程介绍如何运用Spring Cloud Alibaba Seata框架在微服务架构中实施和管理分布式事务，确保跨多个数据库的服务间操作的一致性和可靠性。 Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，旨在提供高性能且易于使用的分布式事务服务。它为用户提供了 AT、TCC、SAGA 和 XA 交易模式，并致力于打造一站式的分布式解决策略。在 Seata 开源之前，其内部版本长期作为阿里经济体内的分布式一致性中间件，在历年双11期间保证了平台的平稳运行并支持各业务单元的发展。 经过多年的积累与沉淀，Seata 的商业版产品先后在阿里云和金融云上进行销售。2019年1月为了构建更加完善的技术生态系统，并让技术成果惠及更多人，Seata 正式对外开源。未来 Seata 将通过社区共建的形式来改进其技术和提升可靠性。 本教程将介绍并实践如何在微服务项目中使用 Seata 进行分布式事务的应用： - 掌握在微服务架构下进行分布式事务的适用场景； - 理解 Seata 实现分布式事务的基本原理； - 了解Seata 分布式事务框架的工作模式； - 学会利用Seata解决微服务中的实际问题。
     
  • ShardingSphere-JDBC-NoCAS-Seata: 分布式事务处理方案，Seata在Spring Cloud中的应用...
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    本项目展示了一种基于ShardingSphere-JDBC和NoCAS技术，并结合Seata实现分布式事务管理的解决方案。特别探讨了Seata在Spring Cloud微服务架构下的集成与优化实践。 Shardingsphere-jdbc-nocas-seata 使用 Seata 分布式事务处理方案来管理分布式事务。该项目采用 Spring Cloud 结合 ShardingSphereJDBC 和 Nacos，并使用 Seata 来实现分组事务，同时集成 Feign 进行服务间通信。
     
  • Seata TCC模式下的分布式事务深度解析
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    本文章深入剖析Seata框架中TCC（Try-Confirm-Cancel）模式的工作机制和应用场景，帮助开发者理解如何在微服务架构下实现复杂业务场景中的分布式事务管理。 本段落档的内容主要分为四个部分：第一部分解析Seata TCC模式的原理；第二部分分享如何设计一个符合TCC模型的接口，并探讨其业务模型与并发控制机制；第三部分讨论异常处理策略；第四部分介绍性能优化方法，以确保TCC模式能够满足更高的业务需求。
     
  • Seata分布式事务示例演示
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    本示例展示如何使用Seata实现分布式系统的事务管理，包括服务注册、配置以及业务场景中的事务协调与控制。 使用阿里Seata实现了一个简单的分布式事务示例程序，基于订单、库存和余额进行了小规模测试。感兴趣的可以下载并自行尝试！该Demo已亲测可用。
     
  • 关于分布式事务及Seata开发的总结.pdf
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    本PDF文档深入探讨了分布式系统中的事务管理问题，并详细介绍了Seata这一开源框架在实现分布式事务方面的应用与实践。适合希望解决微服务架构下数据一致性挑战的技术人员阅读和学习。 1. 详细介绍了Seata这一阿里分布式事务中间件。 2. 对整个分布式事务解决方案的原理进行了详细的分析，包括TCC、XA、Saga等多种方案。 3. 提供了IT老齐老师的视频资料配套PDF文档。
     
  • Spring Boot 2.0与Spring Cloud集成的Eureka和Fegin分布式项目示例
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    本示例展示了如何在Spring Boot 2.0框架下结合Spring Cloud搭建基于Eureka服务注册发现及Feign客户端的微服务分布式系统。 该项目采用Spring Boot 2.0与Spring Cloud结合，并使用Eureka和服务间调用框架Fegin构建分布式系统。提供了一个简单的Fegin远程调用示例代码，下载后可以直接导入到IntelliJ IDEA中运行使用。
     
  • 分布式事务-HM.pdf
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    本PDF文档深入探讨了分布式系统中的事务处理机制，重点介绍了HM算法在保证数据一致性和提高吞吐量方面的应用与优势。 分享分布式事务课件hm。
     
  • 分布式技术面试题集锦：分布式锁、分布式事务、分布式缓存及分布式ID
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    本书汇集了分布式系统核心组件的面试题目，包括分布式锁、分布式事务、分布式缓存和分布式ID生成机制，旨在帮助读者深入理解并掌握分布式技术的关键概念与实现。 在现代软件架构中，分布式系统扮演着至关重要的角色，能够处理海量数据并提供高可用的服务。面试时常会考察开发者对分布式锁、分布式事务以及分布式缓存等概念的理解与应用。 首先来看分布式锁的概念：它用于解决资源争抢的问题，在单机环境下实现相对简单；但在分布式的环境中由于网络延迟和节点间的异步通信，使得确保一致性及公平性变得复杂。常见的实现方式包括基于Zookeeper、Redis或数据库的方案，并通常采用乐观锁或者悲观锁策略以保证安全地访问共享资源。 分布式事务则涉及到多个服务间的数据一致性的维护工作：本地事务可在单一资源管理器中提供ACID特性，但跨节点操作时这些特性能否得到保障就成了问题。全局事务通过使用如TX和XA协议的全球性事务管理系统来协调各个局部资源的操作从而实现一致性；其中两阶段提交（2PC）是最常见的分布式事务处理机制之一，尽管它能够确保数据的一致性，但在效率及容错能力方面有所欠缺。为了解决这些问题出现了BASE理论等方案，在牺牲了一定程度上的一致性和隔离性的前提下换取了更高的可用性和性能。 CAP原理是设计分布式系统时的一个重要参考点：指出在分布式的环境中无法同时满足一致性（C）、可用性(A)和分区容忍度(P)，开发者需要根据业务需求在这三者之间做出权衡。例如，许多微服务架构更倾向于选择AP模式，在短暂的数据不一致的情况下保证应用的高可用性。 另外，在事务管理方面，ACID特性是传统事务处理的核心要素：原子性（Atomicity）确保了操作要么全部执行成功或者完全失败；一致性(Consistency)保障数据在事务前后的正确状态；隔离性(Isolation)防止并发访问时的数据冲突与干扰现象的发生；而持久性(Durability)则保证提交的交易结果被永久保存下来。SQL标准定义了几种不同的隔离级别，从读未提交到串行化不等，在提供不同级别的可见性和一致性的同时也对性能和资源消耗进行了权衡。 总之，理解和掌握这些核心概念对于设计并实现高效、稳定的分布式应用程序至关重要，并且能帮助开发者在面试中展示出扎实的技术基础。