`

分布式事务的Base原理

    博客分类:
  • Java
阅读更多
分布式领域CAP理论,
Consistency(一致性), 数据一致更新,所有数据变动都是同步的
Availability(可用性), 好的响应性能
Partition tolerance(分区容错性) 可靠性

定理:任何分布式系统只可同时满足二点,没法三者兼顾。
忠告:架构师不要将精力浪费在如何设计能满足三者的完美分布式系统,而是应该进行取舍。

关系数据库的ACID模型拥有 高一致性 + 可用性 很难进行分区:
Atomicity原子性:一个事务中所有操作都必须全部完成,要么全部不完成。
Consistency一致性. 在事务开始或结束时,数据库应该在一致状态。
Isolation隔离层. 事务将假定只有它自己在操作数据库,彼此不知晓。
Durability. 一旦事务完成,就不能返回。
跨数据库事务:2PC (two-phase commit), 2PC is the anti-scalability pattern (Pat Helland) 是反可伸缩模式的,JavaEE中的JTA事务可以支持2PC。因为2PC是反模式,尽量不要使用2PC,使用BASE来回避。

BASE模型反ACID模型,完全不同ACID模型,牺牲高一致性,获得可用性或可靠性:
Basically Available基本可用。支持分区失败(e.g. sharding碎片划分数据库)
Soft state软状态 状态可以有一段时间不同步,异步。
Eventually consistent最终一致,最终数据是一致的就可以了,而不是时时高一致。

BASE思想的主要实现有
1.按功能划分数据库
2.sharding碎片

BASE思想主要强调基本的可用性,如果你需要High 可用性,也就是纯粹的高性能,那么就要以一致性或容错性为牺牲,BASE思想的方案在性能上还是有潜力可挖的。

现在NoSQL运动丰富了拓展了BASE思想,可按照具体情况定制特别方案,比如忽视一致性,获得高可用性等等,NOSQL应该有下面两个流派:
1. Key-Value存储,如Amaze Dynamo等,可根据CAP三原则灵活选择不同倾向的数据库产品。
2. 领域模型 + 分布式缓存 + 存储 (Qi4j和NoSQL运动),可根据CAP三原则结合自己项目定制灵活的分布式方案,难度高。

这两者共同点:都是关系数据库SQL以外的可选方案,逻辑随着数据分布,任何模型都可以自己持久化,将数据处理和数据存储分离,将读和写分离,存储可以是异步或同步,取决于对一致性的要求程度。

不同点:NOSQL之类的Key-Value存储产品是和关系数据库头碰头的产品BOX,可以适合非Java如PHP RUBY等领域,是一种可以拿来就用的产品,而领域模型 + 分布式缓存 + 存储是一种复杂的架构解决方案,不是产品,但这种方式更灵活,更应该是架构师必须掌握的。
分享到:
评论

相关推荐

    分布式事务.pdf

    分布式事务是为了解决分布式系统中跨越多个节点的操作,要求这些操作要么...因此,深入研究分布式事务的原理和源码,以及了解不同分布式事务方案的适用场景,对于任何有志于在IT行业深入发展的人都是一笔宝贵的财富。

    第八讲-分布式事务原理及应用.pdf

    分布式事务原理及应用 在IT领域,事务是数据库操作的核心概念,它确保了数据的一致性和完整性。事务(Transaction)是一个程序执行单元,用于访问和可能更新数据库中的数据项。在关系数据库中,事务通常由一系列SQL...

    分布式事务实践 解决数据一致性

    介绍分布式事务的定义、原则和实现原则,介绍使用Spring框架实现分布式事务的几种方式,包括使用JTA、Spring事务同步、链式事务等,并通过实战介绍其实现。除此以外还介绍了一些分布式事务相关的技术,如幂等性、...

    深度解读分布式事务Seata入门到实践培训视频.zip

    5-分布式事务理论之Base理论 6-两阶段提交模型成功的流程 7-两阶段提交模型失败的流程 8-理论模型和解决思想之间的关系 9-强一致性XA协议基本介绍 10-XA强一致性解决分布式事务问题 11-XA强一致性在实际开发使用框架...

    《分布式数据库技术金融应用规范》的技术架构及分布式事务核心功能的解读揭秘v1.0.pptx

    最后阐述对国内分布式事务数据库的发展历程和发展格局趋势预测,做到听众深入浅出掌握分布式事务数据库的技术架构、分布式事务原理及功能特性、分布式事务的测试验证方法,从分布式事务数据库的发展历程感知行业变化...

    分布式事务解决方案「手写代码」视频教程

    分布式事务解决方案「手写代码」,完整版视频教程下载。 课程大纲 1.基础概念:了解事务的ACID、CAP理论、BASE理论,为分布式方案打基础 2.2PC/3PC:通过2PC演化各种方案:XA方案、JTA、LCN、Seata 3.TCC:TCC不依赖...

    分布式事务专题-v1.1.docx

    分布式事务专题 分布式系统在现代IT环境中扮演着...理解分布式事务的原理和解决方案是构建健壮、可扩展的分布式系统的关键。在设计和实施分布式事务时,需要权衡性能、可用性和一致性,并根据业务需求选择合适的策略。

    分布式事务面试题详解:解决方案与应用场景

    内容概要:该文档详尽介绍了分布式事务的概念、背景、实现原理和具体方案,帮助开发者理解和实施有效的分布式事务处理方法。从易到难逐步介绍,确保新手也能跟上进度。文中不仅讲述了为什么需要分布式事务,还深入...

    Go-TaaS是一个与Seata兼容的高度可用的分布式事务解决方案的服务器端

    因此引入了CAP(Consistency、Availability、Partition Tolerance)理论和BASE(基本可用、软状态、最终一致性)原则来指导分布式事务的设计。Go-TaaS就是基于这些理论,为Golang应用程序提供了强大的分布式事务管理...

    分布式事务完全使用手册.rar

    分布式事务是现代软件系统中处理数据一致性的重要技术,尤其在微服务、云计算等场景下,其重要性不言而喻。这份"分布式事务完全使用手册"涵盖了从理论基础到实践应用的广泛内容,旨在帮助开发者深入理解并掌握分布式...

    分布式事务入门

    1. 分布式事务的基本概念和原理。 2. 不同类型的分布式事务实现方式及优缺点。 3. 如何在Java项目中集成和配置事务管理器。 4. 代码示例,展示如何在业务逻辑中使用分布式事务。 5. 遇到问题时的排查和解决方法。 ...

    分布式数据库系统原理与应用讲义

    三、分布式事务处理 1. 两阶段提交(2PC)和三阶段提交(3PC):这些协议用于协调分布式系统中的事务,确保所有节点在同一时间提交或回滚事务,以保持数据的一致性。 2. BASE理论:在大型分布式系统中,为了牺牲强...

    分布式事务相关资料及软件

    因此,理解分布式事务的工作原理和技术方案对于开发高可用、高并发的应用至关重要。 Seata(前身是Fescar,Fast, Easy, Stable, Cloud Application Transaction Service)是一个由阿里开源的高性能、轻量级的分布式...

    5种分布式事务解决方案优缺点对比.docx

    分布式事务作为保证这种一致性的关键技术手段,其核心在于如何平衡ACID特性和CAP原理。 **ACID特性**: - **原子性(Atomicity)**:事务中的所有操作要么全部成功,要么全部失败。 - **一致性(Consistency)**:...

    高级Java人才培训专家-分布式事务

    本文详细介绍了分布式事务的基本概念、事务的ACID原则、Seata框架的工作原理及其实战操作。通过Seata的学习和实践,可以有效地解决分布式系统中常见的数据一致性问题,提高系统的稳定性和可靠性。未来,随着技术的...

    分布式事务 资源文件 seata

    1. 分布式事务的基本概念和挑战:如CAP理论、BASE理论,以及2PC、3PC等传统分布式事务协议的优缺点。 2. Seata架构详解:介绍TM、RM和TC的角色和交互,以及如何实现全局事务的生命周期管理。 3. Seata的工作原理:...

    分布式事务书籍随书源码-distribute-transaction.zip

    本书的源码提供了深入理解分布式事务的实践案例和实现原理。"distribute-transaction.zip"这个压缩包包含了"分布式事务书籍随书源码-distribute-transaction",很可能是为了辅助读者理解和学习分布式事务设计与实现...

    分布式事务架构设计.pdf

    总之,分布式事务架构设计是解决大规模分布式环境下的数据一致性问题的关键,涉及到对CAP原理的理解和应用,以及对ACID原则的妥协。通过各种策略和机制,如本地消息表、消息中间件、幂等性设计和补偿事务,可以有效...

    大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战.pdf

    实践篇则以阿里巴巴的分布式数据库OceanBase的实现细节为案例,深入剖析了大规模分布式存储系统的架构与设计过程,分享了实践过程中的经验和教训。通过这个案例,读者可以具体地了解一个分布式数据库系统的内部实现...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics