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.Net Core with 微服务 - 分布式事务 - 2PC、3PC
最近比较忙，好久没更新了。这次我们来聊一聊分布式事务。 在微服务体系下，我们的应用被分割成多个服务，每个服务都配置一个数据库。如果我们的服务划分的不够完美，那么为了完成业务会出现非常多的跨库事务。即使按照 DDD 的原则来切分服务还是免不了有的业务场景需要多个业务同时提交【深入 Zookeeper】— 2PC 和 3PC
本文是《Paxos到Zookeeper：分布式一致性原理与实践》读书笔记，如有雷同，实属必然。 在分布式系统中，每一个机器节点虽然能够明确地知道自己在进行事务操作过程中的结果是成功或失败，但却无法直接获取到其他分布式节点的操作结果。因此，当一个事务操作需要跨越多个分布式节点的时候，为了分布式事务解决方案-2pc/3pc
什么是2pc? 2PC 即两阶段提交协议，将整个事务流程分为两个阶段:准备阶段、提交阶段 1.准备阶段本地事务向协调者发送处理结果 2.提交阶段阶段协调者根据结果执行提交或回滚 有一个问题：如果发送者发送的请求因为网络原因，导致本地事务没有接收到，后果就是 本地事务一直阻塞，所以诞生了分布式事务(1)---2PC和3PC原理
分布式事务(1)---2PC和3PC原理 分布式事物基本理论:基本遵循CPA理论，采用柔性事物特征，软状态或者最终一致性特点保证分布式事物一致性问题。 分布式事物常见解决方案: 2PC两段提交协议 3PC三段提交协议(弥补两端提交协议缺点) TCC或者GTS(阿里) 消息中间件最终一致性 使【分布式】一致性协议之2PC与3PC
目录 2PC 阶段一：投票流程 阶段二：执行阶段 优点 缺点 3PC 阶段一：CanCommit 阶段二：PreCommit（存在两种可能） 阶段三：doCommit（存在两种可能） 优点 缺点 分布式系统中往往是由分布在不同位置的多台机器组成，如何保证这些机器的数据一致性，成为分布式系统需要解决的问题之一。为了解决这一分布式事务的 6 种解决方案
介绍 在分布式系统、微服务架构大行其道的今天，服务间互相调用出现失败已经成为常态。如何处理异常，如何保证数据一致性，成为微服务设计过程中，绕不开的一个难题。在不同的业务场景下，解决方案会有所差异，常见的方式有： 阻塞式重试； 2PC、3PC 传统事务； 使用队列，后台异步处理； TCC分布式系统概念 | 分布式事务：2PC、3PC、本地消息表
文章目录 分布式事务2PC（二阶段提交协议）执行流程优缺点 3PC（三阶段提交协议）执行流程优缺点 本地消息表（异步确保） 分布式事务 分布式事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于分布式系统的不同节点之上。 简言之，就是一次大的操作由不同一致性算法：2PC和3PC
分布式一致性算法2PC和3PC 为了解决分布式一致性问题，产生了不少经典的分布式一致性算法，本文将介绍其中的2PC和3PC。 2PC即Two-Phase Commit，译为二阶段提交协议。 3PC即Three-Phase Commit，译为三阶段提交协议。 分布式系统和分布式一致性问题 分布式系统，即运行在多台不同的网络计算分布式事务(1)---2PC和3PC原理
转载：https://www.cnblogs.com/qdhxhz/p/11167025.html 分布式事务(1)---2PC和3PC原理 分布式事物基本理论:基本遵循CPA理论，采用柔性事物特征，软状态或者最终一致性特点保证分布式事物一致性问题。 分布式事物常见解决方案: 2PC两段提交协议 3PC三段提交协议(弥补两端提交协议缺超详细解析 | 一致性协议算法-2PC、3PC、Paxos、Raft、ZAB、NWR
背景 在常见的分布式系统中，总会发生诸如机器宕机或网络异常（包括消息的延迟、丢失、重复、乱序，还有网络分区）等情况。 一致性算法需要解决的问题就是如何在一个可能发生上述异常的分布式系统中，快速且正确地在集群内部对某个数据的值达成一致，并且保证不论发生以上任何异常，都不会分布式事务（2PC/3PC/TCC 最终一致性详解）
在分布式系统中，我们一般会根据业务对服务进行划分，这就会存在一些服务间的调用关系，所以普通的本地事务是满足不了我们的要求了，需要引入分布式事务来实现我们的一致性的要求。 这里对事务进行一个简单的介绍： 同学A给同学B转250块钱，系统首先从同学A的银行卡扣除250块钱，如果上述这个步分布式事务(1)---2PC和3PC原理
分布式事物基本理论:基本遵循CPA理论，采用柔性事物特征，软状态或者最终一致性特点保证分布式事物一致性问题。 分布式事物常见解决方案: 2PC两段提交协议 3PC三段提交协议(弥补两端提交协议缺点) TCC或者GTS(阿里) 消息中间件最终一致性 使用LCN解决分布式事物，理念“LCN并Zookeeper 一致性协议
两阶段提交 two-phase commit (2PC) 三阶段提交 three-phase commit (3PC) Paxos 算法 ZAB 算法 2PC 两阶段提交，强一致性算法。常用在分布式数据库中，如分布式事务（tcc）。 undo 记录原始数据的样子，事务失败了恢复，成功了记入 redo 日志。 比如把增加数据库表字段 A 的 SQL 提交给 DB2pc & 3pc
2pc&3pc问题 本质： 2pcTM超时机制 3pc加入事务询问机制+RM超时机制 事务询问机制：减少阻塞 RM超时机制：避免死锁 2pc 3pc深入理解分布式系统的2PC和3PC
深入理解分布式系统的2PC和3PC 关注我的博客（http://www.hollischuang.com）的人可能都知道，我之前写过一篇文章专门介绍了一下2PC和3PC（详见：关于分布式事务、两阶段提交协议、三阶提交协议）。上一篇文章中主要介绍了下这两种分布式一致性协议的概念、具体提交流程以及优缺点。本文在上篇分布式事务: 深入理解什么是2PC,3PC及TCC协议
1. 导读 对于分布式事务的概念，可能还会有很多同学不理解或者理解得不是很深刻的地方，在这篇文章中，作者打算重点给大家先介绍下分布式事务相关的基本概念，诸如2PC、3PC、TCC之类的基本问题。 2. 数据库事务的概念 在讲述分布式事务的概念之前，我们先来回顾下事务相关的分布式一致性协议之2PC与3PC
上文提到过数据库中2PC如何实现的，今天就来好好画画2PC与3PC的流程图，以及对比它们之间的关系和区别。 分布式事务是为了解决微服务架构（形式都是分布式系统）中不同节点之间的数据一致性问题。这个一致性问题本质上解决的也是传统事务需要解决的问题，即一个请求在多个微服务调用链中2PC和3PC
概念： 当一个事务需要跨越多个分布式节点的时候，需要保持事务处理的ACID，引入“协调者”的组件统一调度所有分布式节点的执行逻辑，被调度的节点称为“参与者”。协调者负责调度参与者的行为，并最终决定这些参与者是否要把事务真的提交。因此引入2PC和3PC。 2PC: 二阶段提交，为了使基ZooKeeper之三阶段提交(3PC)
三阶段提交 三阶段提交在协调者和参与者中引入超时机制，并且把两阶段提交的第一阶段拆分为两步：询问，然后锁住资源，最后真正提交。 阶段一：CanCommit 协调者向参与者发送commit请求，参与者如果可以提交就返回Yes响应，否则返回No响应。(如何判断是否可以提交不同的算法有不同的机制，但分布式事务的2PC、3PC和TCC
1、2PC协议 2PC 是二阶段提交（Two-phase Commit）的缩写，顾名思义，这个协议分两阶段完成。第一个阶段是准备阶段，第二个阶段是提交阶段，准备阶段和提交阶段都是由事务管理器（协调者）发起的，协调的对象是资源管理器（参与者）。二阶段提交协议的概念来自 X/Open 组织提出的分布式事务的规范 X分布式事务(1)---2PC和3PC理论
分布式事务(1)---2PC和3PC理论 分布式事物基本理论:基本遵循CPA理论，采用柔性事物特征，软状态或者最终一致性特点保证分布式事物一致性问题。 分布式事物常见解决方案: 2PC两段提交协议 3PC三段提交协议(弥补两端提交协议缺点) TCC或者GTS(阿里) 消息中间件最终一致性 使用LCN解决分布式一致性算法2PC，3PC和经典的paxos
本篇文章讲的是分布式一致性算法的理解，主要是理解和整合2PC，3PC和paxos算法的： 首先我们说说分布式一致性的两个概念，一个是分布式设置不同的业务逻辑，来达到分布式的一致性，比如分布式系统收账服务系统和付账服务系统，收账表和付账表是不同的数据库，人是要付出了钱，机器收了钱，保