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上传时间: 2018-12-28
详细说明：CAP定理是由加州大学伯克利分校Eric Brewer教授提出来的，他指出WEB服务无法同时满足一下3个属性： 一致性(Consistency) ： 客户端知道一系列的操作都会同时发生(生效) 可用性(Availability) ： 每个操作都必须以可预期的响应结束 分区容错性(Partition tolerance) ： 即使出现单个组件无法可用,操作依然可以完成 XA 是一个两阶段提交协议，该协议分为以下两个阶段： 第一阶段：事务协调器要求每个涉及到事务的数据库预提交(precommit)此操作，并反映是否可以提交. 第二阶段：事务协调器要求每个数据库提交数据。 BASE理论 在分布式系统中，我们往往追求的是可用性，它的重要程序比一致性要高，那么如何实现高可用性呢？ 前人已经给我们提出来了另外一个理论，就是BASE理论，它是用来对CAP定理进行进一步扩充的。BASE理论指的是： Basically Available（基本可用） Soft state（软状态） Eventually consistent（最终一致性） 二、补偿事务（TCC） TCC 其实就是采用的补偿机 制，其核心思想是：针对每个操作，都要注册一个与其对应的确认和补偿（撤销）操作。它分为三个阶段： Try 阶段主要是对业务系统做检测及资源预留 Confirm 阶段主要是对业务系统做确认提交，Try阶段执行成功并开始执行 Confirm阶段时，默认 Confirm阶段是不会出错的。即：只要Try成功，Confirm一定成功。 Cancel 阶段主要是在业务执行错误，需要回滚的状态下执行的业务取消，预留资源释放 三、本地消息表 消息生产方，需要额外建一个消息表，并记录消息发送状态。消息表和业务数据要在一个事务里提交，也就是说他们要在一个数据库里面。然后消息会经过MQ发送到消息的消费方。如果消息发送失败，会进行重试发送。 消息消费方，需要处理这个消息，并完成自己的业务逻辑。此时如果本地事务处理成功，表明已经处理成功了，如果处理失败，那么就会重试执行。如果是业务上面的失败，可以给生产方发送一个业务补偿消息，通知生产方进行回滚等操作。 生产方和消费方定时扫描本地消息表，把还没处理完成的消息或者失败的消息再发送一遍。如果有靠谱的自动对账补账逻辑，这种方案还是非常实用的
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