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原文地址:https://www.cnblogs.com/mayundalao/p/11798502.html

简述

分布式事务指事务的操作位于不同的节点上,需要保证事务的 AICD 特性。

例如在下单场景下,库存和订单如果不在同一个节点上,就涉及分布式事务。

解决方案

在分布式系统中,要实现分布式事务,无外乎那几种解决方案。

一、两阶段提交(2PC)

两阶段提交(Two-phase Commit,2PC),通过引入协调者(Coordinator)来协调参与者的行为,并最终决定这些参与者是否要真正执行事务。

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一、前言

Spring Cache本身是Spring框架中一个缓存体系的抽象实现,本身不具备缓存能力,需要配合具体的缓存实现来完成,如Ehcache、Caffeine、Guava、Redis等。

二、缓存注解

  • @EnableCaching:开启缓存功能
  • @Cacheable:定义缓存,用于触发缓存
  • @CachePut:定义更新缓存,触发缓存更新
  • @CacheEvict:定义清楚缓存,触发缓存清除
  • @Caching:组合定义多种缓存功能
  • @CacheConfig:定义公共设置,位于class之上
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原文地址:https://www.cnblogs.com/captainad/p/10954331.html

前言

一般单机或者单数据库的项目可能规模比较小,适应的场景也比较有限,平台的访问量和业务量都较小,业务ID的生成方式比较原始但是够用,它并没有给这样的系统带来问题和瓶颈,所以这种情况下我们并没有对此给予太多的关注。但是对于大厂的那种大规模复杂业务、分布式高并发的应用场景,显然这种ID的生成方式不会像小项目一样仅仅依靠简单的数据自增序列来完成,而且在分布式环境下这种方式已经无法满足业务的需求,不仅无法完成业务能力,业务ID生成的速度或者重复问题可能给系统带来严重的故障。所以这一次,我们看看大厂都是怎么分析和解决这种ID生成问题的,同时,我也将我之前使用过的方式拿出来对比,看看有什么问题,从中能够得到什么启发。

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原文地址:https://www.cnblogs.com/sharpxiajun/archive/2013/06/02/3113923.html

Zookeeper是hadoop的一个子项目,虽然源自hadoop,但是我发现zookeeper脱离hadoop的范畴开发分布式框架的运用越来越多。今天我想谈谈zookeeper,本文不谈如何使用zookeeper,而是zookeeper到底有哪些实际的运用,哪些类型的应用能发挥zookeeper的优势,最后谈谈zookeeper对分布式网站架构能产生怎样的作用。

  Zookeeper是针对大型分布式系统的高可靠的协调系统。由这个定义我们知道zookeeper是个协调系统,作用的对象是分布式系统。为什么分布式系统需要一个协调系统了?理由如下:

  开发分布式系统是件很困难的事情,其中的困难主要体现在分布式系统的“部分失败”。“部分失败”是指信息在网络的两个节点之间传送时候,如果网络出了故障,发送者无法知道接收者是否收到了这个信息,而且这种故障的原因很复杂,接收者可能在出现网络错误之前已经收到了信息,也可能没有收到,又或接收者的进程死掉了。发送者能够获得真实情况的唯一办法就是重新连接到接收者,询问接收者错误的原因,这就是分布式系统开发里的“部分失败”问题。

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Broker:

一台Kafka服务器就是一个Broker,一个集群由多个Broker组成,一个Broker可以容纳多个Topic,Broker和Broker之间得地位是基本平等的。

Topic:

每条发送到Kafka集群的消息都属于某个主题,这个主题就称为Topic。物理上不同Topic的消息分开存储,逻辑上一个Topic的消息虽然保存在一个或多个Broker上,但是用户只需指定消息的主题Topic即可生产或者消费数据而不需要关心数据存放在何处。

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准备工作

  • 安装kafka,版本为2.6.0
  • 安装zookeeper,版本为3.6.2
  • 启动kafka
  • 启动zookeeper
  • SpringBoot版本2.3.1.RELEASE

核心目录结构


  • KafkaConsumer.java 消费者
  • KafkaProducerController 生产者
  • application.yaml 主配置文件
  • application-kafka.properties kafka配置文件
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ADD

复制文件

从src⽬录复制⽂件到容器的dest。其中src可以是Dockerfile所在⽬录的相对路径,也可以是⼀个URL,还可以是⼀个压缩包

示例:

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ADD SpringBoot-Demo.jar app.jar
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容器中数据持久化主要有两种方式:

  • 数据卷
  • 数据卷容器

数据卷

数据卷是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录

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