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ibcadmin 发表于 2019-11-8 09:50:19

关于分布式事务的实现梳理

关于分布式事故的实现梳理
场景形貌
 　　在实际开发过程中，往往会碰到微服务架构中（数据分区存储），用户的一个操作，会筹划到多个模块的数据落地大概更新查找，并且每个模块数据都是存储在差别的数据库，并且业务要求还必要确保操作结果的同等性。比如，用户在下单时：首选必要落地订单数据，其次，必要落地：账单数据、日志数据、大概库存更新等等操作。起首我们想到的办理方式就是事故来实现，由于在差别库，以是必要涉及到分布式事故。
办理方案
 　　为了到达上述要求，在实现上根据我的履历大概有如下3种实现方式：
　　其一、分布式事故
　　　　分布式事故就是接纳微软进步的分布式事故机制实现，在实现服从上不是很抱负，并且也不是符合微服务筹划的单一功能原则，以是不是很发起使用。
　　其二、消息队列
　　　　消息队列是现在使用的比力多的办理方案，通过一些消息队列中心件，实现逻辑解耦，异步实现，相应服从也大大提拔。
　　其三、异步作业
　　　　异步作业的实现思绪和消息队列雷同，都是对操作的步调的解耦，异步实现，但是在处理处罚上有肯定的耽误性，由于异步作业是周期性的实验，但是异步作业也是对消息队里的一个保障和增补。
　　　　在实际使用过程中，一样平常都是消息队列和异步作业配套实现，当消息队列出现问题，异步作业能正常的把流程走完。
　　分布式事故
 　　在先容分布式事故时，分两部门来先容：sql分布式事故、ADO.NET分布式事故。
　　sql分布式事故
　　分布式事故的实现，起首总结一下sql分布式事故的实现，重要实用于存储过程大概方法函数中。
　　 sql分布式事故的关键词为：distributed，分布式事故在使用前，必要做一下几点的情况准备：
　　分布式事故必要的前期情况准备：
　　在控制面板--->管理工具--->服务中，开启Distributed Transaction Coordinator 服务。
　　a、控制面板->管理工具->组件服务->盘算机->我的电脑->右键->属性 　　b、选择MSDTC页, 确认"使用本地和谐器" 　　c、点击下方"安全设置"按钮 　　d、勾选: "答应网络DTC访问","答应长途客户端","答应入站","答应出站","不要求举行身份验证".
　　e、对于数据库服务器端, 可选择"要求对呼唤方验证" 　　f、勾选:"启用事故Internet协议（TIP)事故"。 　　g、在两边防火墙中增长MSDTC.exe破例 　　可用下令行: netsh firewall set allowedprogram %windir%/system32/msdtc.exe MSDTC enable
 
sql分布式事故的使用实例：

use ecshop;
go
 set XACT_ABORT ON --开启分布式事故
begin distributed tran tranInsetName

begin

----必要实验的sql语句;
insert into ecshop..TEST_name values(8,8)
insert into ecshopTest..TEST_name values(9,null)
insert into ecshopTest..TEST_name values(8,8)
commit tran tranInsetName
end
go

 
　　ADO.NET中分布式事故
　　　　下面在总结一下ADO.NET中分布式事故的使用：
　　　　ADO.NET分布式事故关键词为：TransactionScope
　　　　ADO.NET分布式事故必要引用定名空间：using System.Transactions
　　　　起首必要相识ADO.NET分布式事故的级别
　　　　Chaos：无法改写隔离级别更高的事故中的挂起的更改。
　　　　ReadCommitted：不可以在事故期间读取可变数据，但是可以修改它。
　　　　ReadUncommitted：可以在事故期间读取和修改可变数据。
　　　　RepeatableRead：可以在事故期间读取可变数据，但是不可以修改。可以在事故期间添加新数据。
　　　　Serializable：可以在事故期间读取可变数据，但是不可以修改，也不可以添加任何新数据---默认级别。
　　　　Snapshot：可以读取可变数据。在事故修改数据之前，它验证在它最初读取数据之后另一个事故是否更改过这些数据。如果数据已被更新，则会引发错误。如许使事故可获取先条件交的数据值。
　　　　Unspecified：正在使用与指定隔离级别差别的隔离级别，但是无法确定该级别。如果设置了此值，则会引发非常。
　　　　实例代码：
　　　　

　　　　　　//// 事故附件消息
 TransactionOptions transactionOption = new TransactionOptions();
 //设置事故隔离级别
 transactionOption.IsolationLevel = System.Transactions.IsolationLevel.ReadCommitted;
 // 设置事故超时时间为60秒
 transactionOption.Timeout = new TimeSpan(0, 0, 60);

 //启动一个分布式事故
 using (TransactionScope scope = new TransactionScope(TransactionScopeOption.Required, transactionOption))
 {
 ///// 处理处罚一个库操作
 using (SqlConnection conn = new SqlConnection(sqlConn))
 {
 conn.Open();
 using (SqlCommand cmd = conn.CreateCommand())
 {

 cmd.CommandText = "insert into TEST_name values(25,25);insert into TEST_name values(26,null);";
 cmd.ExecuteNonQuery();
 cmd.CommandText = "insert into TEST_name values(26,null);";
 cmd.ExecuteNonQuery();
 }
 }

 ///// 创建一个新的毗连，处理处罚别的一个库操作
 using (SqlConnection conn = new SqlConnection(sqlConn))
 {
 conn.Open();
 using (SqlCommand cmd = conn.CreateCommand())
 {

 cmd.CommandText = "insert into TEST_name values(25,25);insert into TEST_name values(26,null);";
 cmd.ExecuteNonQuery();
 cmd.CommandText = "insert into TEST_name values(26,null);";
 cmd.ExecuteNonQuery();
 }
 }
 }

 　　分布式事故在实验服从上低，在实际项目中不怎么使用，尤其是微服务项目。在微服务项目中，重要通过消息队列变相的实现事故，确保操作结果的同等性
　　消息队列
 　　消息队列在实际工作中使用场景照旧许多的，重要目的是实现步调解耦、消峰、高并发。在这只简单整理一下消息队列在分布式事故中的使用，
　　消息队列在分布式事故中使用逻辑大概是：主流程天生完成后，天生一个消息，直接返回结果给用户，通过消息中心件，告诉后续流程的斲丧者，举行各自的后续流程逻辑处理处罚、
　　比如：以一个实际的电商中用户订单付出乐成为例，假设订单付出乐成后起首必要更新订单状态，别的后续流程包罗：落地账单数据、落地分佣数据，假设账单数据和分佣数据没有数据关系，可并行实验
　　那么实现逻辑是：
　　　　消息生产者：付出乐成，更新订单状态-->发送一个消息到消息队列中心件（广播）
　　　　消息斲丧者：此处有两个消息斲丧订阅对象，账单落地、分佣数据落地。两个消息斲丧者都会收到一条消息，并做各自的数据落地处理处罚
　　消息队里，在体系架构上，大概用户体验上都有是一个很不错的选择，但是在实际工作中，仅仅使用消息队里也不是完成的办理方案，由于消息队列也有肯能出现宕机大概数据丢失，导致业务逻辑制止，以是在实际工作中，一样平常还会借助一个辅助步调（异步作业），实现对消息队里的增补的加固
　　异步作业
 　　异步作业的实现思绪就是，步调定期的实验某一些数据流程操作，比如：账单数据落地异步作业小步调，查找到订单付出乐成，但是账单为乐成，则落地账单数据
　　在实现上，保举使用：Quartz开源的异步作业框架，使用起来很不错。
　　具体Quartz的实现方式，保举一个博客：<a href="https://www.cnblogs.com/ll409546297/p/7793877.html">https://www.cnblogs.com/ll409546297/p/7793877.html</a>
　　异步作业的宿主有：控制台步调、窗体步调、IIS、Windows服务
　　在实际开发过程中，保举使用windows服务，方便控制管理
总结
 　　上面临分布式事故做了简单的先容，如果有说的不对的地方勿喷，望多多辅导学习。
　　通过上面的先容，我们也知道在实际项目中的使用选择，我照旧发起接纳：消息队列+异步作业来确保体系的高可用性

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