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事务隔离级别和事务传播机制都是对事务行为的规范，但二者描述的侧重点却不同。本文这里所说的事务隔离级别和事务传播机制指的是Spring框架中的机制。1、事务隔离级别事务隔离级别是对事务4大特性中隔离性的具体体现，使用事务隔离级别可以控制并发事务在同时执行时的某种行为。比如，有两个事务同时操作同一张表，

几乎所有的信息管理系统都会涉及到事务，事务的目的是为了保证数据的一致性，这里说的一致性是数据库状态的一致性。说到数据库状态的一致性，相信大家都会想到ACID：原子性（Atomic）：在一个事件的多个数据库操作中，要么同时成功，要么同时失败，例如：转账业务。隔离性（Isolation）：不同的业务之间

前言在上一节中我们讲解了，关于分布式事务和seata的基本介绍和使用，感兴趣的小伙伴可以回顾一下​​《别再说你不知道分布式事务了!》​​ 最后小农也说了，下期会带给大家关于Seata中关于seata中AT、TCC、SAGA和XA模式的介绍和使用，今天就来讲解关于Seata中分布式四种模型的

一、什么是事件驱动架构事件驱动架构是一种促进生产的 软件架构范式 。事件驱动架构在用微服务构建的现代应用中非常普遍，它用事件来触发、解耦服务之间的通信。事件可以是 状态的变更 ，比如将商品放入购物车；也可以是 某种标识 ，比如订单的发货通知

分布式事务，咱们前边也聊过很多次了，网上其实也有不少文章在介绍分布式事务，不过里边都会涉及到不少专业名词，看的大家云里雾里，所以还是有一些小伙伴在微信上问我。那么今天，我就再来一篇文章，和大家捋一捋这个话题。以下的内容主要围绕阿里的seata来和大家解释。1.什么是反向补偿首先，来和大家解释一个名词

前言分布式的CAP理论应该是人尽皆知了，它描述了一致性（C）、可用性（A）、分区容错性（P）的一系列权衡。很多时候，我们要在一致性和可用性之间权衡，而分布式事务，就是在这个大的前提下，尽可能的达成一致性的要求。目标很小，问题很大，做法也各有不同。“如何在微服务中实现分布式事务？”一般在被问到这样的问

不用Spring管理事务?让我们先来看一下不用spring管理事务时，各种框架是如何管理事务的。使用JDBC来管理事务：使用Hibernate来管理事务：业务逻辑和事务代码是耦合到一块的，并且和框架的具体api绑定了。当我们换一种框架来实现时，里面对事务控制的代码就要推倒重写，并不一定能保证替换后的

大家好，今天给大家介绍一个非常热门的技术，同时也是面试的时候面试官特别喜欢问的一个话题，那就是SpringCloudAlibaba的底层原理。现在大家都知道，SpringCloudAlibaba风靡Java开发行业，各个公司都在用这套技术，所以咱们Java工程师出去面试，面试官对SpringClou

在之前的一篇博客文章中，我们介绍了ApacheKafka®的一次语义。这篇文章介绍了各种消息传递语义，介绍了幂等生成器、事务和Kafka流的一次处理语义。现在，我们将继续上一节的内容，深入探讨ApacheKafka中的事务。该文档的目标是让读者熟悉有效使用ApacheKafka中的事务API所需的主

项目中用Spring的@Transactional注解控制事务，使用中时常出现事物不生效的场景，本文仅限于日常项目开发中的点滴整理总结，总结以下几点，以备后续参考排查;可能不全，列举出来希望可以帮助有需要的同学，避免踩坑。数据库引擎不支持事物这里以MySQL为例，其MyISAM引擎是不支持事务操作的

大家好，我是Tom哥~互联网时代，面对复杂业务，讲究分而治之。将一个大的单体系统拆分为若干个微服务，保证每个系统的职责单一，可以垂直深度扩展。但是一个个独立的微服务像一座座孤岛，如何将他们串联起来，才能发挥最大价值。这时，我们就要提微服务的生态圈。那么微服务生态圈都有哪些模块?他们的作用分别是什么?

面试又被问到了事务，来吧，要么卷起来，要么躺平。卷不动躺平会不会导致数据不一致?事务概念事务是数据库管理系统执行过程中的一个逻辑单位，由一个有限的数据库操作序列构成。说简单点就是，要么所有执行success，不然就fail。它最终的目标：数据不会被破坏。即事务操作成功，数据的结果和业务期待的结果是一

 「ACID有很多含义」、「每个数据库具有不同的一致性和隔离性」、「嵌套事务可能有害」……这些都是谷歌云工程师JaanaDogan曾经踩过的坑。在这篇文章中，她总结了17条这样的经验教训，希望为刚接触数据库的小白提供一份避坑指南。目前，这一指南已在medium上收获了5k+赞。绝大多数计算

 Spring有5种隔离级别，7种传播行为。这是面试常问的内容，也是代码中经常碰到的知识点。这些知识枯燥而且乏味，其中有些非常的绕。如果栽在这上面，就实在是太可惜了。 xjjdog在一些事务的基础上，再探讨几个容易淡忘的概念，从源码层面找原因，加深我们的理解，问题大概包括：Spr

 在分布式系统中，为了保证数据的高可用，通常，我们会将数据保留多个副本(replica)，这些副本会放置在不同的物理的机器上。为了对用户提供正确的CRUD等语义，我们需要保证这些放置在不同物理机器上的副本是一致的。分布式事务在现在遍地都是分布式部署的系统中几乎是必要的。我们先聊一下啥是事务

                         

 概述大型业务系统有着用户多、并发高的特点，而在这方面，集中式数据库(单机数据库)的性能很难支持，因此主流的互联网公司往往采用分布式(架构)数据库，物理上利用更多的低端设备，逻辑上对大表水平拆分支撑业务的需要。虽然分布式数据库能解决性能难题，但事务一致性(Consistency)的问题，却

 0.前言本文主要介绍sqlite的事务模型，以及基于事务模型的一些性能优化tips，包括事务封装、WAL+读写分离、分库分表、pagesize优化等。并基于手淘sqlite的使用现状总结了部分常见问题及误区，主要集中在多线程的设置、多线程下性能优化的误区等。本文先提出以下几个问题(作者在

【51CTO.com原创稿件】这篇文章将介绍什么是分布式事务，分布式事务解决什么问题，对分布式事务实现的难点，解决思路，不同场景下方案的选择，通过图解的方式进行梳理、总结和比较。相信耐心看完这篇文章，谈到分布式事务，不再只是有“2PC”、“3PC”、“MQ的消息事务”、“最终一致性”、“TCC”等这

多个数据要同时操作，如何保证数据的完整性，以及一致性?答：事务，是常见的做法。举个栗子：用户下了一个订单，需要修改余额表，订单表，流水表，于是会有类似的伪代码：复制start transaction;  CURD table t_account;&n