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“ 这周我们来小结一下分布式系列的文章,包含分布式事务及分布式锁,无论是工作还是面试,都是非常重要的一块知识点。
通过一个真实的电商业务场景驱动,我们介绍了什么是TCC分布式事务、如何落地实现其三个阶段,同时,给予了读者朋友一些思考问题,这都是真实生产项目中使用TCC分布式事务必须考虑到的因素。
如果还有不太清楚的小伙伴,赶紧点击下面链接,温习一遍吧!
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拜托,面试请不要再问我TCC分布式事务的实现原理!
实际生产中,各个服务间的调用很可能是异步的,所以我们这篇文章,聊了聊基于MQ的异步调用如何保证各个服务间的分布式事务!详细阐述了用来实现分布式事务的可靠消息最终一致性方案的核心流程。
然后更进一步,深入剖析并指出了保障可靠消息最终一致性方案高可用的关键因素。
最后通过一个真实的案例,给出了实际的保障99.99%高可用的解决方案,并且指出了其中可能存在的一些大坑。
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最终一致性分布式事务如何保障实际生产中99.99%高可用?
接下来进入另一个热门技术点:分布式锁,首先这篇文章,我们基于优秀的Redisson框架,深入剖析了Redis分布式锁的底层原理。
我们讨论了加锁 / 释放锁机制、锁互斥机制、watch dog自动延期机制、可重入加锁机制。
并且更进一步,分析了此种方案下Redis分布式锁的缺陷,希望能帮助到各位同学,在实际项目中绕过雷区!
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拜托,面试请不要再问我Redis分布式锁的实现原理
通过一道真实的面试题引入: 每秒上千订单场景下,如何对分布式锁的并发能力进行优化? 还有不清楚的同学,赶紧复习一遍吧!
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每秒上千订单场景下的分布式锁高并发优化实践!
之前结合Redisson框架,给大家聊了聊Redis分布式锁背后的原理。这篇文章,同样基于常用的Curator开源框架,来给大家聊一聊Zookeeper分布式锁的实现原理。
还记得多客户端获取和释放zookeeper分布式锁的整个流程和背后的原理吗?忘了的同学,抽个10分钟时间,赶紧的复习一波吧!
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七张图彻底讲清楚ZooKeeper分布式锁的实现原理
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