有时候，了解事务的大小很重要。默认情况下，事务的大小是有限的，以保证集群的最佳行为。 首先要将事务分成两种类型： 1.生成数据的事务(写操作，比如insert、delete、update等DML操作) 2.只读的事务(查询操作) Size of DML 要知道DML事务的大小，我们唯一的可能是解析二进制日志(或查询binlog事件)。 我们需要从binlog文件中检查binlog事件，然后计算它的

1.概述 接着之前我们对Spring AOP以及基于AOP实现事务控制的上文，今天我们来看看平时在项目业务开发中使用声明式事务@Transactional的失效场景，并分析其失效原因，从而帮助开发人员尽量避免踩坑。 我们知道 Spring 声明式事务功能提供了极其方便的事务配置方式，配合 Spring Boot 的自动配置，大多数 Spring Boot 项目只需要在方法上标记 @Transact

如何解决：Java数据库错误：事务操作异常 引言：在Java开发中，使用数据库进行数据的存储和操作是常见的任务之一。然而，有时候我们会遇到事务操作异常的错误，这可能会导致数据不一致或操作失败。本文将介绍如何解决Java数据库错误中的事务操作异常，并提供相关的代码示例。 一、什么是事务操作异常？事务是指数据库中的一组操作，这些操作要么全部成功地执行，要么全部回滚。事务操作异常是指在数据库操作过程中出

事务想必大家并不陌生，比如经常被人提起的ACID，但是为了后续的分布式事务的内容，我们先来聊聊 ACID，然后再介绍下什么是分布式事务，最后着重讲下基于可靠消息的分布式事务解决方案。 什么是事务 严格意义上的事务应该是具备原子性、一致性、隔离性和持久性，简称 ACID。 原子性（Atomicity），可以理解为一个事务内的所有操作要么都执行，要么都不执行。 一致性（Consistency），可以理

事务获取到行锁时，读到的数据是什么？ 事务A要更新一行，假设此时事务B拥有这一行的行锁，那么事务A会被锁住，进入等待状态，事务A等到自己获取到行锁时，读到的值是什么？ 示例表： mysql> CREATE TABLE `t` ( `id` int(11) NOT NULL, `k` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoD

我们在实际项目中，尽量规避分布式事务。但是，有些时候是真的需要做一些服务拆分从而会引出分布式事务问题。 同时，分布式事务也是面试中市场被问，可以拿着这个案例练练手，面试就可以说上个123了。 这里举个业务板栗：用户领取优惠券，需要扣减用户领取次数，然后记录一个用户领取优惠券记录。 拆分前拆分后 原本这里可以使用消息队列方式，采用异步化去新增用户领取记录。但是，这里需求是就是需要用户领完立马就能查看

如何解决Java功能开发中的分布式事务问题 在当今的大数据环境下，分布式系统已成为常态。在分布式系统中，不同的服务或模块可能会在不同的节点上运行，这就给事务的管理带来了一定的挑战。分布式事务的处理是一个复杂而困难的问题，然而Java提供了一些解决方案来应对这个挑战。本文将介绍一些常见的分布式事务解决方案，并提供一些代码示例。 一、两阶段提交（2PC）两阶段提交是一种经典的分布式事务解决方案，它包含

如何实现Java后端功能开发中的分布式事务？ 在分布式系统中，事务处理是一个常见且重要的需求。Java后端开发中，我们经常面临通过多个服务进行数据操作的场景，这时就需要考虑如何实现分布式事务，以确保数据的一致性和可靠性。本文将介绍一种常见的实现分布式事务的方法，并结合代码示例进行说明。 一、什么是分布式事务 分布式事务是指涉及多个独立应用或服务的事务操作，每个应用或服务都有自己的数据库，且这些数据

如何解决Java后端功能开发中的数据库事务问题？ 在Java后端功能开发中，涉及到数据库操作的功能很常见。而在数据库操作中，事务是一项非常重要的概念。 事务是指由一系列数据库操作组成的逻辑单元，它要么完全执行，要么完全不执行。在实际应用中，我们经常需要确保一组相关的数据库操作要么全部成功执行，要么全部回滚，以保持数据的一致性和可靠性。 那么，如何在Java后端开发中解决数据库事务问题呢？下面将介绍

随着互联网应用和大数据的快速发展，分布式系统的需求越来越迫切。在分布式系统中，数据存储和事务处理成为关键的挑战。为了确保数据的一致性和可靠性，设计一个高效的分布式事务数据库架构是至关重要的。 分布式事务数据库架构的设计需要考虑以下几个方面： 1、数据分片与分布：在分布式系统中，数据通常被分片存储在不同的节点上。数据分片可以提高系统的性能和扩展性。然而，数据分片也带来了分布式事务处理的复杂性。在设计

Oracle 11g中的undo段是用于存储事务修改前的历史数据，以便在需要时进行回滚。然而，在某些情况下，undo段会被占用并无法及时释放。这种情况下，数据库会持续占用系统资源，甚至会导致数据库运行的不稳定和崩溃。接下来，我们将探讨一些由未释放的undo段引起的问题，以及如何处理这些问题。 使用长时间运行事务的应用程序是导致undo段不释放的一个常见原因。例如，当一个事务在执行期间，它可能会持有

一文读懂MySQL事务隔离机制的实现原理 随着互联网技术的发展，数据库系统的应用越来越广泛。而在多用户同时访问数据库的情况下，就需要保证数据的一致性和完整性。MySQL作为一种常用的数据库管理系统，其事务隔离机制是保证数据一致性的重要手段之一。本文将介绍MySQL事务隔离机制的实现原理。 一、MySQL事务隔离级别 MySQL事务隔离级别是指多个并发事务之间的隔离程度。MySQL支持四个隔离级别，

介绍 RocketMQ是阿里巴巴开源的分布式消息中间件，它是一个高性能、低延迟、可靠的消息队列系统，用于在分布式系统中进行异步通信。 从4.3.0版本开始正式支持分布式事务消息~ RocketMq事务消息支持最终一致性：在普通消息基础上，支持二阶段的提交能力。将二阶段提交和本地事务绑定，实现全局提交结果的一致性。 原理、流程 本质上RocketMq的事务能力是基于二阶段提交来实现的 在消息发送上，

MongoDB的事务处理机制是为了保证数据的一致性和可靠性而设计的。在分布式环境下，多个客户端同时对数据库进行操作时，可能会引发并发冲突和数据不一致的问题。MongoDB的事务机制能够提供ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性，确保数据的正确性和完整性。下面将详细解析MongoDB的事务处理机制。 1、原子性：事务中的操作要么全部执行成功，要么全部失败回滚。在MongoDB中，事务可以涵盖

事务 什么是事务？当事务对数据库进行多个更改时，要么在事务提交时所有更改都成功，要么在事务回滚时所有更改都被撤销。 在 MySQL 中，事务支持是在引擎层实现的。MySQL 是一个支持多引擎的系统，但并不是所有的引擎都支持事务。比如 MySQL 原生的 MyISAM 引擎就不支持事务，这也是 MyISAM 被 InnoDB 取代的重要原因之一。 事务有四个特性，ACID，即原子性、一致性、隔离性和

前言 MySQL 日志包含了错误日志、查询日志、慢查询日志、事务日志、二进制日志等，如果存储引擎使用的是 InnoDB ，二进制日志(binlog)和事务日志(包括redo log和undo log) 是肯定绕不过去的，本篇接下来详细为大家介绍这三种日志。 redo log 为什么要有 redo log ？ 我们都清楚，事务的四大特性其中有一个是持久性，简单的说就是只要事务提交成功，对数据库做的修

本文主要是讲述分布式事务的理论及常用的技术方案，主要源自各类学习和工作总结，如有不妥之处，还望指正。分布式事务的其他基础请自行查阅资料。 一、分布式事务产生的原因 分布式事务的产生，源自互联网、电商等的发展，当同一个系统不同模块不同业务的数据在一个存储设备里，随着业务的发展，系统逐渐满足不了业务的发展时，常用的手段就是“拆”，拆的手段有垂直拆分和水平拆分，针对业务模块和数据库存储，都可以进行垂直拆

随着云计算和大数据技术的快速发展，分布式系统已经成为现代软件开发中普遍采用的架构模式。然而，分布式系统中的事务处理一直是一个挑战，尤其是跨多个服务或多个数据库的分布式事务。 在传统的单体应用中，事务处理相对简单。但在分布式环境中，由于涉及到多个服务和多个数据库的操作，事务的管理变得更加复杂。分布式事务的挑战包括事务的一致性、隔离性、持久性和原子性等方面。 为了解决分布式事务的问题，Seata St

对于使用MySQL的开发人员来说，事务一词肯定不陌生。事务是保证数据库操作执行的一致性和完整性的重要机制，它能够确保在出现任何问题时能够回滚数据库操作，避免数据的丢失和不完整操作的发生。 在开发中，我们通常使用循环进行批量操作，但是在循环内部开启事务是否有问题呢？ for (int i = 0; i < 10; i++) { try { // 开启事务 conn.setAutoCommit(

随着互联网和大数据技术的迅速发展，越来越多的应用场景需要处理大规模数据，并保证数据的一致性。在分布式系统中，处理大规模数据的同时实现分布式事务的一致性成为一项具有挑战性的任务。Seata Kylin作为一个高效处理大规模数据的分布式事务处理引擎应运而生。下面将详细介绍Seata Kylin的设计和实现原理，包括其核心概念、功能特点和工作原理等方面。 一、Seata Kylin的核心概念 1、分布式