最大努力通知分布式解决方案
摘要：适用场景：适用最终一致性时间敏感度低的场景，并且事务的被动方的处理结果不会影响主动方的处理结果，最典型的是支付成功后，平台通知商户。 优缺点 优点： 1）能够实现跨企业的数据一致性。 2）业务被动 方的处理结果不会影响业务主动方的处理结果。 缺点： 1）只适用于时间敏感度低的场景 2）业务消息可能丢
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posted @ 2022-10-25 23:03
10 2022 档案
可靠消息最终一致性解决方案
摘要：可靠消息最终一致性分布式事务解决方案 指的是事务的发起方执行完本地事务之后。发出一条消息，事务的参与方，也就是消息的消费者一定能够接受到这条消息并处理成功。最终事务的发送方和消费方都能执行成功，达到一致性状态。 适用场景：适用于消息能够能都独立存储，降低耦合性，并且对数据一致性比较敏感的场景。 优缺
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posted @ 2022-10-25 22:53
TCC事务解决方案
摘要：适用场景： 适用于具有强隔离性，严格一致性要求，也适用执行时间比较短的业务。 方案优缺点 优点： 1）在应用层实现具体逻辑，锁定资源的粒度小，不会锁定所有资源，性能比较高 2）Confirm阶段和Cancel阶段的方法具备幂等性，能够保证分布式执行完的数据一致性。 3）TCC分布式事务解决方案由主业
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posted @ 2022-10-25 22:39
强一致性分布式事务与最终一致性分布式事务方案
摘要：强一致性事务解决方案 优点： 1）数据一致性比较高 2）在任意时刻都能都够查询到最新写入的数据 缺点： 1）存在性能问题，在分布式事务未完全提交和回滚之前，应用不能查询到最新的数据 2）不适高并发场景 3）实现复杂牺牲可用性 最终一致性分布式事务解决方案 优点： 1）性能比较高 2）适合高并发场景
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posted @ 2022-10-25 21:59
Netty Reactor模型
摘要：1、netty抽象出两个线程池：BossGroup负责监听和建立连接 ；WorkerGroup 负责网络IO的读写 2、BossGroup 和 WorkerGroup 类型都是NioEventLoopGroup , 相当于一个事件循环组，这个组中含有多个事件循环，每一个事件循环都是NioEventL
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posted @ 2022-10-23 22:58
TCP 粘包/拆包的原因及解决方法？
摘要：TCP是以流的方式来处理数据，一个完整的数据包可能会被TCP拆分成多个包进行发送，也可能把多个小的包封装成一个大的数据包。由于TCP数据包之间没有边界保护，所以当发生粘包或拆包时，接收端难以从数据流中准确获取数据。 TCP粘包/分包的原因： 应用程序写入的字节大小大于套接字发送缓冲区的大小，会发生拆
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posted @ 2022-10-23 15:03
Reactor 模式线程模型
摘要：根据Reactor的数据量和处理资源池线程数量，可以分为3钟典型实现 单Reactor单线程 单Reactor 多线程 主从Reactor 多线程
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posted @ 2022-10-23 15:01
nacos原理
摘要：配置中心原理 1.Nacos 客户端使用长轮询请求客户端变更数据，并且设置30s超时，当配置发生变化响应会立即返回，否则一直等到29.5s之后再返回响应。 2.客户端的请求到达服务端后，服务端将该请求加入AllSubs的队列中，等待配置发生变更时DataChangeTask主动去触发，并将变更后的数
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posted @ 2022-10-20 14:04
