Seata:分布式事务解决方案

Seata 是一种开源的分布式事务解决方案,它为微服务架构中的分布式事务提供了一个有效的解决方案。

以下是一个简单的使用 Seata 进行分布式事务管理的例子:

  1. 首先,确保你的项目中已经集成了 Seata。
  2. resources 目录下配置 file.confregistry.conf 文件。

file.conf 示例配置:




transport {
  type = "TCP"
  server = "NIO"
  heartbeat = "true"
  enableTmClientBatchSendRequest = "false"
}
 
service {
  vgroupMapping.my_test_tx_group = "default"
  default.grouplist = "127.0.0.1:8091"
  enableDegrade = "false"
  disable = "false"
  maxCommitRetryTimeout = "10s"
  maxRollbackRetryTimeout = "10s"
}
 
client {
  async.commit.buffer.limit = 10000
  lock {
    retryInterval = 10
    retryTimes = 30
    retryPolicyBranchRollbackOnConflict = "TRUE"
  }
  reportRetryCount = 5
  tableMetaCheckEnable = false
  sagaRetryDelayMillis = 1000
  sagaMaxRetryDelayMillis = 30000
  sagaRetryMapper = "failure_rate"
  tmCommitRetryPeriod = 1000
  tmRollbackRetryPeriod = 1000
}

registry.conf 示例配置:




registry {
  type = "file"
 
  file {
    name = "file.conf"
  }
}
 
config {
  type = "file"
 
  file {
    name = "file.conf"
  }
}
  1. 在你的业务代码中,使用 @GlobalTransactional 注解开启全局事务。

示例代码:




@GlobalTransactional
public void yourGlobalTransactionMethod() {
    // 调用第一个服务的方法
    someService.firstPhaseMethod();
 
    // 调用第二个服务的方法
    anotherService.secondPhaseMethod();
}

someService.firstPhaseMethod()anotherService.secondPhaseMethod() 是你在不同服务中定义的方法,Seata 会确保这些方法的操作要么同时成功,要么同时失败,维护数据一致性。

以上是 Seata 分布式事务解决方案的一个简单介绍和使用示例。在实际应用中,你需要根据具体的业务场景和架构进行相应的配置和代码调整。

最后修改于:2024年09月04日 12:53

评论已关闭

推荐阅读

DDPG 模型解析,附Pytorch完整代码
2024年11月24日
DQN 模型解析,附Pytorch完整代码
2024年11月24日
AIGC实战——Transformer模型
2024年12月01日
Socket TCP 和 UDP 编程基础(Python)
2024年11月30日
python , tcp , udp
如何使用 ChatGPT 进行学术润色?你需要这些指令
2024年12月01日
AI
最新 Python 调用 OpenAi 详细教程实现问答、图像合成、图像理解、语音合成、语音识别(详细教程)
2024年11月24日
ChatGPT 和 DALL·E 2 配合生成故事绘本
2024年12月01日
omegaconf,一个超强的 Python 库!
2024年11月24日
【视觉AIGC识别】误差特征、人脸伪造检测、其他类型假图检测
2024年12月01日
[超级详细]如何在深度学习训练模型过程中使用 GPU 加速
2024年11月29日
Python 物理引擎pymunk最完整教程
2024年11月27日
MediaPipe 人体姿态与手指关键点检测教程
2024年11月27日
深入了解 Taipy:Python 打造 Web 应用的全面教程
2024年11月26日
基于Transformer的时间序列预测模型
2024年11月25日
Python在金融大数据分析中的AI应用(股价分析、量化交易)实战
2024年11月25日
AIGC Gradio系列学习教程之Components
2024年12月01日
Python3 `asyncio` — 异步 I/O,事件循环和并发工具
2024年11月30日
llama-factory SFT系列教程:大模型在自定义数据集 LoRA 训练与部署
2024年12月01日
Python 多线程和多进程用法
2024年11月24日
Python socket详解,全网最全教程
2024年11月27日