不懂这些高并发分布式架构、分布式系统的数据一致性解决方案,你如何能找到高新互联网工作呢?强势解析eBay BASE模式、去哪儿及蘑菇街分布式架构...
问题分析
概念解读
Most Simple原理解读
eBey、去哪儿、蘑菇街分布式事务案例分析
1.问题解析
要想做架构,必须识别出问题,即是谁的问题,什么问题。
明显的,分布式架构解决的是高并发的问题,高并发下服务高可用和数据一致性问题问题;当规模规模较小时,单库HA即可满足请求,当业务规模持续增加,单库已经无法满足业务需求,业界主流做法,是对业务进行分表、分库,那么原来的有些业务,现在则要在一个事务中,保证两个库同时操作成功或操作不成功(一个库成功,一个库失败,要么重新尝试失败库操作直到成功,要么回滚成功库)。随之而来的问题既是如何保证分库时业务操作的数据一致性。理解高并发分布式架构、分布式系统数据一致性的问题、起源是第一步。
bool withdraw(account_id, amount)
withdraw的语义是从account_id对应的账户中扣除amount数额的钱;如果扣除成功则返回true,账户余额减少amount;如果扣除失败则返回false,账户余额不变。
int create_ticket()
bool idempotent_withdraw(ticket_id, account_id, amount)
create_ticket的语义是获取一个服务器端生成的唯一的处理号ticket_id,它将用于标识后续的操作。idempotent_withdraw和withdraw的区别在于关联了一个ticket_id,一个ticket_id表示的操作至多只会被处理一次,每次调用都将返回第一次调用时的处理结果。这样,idempotent_withdraw就符合幂等性了,客户端就可以放心地多次调用。
基于幂等性的解决方案中一个完整的取钱流程被分解成了两个步骤:1.调用create_ticket()获取ticket_id;2.调用idempotent_withdraw(ticket_id, account_id, amount)。虽然create_ticket不是幂等的,但在这种设计下,它对系统状态的影响可以忽略,加上idempotent_withdraw是幂等的,所以任何一步由于网络等原因失败或超时,客户端都可以重试,直到获得结果。如图所示:
和分布式事务相比,幂等设计的优势在于它的轻量级,容易适应异构环境,以及性能和可用性方面。在某些性能要求比较高的应用,幂等设计往往是唯一的选择。
转载于:https://www.cnblogs.com/uttu/p/6553307.html
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