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一、RPC框架：以Dubbo为例

1. Dubbo核心概念

Dubbo是阿里巴巴开源的一款高性能Java RPC框架，主要包含以下核心组件：

• Provider：服务提供方，暴露服务

• Consumer：服务消费方，调用远程服务

• Registry：注册中心，负责服务注册与发现

• Monitor：监控中心，统计服务调用次数和调用时间

• Container：服务运行容器

2. Dubbo工作原理

1. 服务暴露：Provider启动时向Registry注册自己提供的服务

2. 服务订阅：Consumer启动时向Registry订阅所需服务

3. 服务调用：Consumer通过获取的Provider地址列表，直接调用Provider

4. 监控统计：Consumer和Provider定时发送统计数据到Monitor

3. Dubbo核心特性

• 负载均衡：支持Random、RoundRobin、LeastActive等多种策略

• 集群容错：提供Failover、Failfast、Failsafe等容错机制

• 服务治理：支持服务降级、动态配置、服务分组等

• 协议支持：默认使用Dubbo协议，也支持HTTP、RMI等

• 序列化：支持Hessian、JSON、Java原生序列化等

4. Dubbo示例代码

// 服务接口
public interface GreetingService {String sayHello(String name);
}// 服务实现
@Service
public class GreetingServiceImpl implements GreetingService {@Overridepublic String sayHello(String name) {return "Hello, " + name;}
}// 服务配置
@Configuration
@EnableDubbo(scanBasePackages = "com.example")
public class ProviderConfiguration {@Beanpublic RegistryConfig registryConfig() {RegistryConfig registryConfig = new RegistryConfig();registryConfig.setAddress("zookeeper://127.0.0.1:2181");return registryConfig;}
}

二、分布式事务解决方案

1. 分布式事务挑战

在微服务架构中，业务操作通常需要跨多个服务，传统单机事务无法满足需求，主要面临以下问题：

• 网络不可靠：服务间调用可能失败

• 性能问题：长事务会占用系统资源

• 数据一致性：如何保证多个服务数据最终一致

2. 常见解决方案

(1) Seata方案

Seata(Simple Extensible Autonomous Transaction Architecture)是阿里开源的分布式事务解决方案，支持AT、TCC、SAGA和XA模式。

AT模式(Auto Transaction)

工作原理：

1. 一阶段：

   • 解析SQL，生成前置镜像(before image)和后置镜像(after image)

   • 执行业务SQL

   • 提交前，向TC(Transaction Coordinator)注册分支事务

   • 报告分支状态

2. 二阶段：

   • 成功：异步删除快照数据

   • 失败：根据快照数据回滚

特点：

• 对业务无侵入

• 性能较好

• 依赖数据库快照能力

Seata架构组件

• TC(Transaction Coordinator)：事务协调器，维护全局事务状态

• TM(Transaction Manager)：事务管理器，定义全局事务边界

• RM(Resource Manager)：资源管理器，管理分支事务

(2) TCC模式(Try-Confirm-Cancel)

TCC是一种补偿型事务方案，将事务分为三个阶段：

1. Try：预留业务资源

2. Confirm：确认执行业务操作

3. Cancel：取消执行业务操作

示例流程：

订单服务 - 库存服务 - 账户服务
Try: 创建订单(状态:处理中) → 冻结库存 → 冻结金额
Confirm: 订单状态→成功 → 扣减库存 → 扣减金额
Cancel: 订单状态→失败 → 释放库存 → 释放金额

 

特点：

• 需要业务实现三个接口

• 性能较好

• 数据最终一致