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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


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