关于软件测试:黑马软件测试V402021年完结海上明月共潮生

117次阅读

共计 1443 个字符，预计需要花费 4 分钟才能阅读完成。

分布式事务实际：解决分布式系统的一致性问题
在分布式系统中，因为数据扩散在不同的节点上，并且这些节点可能位于不同的物理地位，因而很容易呈现数据不统一的问题。为了解决这个问题，咱们须要应用分布式事务来保证数据的一致性。本文将介绍分布式事务的概念以及如何在实践中应用它来解决分布式系统的一致性问题。

分布式事务的概念
在单机零碎中，咱们能够应用事务来保证数据的一致性。事务是一组原子性操作的汇合，这些操作要么全副执行胜利，要么全副回滚到初始状态。在分布式系统中，因为数据扩散在不同的节点上，因而须要应用分布式事务来保证数据的一致性。

分布式事务通常通过以下两种形式来实现：

二阶段提交（Two-Phase Commit，2PC）：在该协定中，由一个协调者来协调所有参与者的事务，并最终决定是否提交或回滚这些事务。

弥补事务（Compensating Transaction）：在该协定中，每个参与者都会进行本地事务，并记录下对全局事务的影响。如果某个参与者失败了，那么它会回滚本地事务，并执行一系列弥补操作来撤销本人对全局事务的影响。

分布式事务的实际
在实践中，咱们通常应用分布式事务框架来简化开发过程。以下是一个应用 Seata 框架实现分布式事务的例子：

@Service
public class OrderService {

@Autowired
private OrderMapper orderMapper;

@Autowired
private StorageClient storageClient;

@GlobalTransactional
public void createOrder(OrderDTO orderDTO) {Order order = new Order();
    order.setUserId(orderDTO.getUserId());
    order.setProductId(orderDTO.getProductId());
    order.setCount(orderDTO.getCount());
    order.setAmount(orderDTO.getAmount());
    order.setStatus(0);
    orderMapper.createOrder(order);

    // 扣减库存
    storageClient.deductStock(orderDTO.getProductId(), orderDTO.getCount());

    // 提交订单
    orderMapper.updateOrderStatus(order.getId(), 1);
}

}
在该例子中，咱们应用了 Seata 框架来实现分布式事务。@GlobalTransactional 注解用于标识该办法须要参加分布式事务，当这个办法被调用时，Seata 会协调所有参与者的事务并最终决定是否提交或回滚这些事务。

在 createOrder 办法中，咱们首先创立了一个订单并插入到数据库中。而后调用了 storageClient.deductStock 办法来扣减库存。最初，咱们更新了订单状态为已提交。如果在这个过程中呈现了任何异样，Seata 会回滚所有的事务，并执行一系列弥补操作来撤销对全局事务的影响。

结语
分布式系统的一致性问题始终是开发者们须要面对的一个难题。通过应用分布式事务，咱们能够保证数据的一致性，并且简化了开发过程。本文介绍了分布式事务的概念以及如何在实践中应用它来解决分布式系统的一致性问题。心愿这对您有所帮忙。

正文完