MySQL分布式事务实现场景
时间: 2024-03-26 18:19:36 浏览: 14
MySQL分布式事务实现场景主要包括以下几种:
1. 主从复制:在主库中执行事务,然后将事务日志同步到从库中,从库也执行相同的事务。如果在主库中发生故障,可以自动切换到从库。
2. 分库分表:将数据分散到不同的数据库或表中,每个数据库或表都有自己的事务处理,通过分布式事务管理器来保证全局事务的一致性。
3. 两阶段提交:在分布式环境下,每个节点都有自己的事务处理,但是需要协调各个节点执行全局事务。在两阶段提交中,第一阶段是协调者询问各个参与者是否准备好执行全局事务,第二阶段是协调者通知各个参与者执行全局事务。
4. XA协议:XA协议是一个事务处理的标准,可以用于不同数据库之间的事务协调。在XA协议中,事务管理器协调各个参与者执行全局事务,每个参与者都有自己的事务管理器。
这些场景都可以使用MySQL分布式事务来保证数据的一致性和可靠性。
相关问题
springboot 实现分布式事务demo
好的,下面是一个简单的SpringBoot分布式事务的示例代码:
1. 首先,需要在pom.xml文件中添加以下依赖项:
```
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-jta-atomikos</artifactId>
</dependency>
```
2. 然后,在application.yml文件中配置Atomikos事务管理器:
```
spring:
jta:
atomikos:
datasource:
xa-data-source-class-name: com.mysql.cj.jdbc.MysqlXADataSource
unique-resource-name: ds1
xa-properties:
user: root
password: root
url: jdbc:mysql://localhost:3306/demo?serverTimezone=Asia/Shanghai&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8
min-pool-size: 5
max-pool-size: 20
test-query: SELECT 1
log-dir: tx-logs
max-actives: 50
```
3. 接下来,需要编写两个服务(A和B),并使用Atomikos事务管理器来跨服务进行事务控制。
服务A:
```
@Service
public class ServiceA {
@Autowired
private ServiceB serviceB;
@Autowired
private JdbcTemplate jdbcTemplate;
@Transactional
public void doSomething() {
jdbcTemplate.update("INSERT INTO t_demo(name) VALUES('aaa')");
serviceB.doSomethingElse();
}
}
```
服务B:
```
@Service
public class ServiceB {
@Autowired
private JdbcTemplate jdbcTemplate;
@Transactional
public void doSomethingElse() {
jdbcTemplate.update("INSERT INTO t_demo(name) VALUES('bbb')");
}
}
```
在这个示例中,服务A中的doSomething()方法和服务B中的doSomethingElse()方法都被@Transactional注解标记。这意味着它们在同一个事务中运行,而且如果有任何一个方法失败,整个事务将回滚。
4. 最后,将两个服务作为微服务部署到不同的服务器上(或者使用不同的端口),并使用Spring Cloud或其他工具来使它们协作。
这就是一个简单的SpringBoot分布式事务的示例。当然,实际应用中可能会有更复杂的场景和需求,需要更多的配置和代码来支持。
Java利用mysql实现分布式锁
在Java中,可以利用MySQL的行锁和事务特性来实现分布式锁。以下是一种基于MySQL实现分布式锁的方案:
1. 创建一个名为`distributed_locks`的表,包含两个字段:`key`和`value`。其中`key`表示锁的名称,`value`表示锁的状态(0表示未锁定,1表示已锁定)。
2. 在Java中,创建一个`DistributedLock`类,该类包含以下方法:
```
public class DistributedLock {
private static final String LOCK_KEY = "lock_name";
private static final String LOCK_VALUE = "1";
private Connection connection;
public DistributedLock(Connection connection) {
this.connection = connection;
}
public boolean lock() throws SQLException {
boolean locked = false;
connection.setAutoCommit(false);
PreparedStatement stmt = connection.prepareStatement("SELECT * FROM distributed_locks WHERE `key` = ? FOR UPDATE");
stmt.setString(1, LOCK_KEY);
ResultSet rs = stmt.executeQuery();
if (rs.next()) {
int value = rs.getInt("value");
if (value == 0) {
PreparedStatement updateStmt = connection.prepareStatement("UPDATE distributed_locks SET `value` = ? WHERE `key` = ?");
updateStmt.setString(1, LOCK_VALUE);
updateStmt.setString(2, LOCK_KEY);
int updated = updateStmt.executeUpdate();
if (updated == 1) {
locked = true;
}
}
} else {
PreparedStatement insertStmt = connection.prepareStatement("INSERT INTO distributed_locks (`key`, `value`) VALUES (?, ?)");
insertStmt.setString(1, LOCK_KEY);
insertStmt.setString(2, LOCK_VALUE);
int inserted = insertStmt.executeUpdate();
if (inserted == 1) {
locked = true;
}
}
connection.commit();
connection.setAutoCommit(true);
return locked;
}
public void unlock() throws SQLException {
connection.setAutoCommit(false);
PreparedStatement stmt = connection.prepareStatement("UPDATE distributed_locks SET `value` = ? WHERE `key` = ?");
stmt.setString(1, "0");
stmt.setString(2, LOCK_KEY);
stmt.executeUpdate();
connection.commit();
connection.setAutoCommit(true);
}
}
```
3. 以上代码中的`lock()`方法实现了获取分布式锁的逻辑。该方法会在`distributed_locks`表中查询指定锁的状态,如果该锁未被占用,则将其状态更新为已占用,并返回`true`表示获取锁成功。否则,返回`false`表示获取锁失败。
4. 上述代码中的`unlock()`方法实现了释放分布式锁的逻辑。该方法会将指定锁的状态更新为未占用。
5. 在业务代码中,可以使用以下方式来获取和释放分布式锁:
```
Connection conn = ...; // 获取数据库连接
DistributedLock lock = new DistributedLock(conn);
try {
if (lock.lock()) {
// 获取锁成功,执行业务逻辑
} else {
// 获取锁失败,执行其他逻辑
}
} finally {
lock.unlock();
conn.close();
}
```
需要注意的是,以上代码仅提供了一种基于MySQL实现分布式锁的思路,并不是最佳实践。在实际应用中,需要考虑更多的因素,例如锁超时、死锁等问题。因此,建议在使用分布式锁时,结合具体场景和实际需求,选择适合自己的方案。