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- 在一个长事务中，一个由两台服务器一起参与的事务，服务器A发起事务，服务器B参与事务，B的事务需要人工参与，所以处理时间可能很长。如果按照ACID的原则，要保持事务的隔离性、一致性，A发起的事务中使用到的事务资源将会被锁定，不允许其他应用访问到事务过程中的中间结果，直到整个事务被提交或者回滚。这就造成事务A中的资源被长时间锁定，系统将不可用。 在一个长事务中，一个由两台服务器一起参与的事务，服务器A发起事务，服务器B参与事务，B的事务需要人工参与，所以处理时间可能很长。如果按照ACID的原则，要保持事务的隔离性、一致性，A发起的事务中使用到的事务资源将会被锁定，不允许其他应用访问到事务过程中的中间结果，直到整个事务被提交或者回滚。这就造成事务A中的资源被长时间锁定，系统将不可用。
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- 本文基于CSEJavaSDK-2.3.35版本进行描述，对应的ServiceComb-Java-Chassis版本是1.1.0.B006。 文中的示例业务日志和代码来自问题复现demo。问题描述问题复现demo在这里。前几天被拉去看一个问题。某服务（后面称其为A服务）采用同步模式运行，RPC方式调用其他微服务。在本地调试无问题，线上运行时此服务调用另外一个服务（后面称其为B服务）的接口会报错... 本文基于CSEJavaSDK-2.3.35版本进行描述，对应的ServiceComb-Java-Chassis版本是1.1.0.B006。 文中的示例业务日志和代码来自问题复现demo。问题描述问题复现demo在这里。前几天被拉去看一个问题。某服务（后面称其为A服务）采用同步模式运行，RPC方式调用其他微服务。在本地调试无问题，线上运行时此服务调用另外一个服务（后面称其为B服务）的接口会报错...
- 转自CSDN 原作发于2018年04月08日 15:19:59传统的单体应用的微服务化改造过程中大多会面临数据库拆分，故而原来由数据库保证的数据一致性也一定面临重新设计和实现，此时需要引入分布式数据一致性方案来解决。常见的解决方案主要有2PC，TCC，事件驱动等，而在微服务开源项目 ServiceComb中提出并实现了使用Saga[1]来解决微服务的数据一致性难题，不同方案的对比可参考《Se... 转自CSDN 原作发于2018年04月08日 15:19:59传统的单体应用的微服务化改造过程中大多会面临数据库拆分，故而原来由数据库保证的数据一致性也一定面临重新设计和实现，此时需要引入分布式数据一致性方案来解决。常见的解决方案主要有2PC，TCC，事件驱动等，而在微服务开源项目 ServiceComb中提出并实现了使用Saga[1]来解决微服务的数据一致性难题，不同方案的对比可参考《Se...
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