（一）问题的起源 在电商等业务中，系统一般由多个独立的服务组成，如何解决分布式调用时候数据的一致性？ 具体业务场景如下，比如一个业务操作，如果同时调用服务 A、B、C，需要满足要么同时成功；要么同时失败。A、B、C 可能是多个不同部门开发、部署在不同服务器上的远程服务。 在分布式系统来说 ...

消息发送一致性 微服务架构下，需要通过网络进行通信，就自然引入了数据传输的不确定性，也就是CAP原理中的P-分区容错，而这里的消息发送一致性是可靠消息的保证。 生成消息的业务动作与消息发送的一致（e.g： 如果业务操作成功，那么由这个业务操作所产生的消息一定会成功投递出去，否则就丢失消息 ...

，一个系统中增加钱。 下面我们分析下最终一致性的实现方案，最终一致性通常都是使用消息中间件来实现的，系统 ...

事务消息：实现了消息生成者本地事务与消息发送的原子性，保证消息生成者本地事务处理成功与消息发送成功的最终一致性问题。 注意点：由于MQ通常都会保证消息能够投递成功，因此，如果业务没有及时返回ACK结果，那么就有可能造成MQ的重复消息投递问题 ...

问题思考 订单系统和积分系统、财务记账系统在不同的系统中,如果订单操作成功,积分系统或财务系统没有对应的记录,就会造成数据不一致的情况,在这种背景下就需要有一套方案解决不一致的情况. 方案图如下（龙果学院方案图）： 流程: 1预发消息 2dubbo返回 3确认并发 ...

目录 前言 什么是最终一致性？ 实现方案 代码实现 小结 推荐阅读 前言 这篇文章是《关于分布式事务的理解》的后续篇：分布式事务之最终一致性实现方案。 还是那个电商需求，一个订单支付完成后的业务场景，有如下操作： 更改订单的状态 ...

有花时间去研究masstransit的saga，英文水平不过关，始终无法实现上手他的代码编排的业务，遗憾。 本文通过rabbit和sqlserver实现下单，更新库存，更新产品，模拟数据最终一致性。 项目结构如下,reportService可有可无，这里就相当一个链条，只要两节走通了后面 ...

强一致性、弱一致性、最终一致性 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 强一致性：系统中的某个数据被成功更新后，后续任何对该数据的读取操作都将得到更新后的值； 弱一致性：系统中的某个数据被更新后，后续对该数据的读取操作可能得到更新后的值，也可能是更改 ...