网上有资料说在大型的数据中心里,数据库就只有存储的功能,事务的功能会被疯狂削减。
因为没有微服务相关经验,所以不太理解这句话,所以希望有大佬可以讲一下将单体架构与微服务架构的设计思想
因为在微服务系统中,数据库往往不是一个,因为使用同一个数据库就容易出现数据库事务死锁。
假设用户下单需要经过三个系统:用户系统、订单系统、钱包系统,三个系统共用一个数据库。假设有新手偷懒,在钱包系统中直接查询了订单数据也使用了事务。
于是在用户下单时候,订单系统为了保障库存的扣除启用了订单事务,经过钱包系统时候,扣除余额也 使用了事务。两个系统的事务就造成了死锁,接口直接崩溃。
所以从一开始应该从根本上直接避免这个情况,而且分库优点也有很多。
单体应用最出色的应该就是Java的那套了。优点很多:
优点:
首先,让我们了解一下单体架构和微服务架构的基本概念:
在大型数据中心中,数据库通常被用作一个集中的数据存储和服务。由于数据库在微服务架构中被用作服务的一部分,因此它也需要与其他服务进行交互。在某些情况下,数据库的事务功能可能会受到影响,但这并不意味着事务功能会被削减或忽略。实际上,事务管理在微服务架构中仍然非常重要,因为多个服务之间的数据一致性是分布式系统中的一个关键问题。
在微服务架构中,由于系统被拆分成多个独立的服务,每个服务都有自己的数据库。因此,事务管理变得更加复杂,因为需要协调多个服务之间的数据操作。一种常见的方法是采用分布式事务,例如使用两阶段提交(2PC)或多阶段提交(多阶段提交)协议来确保数据的一致性。此外,还可以使用补偿事务(Compensating Transactions)来处理某个服务的事务失败对其他事务的影响。
总之,单体架构和微服务架构有各自的设计思想和优点。在选择适合您项目的架构时,应该根据具体的需求和约束进行权衡。对于大型数据中心而言,合理的设计和配置这些架构的关键在于理解它们的基本概念和事务管理的复杂性,并根据实际情况做出最佳决策
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Run项目架构 Run是一个命令行工具,没有复杂的CS或BS架构,只是通过解析命令行或者配置文件来下载运行相应的脚本。 Flock Run使用了前面提到的进程文件锁,避免同时运行同一个脚本。同时运行同一个脚本会有什么问题呢?例如我们run pt-summary,同时另一个终端执行run -u pt-summary,这样前一个命令可能使用旧脚本也可能使用新脚本,这是我们要规避的问题。
另一种方式,我认为是水平分割当前结构。所以我的领域是基于一些教育大学。因此,一半的大学低于一分贝,剩下的将低于另一分贝。并根据两个地区部署服务(两个针对两套大学)。 目前,我决定继续采用最后提到的方法。我对这些类型的任务是新的,因为它涉及一些体系结构任务。我也是微服务和分布式数据库领域的初学者。有人能证实我的方法能解决我的问题吗?我可以继续我的第二种方法--根据域对象对数据库进行水平分区吗?