分布式系统

• tomcat + session–》使用Redis缓存tomcat的session数据

tomcat增加配置，将session托管给redis管理（RedisSessionManager）

• spring session + redis

• 针对模块进行系统拆分，一拆多
• 对于大量的读请求，使用缓存处理
• 对于大量的写请求，使用MQ进行削峰处理
• 数据库进行分库分表
• 数据库读写分离
• 使用搜索引擎

• 垂直拆分

将一个表的n个字短按访问频率分组，假设表里有1000w条数据，分完两个库后，A库有1000w条数据，字短访问较高，B库有1000w条数据，字短访问较低

• 水平拆分

将1000w条数据均匀的拆分到n个表，A库有500w条数据，B库有500w条数据

• 线上服务停机，使用自己的后台程序，将现有的数据分到对应的库，表
• 不停机，对数据进行双写，单表，分表数据同时进行新增，同时书写程序，保证旧数据逐步向分库分表进行迁移，单写分库分表

• 增加写服务器的数量
• 避免新增,更新完之后立马执行
• 指定从主库查询
• 打开mysql的并行复制

• XA(两阶段提交方案)

第一阶段:事务管理器询问各个库sql是否可以执行
第二阶段:执行

• TCC

try:做一些预准备工作
/confirm/i:执行操作
cancel:回滚操作

• 本地消息表

1:A系统在本地执行事务的同时,插入一条数据到消息表
2:A系统发送消息到MQ中
3:B系统接到消息之后,将一条数据放入消息表,同时执行其他的业务操作
4:B系统执行成功之后,改写AB两系统的消息表数据状态
5:A系统会定时扫描自己的消息表,将长时间失败的数据重发到B系统,让B再次处理
6:可以保证最终一致性,B系统相同消息只消费一次,哪怕失败了,A系统也会不断向B系统重发消息直至B系统消费成功

• 可靠消息最终一致性方案

1:A系统发送prepared消息到MQ,然后执行A系统业务操作
2:A系统业务操作失败,则发送消息对prepared消息进行回滚
3:A系统操作成功,则发送消息对prepared消息进行confirm
4:B系统执行本地事务
5:MQ自动轮询所有的prepared消息,回调A系统确认此条消息的状态
6:B系统需要实现幂等性