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事务性消息传递进行通信通过使用事务发件箱或事件溯源模式可靠地发送和接收消息和事件作为数据库事务的一部分；幂等消费者 - 通过跟踪已处理的消息来检测和丢弃重复的消息。此模式处理失败导致消息

2 年前

一个支持多种语言的分布式事务框架，支持saga、tcc、xa、2-phase message、outbox patterns 发件箱第一个致力于微服务分布式事务

2 年前

不仅需要更新自己的本地数据存储，还需要通知其他服务已发生的数据更改。#发件箱模式（使用 CDC 实现）是一种让服务以安全一致的方式执行这两项任务的方法，避免不安全的双重写入的陷阱。 CDC 非常

5 个月前

不一致或系统不可用的风险。在发件箱模式中，不是将事件发布到 Kafka，而是将记录添加到特殊的数据库表（称为“发件箱”）中以捕获意图发布事件。由于这是发生原始持久化的同一个数据库，因此

4 个月前

Kafka。这使您能够使用本地事务，所涉及系统之间的异步通信以及异步的，可能无限的重试机制。如果您只想在服务之间复制数据或通知其他服务已发生事件，则可以将发件箱模式与Debezium等变更数据

4 年前

支持它们时才是可行的。在许多情况下，这些都没有。让我们看一下如何通过消除跨服务的事务需求来解决此问题。当我们开始探索解决方案时，我们遇到了事务发件箱模式 CDC模式，用这种方法该服务在

2 年前

使用发件箱来广播消息也可能会产生严重的后果。让我们回到竞争条件示例。如果第 3 个事务最快，我们尝试通过第 1 个和第 2 个提交之前最后处理的位置进行查询，那么我们将不知道该间隙是由

1 年前

Micronaut是一个类似Spring Boot的微服务框架，Eventuate Tram是提供事务性消息的框架，提供事务发件箱模式，也就是将发送的消息首先存储到带有主键的关系数据库

4 年前

ECommerce Microservices是一个虚构的电子商务，基于不同的软件架构和技术，如微服务架构、垂直切片架构、CQRS 模式、领域驱动设计、事件驱动架构、收件箱和发件箱

2 年前

考虑解决由发件箱模式（Outbox Pattern）引起的重复事件。我们不想放弃发件箱模式，因为如果放弃，我们就无法处理事件损失。因此，我们试图消除重复事件。在所有项目中，常用的

9 个月前

并不总是正确的解决方案。在某些情况下，强一致性是绝对必要的，例如帐户转帐。在这种情况下，基于编排的Saga可能会更适合，或者在同一有限上下文中依靠微服务之间的2PC。设计模式：事务发件箱和

3 年前

Connect组件，这些组件将通过发件箱模式或更改数据捕获的各种实现风格从数据源中提取数据并发布将其发送到 Kafka，以便在流应用程序中摄取。流拓扑将使用产品 ID作为分区键来合并所有

2 年前

Kafka Streams 拓扑以及几个 Kafka Connect 组件，这些组件将通过发件箱模式或更改数据捕获的各种实现风格从数据源中提取数据并发布将其发送到 Kafka，以便在流

2 年前

SpringBoot应用程序的事务绑定#发件箱模式实现，专门基于Kafka、AMQP和JMS的代理。应用程序模块之间交换的一些事件可能对外部系统感兴趣。Spring Modulith

7 个月前

（CQRS）模式将状态突变与查询分离。服务可以侦听来自下游系统的域事件并更新内部物化视图以在本地执行查询，而不是实时查询服务。这提高了读取性能、整体系统可用性和自主性。 6. 使用发件箱

2 年前

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