pre-commit

分布式事务(1)---2PC和3PC原理 分布式事物基本理论 :基本遵循CPA理论，采用柔性事物特征，软状态或者最终一致性特点保证分布式事物一致性问题。 分布式事物常见解决方案 : 2PC两段提交协议 3PC三段提交协议(弥补两端提交协议缺点) TCC或者GTS(阿里) 消息中间件最终一致性 使用LCN解决分布式事物，理念“LCN并不生产事务,LCN只是本地事务的搬运工”。 一、两阶段提交（2PC） 两阶段提交又称 2PC ,2PC是一个非常经典的 强一致、中心化的原子提交协议 。 这里所说的中心化是指协议中有两类节点：一个是中心化 协调者节点 （coordinator）和 N个参与者节点 （partcipant）。 两个阶段 ：第一阶段： 投票阶段 和第二阶段： 提交/执行阶段 。 举例 订单服务A ，需要调用 支付服务B 去支付，支付成功则处理购物订单为待发货状态，否则就需要将购物订单处理为失败状态。 那么看2PC阶段是如何处理的 1、第一阶段：投票阶段 第一阶段主要分为3步 1） 事务询问 协调者 向所有的 参与者 发送 事务预处理请求 ，称之为 Prepare ，并开始等待各 参与者 的响应。 2） 执行本地事务 各个 参与者 节点执行本地事务操作,但在执行完成后并 不会真正提交数据库本地事务 ，而是先向 协调者 报告说：“我这边可以处理了/我这边不能处理”。. 3）

svn server 可通过hook的方式 来自定义SVN 行为控制，这里列几个常用的。 1.限制单个提交文件大小不超过100MB Pre-commit hook @echo off setlocal enabledelayedexpansion set REPOS=%1 set TXN=%2 rem MAX_SIZE value is byte set MAX_SIZE=104857600 for /f "delims=" %%a in ('svnlook changed -t %TXN% %REPOS%') do ( set var=%%a for /f %%i in ('svnlook filesize -t %TXN% %REPOS% !var:~4!') do ( if %%i gtr %MAX_SIZE% ( set /a size=%%i/1024 echo file size upto limit 100MB. File: !var:~4! Size: !size!KB 1>&2 exit 1 ) ) ) exit 0 2.可修改提交记录 Pre-revision property change hook SET REPOS="%1" SET REV="%2" SET USER="%3" SET PROPNAME="%4" SET ACTION="%5" IF

1. 前言 HotStuff提出了一个三阶段投票的BFT类共识协议，该协议实现了safety、liveness、responsiveness特性。通过在投票过程中引入门限签名实现了 O ( n ) 的消息验证复杂度。Hotstuff总结出对比了目前主流的BFT共识协议，构建了基于经典BFT共识实现pipeline BFT共识的模式。 HotStuff是基于View的的共识协议，View表示一个共识单元，共识过程是由一个接一个的View组成。在一个View中，存在一个确定Leader来主导共识协议，并经过三阶段投票达成共识，然后切换到下一个View继续进行共识。假如遇到异常状况，某个View超时未能达成共识，也是切换到下一个View继续进行共识。 Basic hotStuff基础版本的共识协议，一个区块的确认需要三阶段投票达成后再进入下一个区块的共识。pipeline hotStuff是流水线的共识协议，提高了共识的效率。 2. 协议内容 2.1. 协议基础 2.1.1. 名词解释 BFT: 全称是Byzantine Fault tolerance， 表示系统可以容纳任意类型的错误，包括宕机、作恶等等 SMR: 全称是State Machine Replication， 一个状态机系统，系统的每个节点都有着相同的状态副本 BFT SMR protocol:

　　 众所周知，数据库能实现 本地事务 ，也就是在 同一个数据库中 ，你可以允许一组操作要么全都正确执行，要么全都不执行。这里特别强调了 本地事务 ，也就是目前的数据库只能支持同一个数据库中的事务。但现在的系统往往采用微服务架构，业务系统拥有独立的数据库，因此就出现了跨多个数据库的事务需求，这种事务即为“分布式事务”。那么在目前数据库不支持跨库事务的情况下，我们应该如何实现分布式事务呢？本文首先会为大家梳理分布式事务的基本概念和理论基础，然后介绍几种目前常用的分布式事务解决方案。废话不多说，那就开始吧～ 1 什么是事务？ 　　 事务由一组操作构成，我们希望这组操作能够全部正确执行，如果这一组操作中的任意一个步骤发生错误，那么就需要回滚之前已经完成的操作。也就是同一个事务中的所有操作，要么全都正确执行，要么全都不要执行。 2 事务的四大特性 ACID 　　 说到事务，就不得不提一下事务著名的四大特性。 原子性 　　原子性要求，事务是一个不可分割的执行单元，事务中的所有操作要么全都执行，要么全都不执行。 一致性 　　一致性要求，事务在开始前和结束后，数据库的完整性约束没有被破坏。 隔离性 　　事务的执行是相互独立的，它们不会相互干扰，一个事务不会看到另一个正在运行过程中的事务的数据。 持久性 　　持久性要求，一个事务完成之后，事务的执行结果必须是持久化保存的。即使数据库发生崩溃

事务的概念在 这篇文章 中描述过，在分布式系统中，读写位于多个节点的数据，如果依旧想保证ACID特性，就必须实现分布式事务。而其实现关键则是适当的提交协议，目前最简洁，且使用最广泛的无疑是两阶段提交协议（2PC）。 1.实现分布式事务关键组件 单机系统通过 事务管理器（transaction manager，TM） 实现本地事务。分布式系统中，需要协调多个节点的事务管理器，共同提交成功或失败，因此需要 事务协调者（transaction coordinator，TC） 。一个分布式事务管理器，可以粗略地划分为这两个子系统。这两个子系统根据自己在事务执行中扮演的角色，也可称之为 参与者 与 协调者 。 本地事务管理器负责本机事务并发控制和异常恢复等功能，事务协调者负责开启事务，将事务划分为多个子事务分发到相应的节点执行，并协调事务完成（一起提交成功或失败）。在实现中，TM和TC可以实现在同一个进程中，也可以部署在不同的节点。 2.经典两阶段提交协议 两阶段提交的流程比较简单。当分布式事务T执行完成，即事务执行的各节点都告知协调者TC，事务已经执行完成，TC便开启两阶段提交流程。 Phase 1 Prepare： 1.TC写本地日志，并持久化。TC向所有参与者发送Prepare T消息。 2.各参与者TM收到Prepare T消息，根据自身情况，决定是否提交事务。 如果决定提交

文章内容输出来源：拉勾教育Java高薪训练营。 本篇文章是 分布式理论 学习课程中的一部分笔记。 分布式系统架构回顾 概念：分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上，彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统。 所谓分布式系统，就是一个业务拆分成多个子业务，分布在不同的服务器节点，共同构成的系统称为分布式系统，同一个分布式系统中的服务器节点在空间部署上是可以随意分布的，这些服务器可能放在不同的机柜中，也可能在不同的机房中，甚至分布在不同的城市。 特点 （1）分布性（2）对等性（3）并发性（4）缺乏全局时钟（5）故障总是会发生 分布式架构发展大致过程 https://mp.weixin.qq.com/s/bFMObUDJI1zwChirDK6RKQ 面临的问题 通信异常 网络本身的不可靠性，因此每次网络通信都会伴随着网络不可用的风险（光纤、路由、DNS等硬件设备或系统的不 可用），都会导致最终分布式系统无法顺利进行一次网络通信，另外，即使分布式系统各节点之间的网络通信能够 正常执行，其延时也会大于单机操作，存在巨大的延时差别，也会影响消息的收发过程，因此消息丢失和消息延迟 变的非常普遍。 网络分区 网络之间出现了网络不连通，但各个子网络的内部网络是正常的，从而导致整个系统的网络环境被切分成了若干个 孤立的区域，分布式系统就会出现局部小集群，在极端情况下

以下摘自微博 共产主义： https://www. cnblogs.com/communist/p /7941060.html 有些订单SAP提供了Function和BAPI两种方式创建、修改订单，我们建议使用BAPI方式，BAPI会有一些逻辑的检查。 MM模块 MM01、MM02 BAPI_MATERIAL_SAVEDATA 创建物料主数据 BAPI_MATERIAL_SAVEREPLICA 物料视图的扩充 BAPI_GOODSMVT_CREATE 创建物料凭证 GOODSMVT_CODE货物移动代码表：T158G 01 MB01 02 MB31 03 MB1A 04 MB1B 05 MB1C 06 MB11 07 MB04 BAPI_GOODSMVT_CANCEL 冲销物料凭证 BAPI_GOODSMVT_GETDETAIL 显示物料异动明细 BAPI_GOODSMVT_GETITEMS 显示物料文件的明细清单 WS_REVERSE_GOODS_ISSUE 冲销交货单的过账发货 BAPI_RESERVATION_CREATE1 创建预留 BAPI_RESERVATION_CHANGE 修改和删除预留 BAPI_CLASS_CREATE 建立类别 BAPI_CLASS_CHANGE 变更类别 BAPI_CLASS_DELETE 删除类别 BAPI_CLASS_GETDETAIL

01 Mar 2018 Piotr Nowojski ( @PiotrNowojski ) & Mike Winters ( @wints ) This post is an adaptation of Piotr Nowojski’s presentation from Flink Forward Berlin 2017 . You can find the slides and a recording of the presentation on the Flink Forward Berlin website. Apache Flink 1.4.0, released in December 2017, introduced a significant milestone for stream processing with Flink: a new feature called TwoPhaseCommitSinkFunction ( relevant Jira here ) that extracts the common logic of the two-phase commit protocol and makes it possible to build end-to-end exactly-once applications with Flink and a

cd /path/to/project/.git/hooks mv pre-commit.sample pre-commit vim pre-commit 删除原有的东西，将下面脚本复制进去 #!/bin/sh file=$(git diff --name-only HEAD) bin/phpcs --config-set default_standard PSR2 for i in $file;do bin/phpcs -n $i done; 保存 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/owenzhang24/blog/3827211