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哔哩哔哩网页版下载视频的SEO顾问服务价格是多少?

96SEO 2026-02-20 08:07 0


应用场景

分布式系统调用的特点为一个核心业务逻辑的执行同时需要调用多个下游业务进行处理。

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因此如何保证核心业务和多个下游业务的执行结果完全一致是分布式事务需要解决的主要问题。

以电商交易场景为例用户支付订单这一核心操作的同时会涉及到下游物流发货、积分变更、购物车状态清空等多个子系统的变更。

当前业务的处理分支包括

传统XA事务方案性能不足

为了保证上述四个分支的执行结果一致性典型方案是基于XA协议的分布式事务系统来实现。

将四个调用分支封装成包含四个独立事务分支的大事务。

基于XA分布式事务的方案可以满足业务处理结果的正确性但最大的缺点是多分支环境下资源锁定范围大并发度低随着下游分支的增加系统性能会越来越差。

将上述基于XA事务的方案进行简化将订单系统变更作为本地事务剩下的系统变更作为普通消息的下游来执行事务分支简化成普通消息订单表事务充分利用消息异步化的能力缩短链路提高并发度。

该方案中消息下游分支和订单系统变更的主分支很容易出现不一致的现象例如

上述普通消息方案中普通消息和订单事务无法保证一致的原因本质上是由于普通消息无法像单机数据库事务一样具备提交、回滚和统一协调的能力。

而基于Apache

RocketMQ实现的分布式事务消息功能在普通消息基础上支持二阶段的提交能力。

将二阶段提交和本地事务绑定实现全局提交结果的一致性。

Apache

RocketMQ事务消息的方案具备高性能、可扩展、业务开发简单的优势。

具体事务消息的原理和流程请参见下文的功能原理。

功能原理

提供的一种高级消息类型支持在分布式场景下保障消息生产和本地事务的最终一致性。

事务消息处理流程

RocketMQ服务端将消息持久化成功之后向生产者返回Ack确认消息已经发送成功此时消息被标记为暂不能投递这种状态下的消息即为半事务消息。

生产者根据本地事务执行结果向服务端提交二次确认结果Commit或是Rollback服务端收到确认结果后处理逻辑如下

二次确认结果为Commit服务端将半事务消息标记为可投递并投递给消费者。

二次确认结果为Rollback服务端将回滚事务不会将半事务消息投递给消费者。

在断网或者是生产者应用重启的特殊情况下若服务端未收到发送者提交的二次确认结果或服务端收到的二次确认结果为Unknown未知状态经过固定时间后服务端将对消息生产者即生产者集群中任一生产者实例发起消息回查。

生产者收到消息回查后需要检查对应消息的本地事务执行的最终结果。

生产者根据检查到的本地事务的最终状态再次提交二次确认服务端仍按照步骤4对半事务消息进行处理。

初始化半事务消息被生产者构建并完成初始化待发送到服务端的状态。

事务待提交半事务消息被发送到服务端和普通消息不同并不会直接被服务端持久化而是会被单独存储到事务存储系统中等待第二阶段本地事务返回执行结果后再提交。

此时消息对下游消费者不可见。

消息回滚第二阶段如果事务执行结果明确为回滚服务端会将半事务消息回滚该事务消息流程终止。

提交待消费第二阶段如果事务执行结果明确为提交服务端会将半事务消息重新存储到普通存储系统中此时消息对下游消费者可见等待被消费者获取并消费。

消费中消息被消费者获取并按照消费者本地的业务逻辑进行处理的过程。

此时服务端会等待消费者完成消费并提交消费结果如果一定时间后没有收到消费者的响应Apache

RocketMQ会对消息进行重试处理。

具体信息请参见消费重试。

消费提交消费者完成消费处理并向服务端提交消费结果服务端标记当前消息已经被处理包括消费成功和失败。

Apache

RocketMQ默认支持保留所有消息此时消息数据并不会立即被删除只是逻辑标记已消费。

消息在保存时间到期或存储空间不足被删除前消费者仍然可以回溯消息重新消费。

消息删除Apache

RocketMQ按照消息保存机制滚动清理最早的消息数据将消息从物理文件中删除。

更多信息请参见消息存储和清理机制。

使用限制

的主题内使用即事务消息只能发送至类型为事务消息的主题中发送的消息的类型必须和主题的类型一致。

消费事务性

事务消息保证本地主分支事务和下游消息发送事务的一致性但不保证消息消费结果和上游事务的一致性。

因此需要下游业务分支自行保证消息正确处理建议消费端做好消费重试如果有短暂失败可以利用重试机制保证最终处理成功。

RocketMQ

事务消息为最终一致性即在消息提交到下游消费端处理完成之前下游分支和上游事务之间的状态会不一致。

因此事务消息仅适合接受异步执行的事务场景。

事务超时机制

事务消息的命周期存在超时机制即半事务消息被生产者发送服务端后如果在指定时间内服务端无法确认提交或者回滚状态则消息默认会被回滚。

事务超时时间请参见参数限制。

使用示例

5.0版本下创建主题操作推荐使用mqadmin工具需要注意的是对于消息类型需要通过属性参数添加。

示例如下

mqadmin

为保证事务一致性在构建生产者时必须设置事务检查器和预绑定事务消息发送的主题列表客户端内置的事务检查器会对绑定的事务主题做异常状态恢复。

创建事务主题

NORMAL类型Topic不支持TRANSACTION类型消息生产消息会报错。

./bin/mqadmin

额外属性本例给主题添加了message.type为TRANSACTION的属性用来支持事务消息

//演示demo模拟订单表查询服务用来确认订单事务是否提交成功。

private

static

true;}//演示demo模拟本地事务的执行结果。

private

static

ClientServiceProvider();MessageBuilder

messageBuilder

MessageBuilderImpl();//构造事务生产者事务消息需要生产者构建一个事务检查器用于检查确认异常半事务的中间状态。

Producer

producer

provider.newProducerBuilder().setTransactionChecker(messageView

{/***

事务检查器一般是根据业务的ID去检查本地事务是否正确提交还是回滚此处以订单ID属性为例。

*

在订单表找到了这个订单说明本地事务插入订单的操作已经正确提交如果订单表没有订单说明本地事务已经回滚。

*/final

String

messageView.getProperties().get(OrderId);if

(Strings.isNullOrEmpty(orderId))

{//

TransactionResolution.ROLLBACK;}return

TransactionResolution.ROLLBACK;}).build();//开启事务分支。

final

Transaction

{e.printStackTrace();//事务分支开启失败直接退出。

return;}Message

message

messageBuilder.setTopic(topic)//设置消息索引键可根据关键字精确查找某条消息。

.setKeys(messageKey)//设置消息Tag用于消费端根据指定Tag过滤消息。

.setTag(messageTag)//一般事务消息都会设置一个本地事务关联的唯一ID用来做本地事务回查的校验。

.addProperty(OrderId,

xxx)//消息体。

.setBody(messageBody.getBytes()).build();//发送半事务消息final

SendReceipt

{//半事务消息发送失败事务可以直接退出并回滚。

return;}/***

如果本地事务未知异常则不处理等待事务消息回查。

**/boolean

localTransactionOk

业务可以自身对实时性的要求选择是否重试如果放弃重试可以依赖事务消息回查机制进行事务状态的提交。

e.printStackTrace();}}

else

建议记录异常信息回滚异常时可以无需重试依赖事务消息回查机制进行事务状态的提交。

e.printStackTrace();}}}使用建议​

避免大量未决事务导致超时

RocketMQ支持在事务提交阶段异常的情况下发起事务回查保证事务一致性。

但生产者应该尽量避免本地事务返回未知结果。

大量的事务检查会导致系统性能受损容易导致事务处理延迟。

消息回查时对于正在进行中的事务不要返回Rollback或Commit结果应继续保持Unknown的状态。

一般出现消息回查时事务正在处理的原因为事务执行较慢消息回查太快。

解决方案如下

将第一次事务回查时间设置较大一些但可能导致依赖回查的事务提交延迟较大。



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SEO优化效果数据

基于我们服务的客户数据统计,平均优化效果如下:

+85%
自然搜索流量提升
+120%
关键词排名数量
+60%
网站转化率提升
3-6月
平均见效周期

行业案例 - 制造业

  • 优化前:日均自然流量120,核心词无排名
  • 优化6个月后:日均自然流量950,15个核心词首页排名
  • 效果提升:流量增长692%,询盘量增加320%

行业案例 - 电商

  • 优化前:月均自然订单50单,转化率1.2%
  • 优化4个月后:月均自然订单210单,转化率2.8%
  • 效果提升:订单增长320%,转化率提升133%

行业案例 - 教育

  • 优化前:月均咨询量35个,主要依赖付费广告
  • 优化5个月后:月均咨询量180个,自然流量占比65%
  • 效果提升:咨询量增长414%,营销成本降低57%

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