核2 集中到⼀个线程 ServiceComb 的通信模型演进—Reactor 黄金法则：不要阻塞Event Loop 什么才叫阻塞？ n Thead.sleep() n 等待一个锁 n 等待一个互斥信号或监视器（例如同步的代码块） n 执行一个长时间数据库操作并等待其结果 n 执行一个复杂的计算，占用了可感知的时长 n 在循环语句中长时间逗留 10000TPS=0.1ms处理一个请求

[Github ] https://github.com/apache?q=servicecomb 步骤2 优化 先关注数据层的优化 1. 锁资格 - (锁库存-下订单) CP MySQL-MGR 高带宽 NvmeSSD-持久化配置 索引-加 锁 update-where 2. 库存缓存 AP Codis 3. 收藏数据 AP Codis 用户发请 求查库存 里列表 读缓存的 库存的列

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• 提供强⼀一致保障 • 准备阶段完成资源操作 • 如果准备过程中出现问题，可以回滚 • 提交阶段不不允许出错 • 资源层⾯面提供保障业务侵⼊入性低 • 协议成本⾼高，并且存在全局锁的问题 ACID 与 BASE • ACID • 原⼦子性 （Atomicity） • ⼀一致性 （Consistency） • 隔离性 ( Isolation) • 持久性 ral/2018/03/22/microxchg-sagas.html 如何应对隔离性问题 • 隔离的本质是控制并发，防⽌止并发事务操作相同资源⽽而引起结果错乱 • 在应⽤用层⾯面加⼊入逻辑锁的逻辑。 • Session层⾯面隔离来保证串串⾏行行化操作。 • 业务层⾯面采⽤用预先冻结资⾦金金的⽅方式隔离此部分资⾦金金。 • 业务操作过程中通过及时读取当前状态的⽅方式获取更更新。

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NIO性能高X倍  Highway RPC：采用Netty + PB，既支持多语 言，又保证高性能  高性能幵发设计：线程绑定技术，网络I/O线程 绑定后端的服务调度线程，最大限度减少锁竞 争。采用连接池机制，重用已有的连接 CSE在消费者云业务的实践-分布式事务 1、服务化乊前本地事务： 2、服务化乊后引入分布式事务： 解决方案：CSE提供数据最终一致性方案-Saga