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2.分布式链路追踪 SkyWalking 源码分析 —— DataCarrier 异步处理库
3.Springboot之分布式事务框架Seata实现原理源码分析
4.macdfs源码是分布什么
5.分布式事务(Seata)原理 详解篇，建议收藏
6.万字长文带你解读Redisson分布式锁的式系源码

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       这篇文章深入解析了硬核Apache DolphinScheduler 3.0的源码设计和策略，让我们一窥其背后的统源分布式系统架构和容错机制。首先，码分DolphinScheduler采用去中心化设计，分布通过Master/Worker角色注册到Zookeeper，式系小刀源码使用教程实现无中心的统源集群管理。API接口提供丰富的码分调度操作，MasterServer负责任务分发和监控，分布而WorkerServer负责任务执行和日志服务。式系

       容错机制是统源系统的关键，包括服务宕机容错和任务重试。码分服务宕机时，分布MasterServer通过ZooKeeper的式系Watcher机制进行容错处理，重新提交任务。统源任务失败则会根据配置进行重试，直至达到最大次数或成功。远程日志访问通过RPC实现，保持系统的轻量化特性。

       源码分析部分详细介绍了工程模块、配置文件、API接口以及Quartz框架的运用。Master的启动流程涉及Quartz的调度逻辑，Worker则负责执行任务并接收Master的命令。Master与Worker之间通过Netty进行RPC通信，实现了负载均衡和任务分发。

       加入社区讨论，作者鼓励大家参与DolphinScheduler的开源社区，通过贡献代码、文档或提出问题来共同提升平台。无论是新手还是经验丰富的开发者，开源世界都欢迎你的参与，为中国的开源事业贡献力量。

分布式链路追踪 SkyWalking 源码分析 —— DataCarrier 异步处理库

       本文基于 SkyWalking 3.2.6 正式版，主要分享 SkyWalking Collector Remote 远程通信服务，用于 Collector 集群内部通信。Remote Module 应用于 SkyWalking 架构中，实现跨节点的流式处理。

       本文从接口到实现顺序解析 SkyWalking Collector Remote 的项目结构和组件，包括 RemoteModule、spring cglib源码包RemoteSenderService、RemoteClientService、RemoteClient、CommonRemoteDataRegisterService、RemoteDataRegisterService、RemoteDataIDGetter、RemoteDataInstanceCreatorGetter、RemoteSerializeService、RemoteDeserializeService。RemoteModule 实现 Module 抽象类，定义服务如 RemoteSenderService、RemoteDataRegisterService，创建 RemoteClient 实现远程通信。CommonRemoteDataRegisterService 用于注册数据类型对应的远程数据创建器和获取数据协议编号。

       接着，本文深入探讨基于 Google gRPC 的远程通信实现，包括 RemoteModuleGRPCProvider、GRPCRemoteSenderService、GRPCRemoteClientService、GRPCRemoteClient、RemoteCommonServiceHandler、GRPCRemoteSerializeService、GRPCRemoteDeserializeService。RemoteModuleGRPCProvider 提供基于 gRPC 的组件服务实现类，实现远程发送服务、客户端选择器和远程客户端服务。GRPCRemoteClient 实现基于 gRPC 的远程客户端，支持异步发送消息。

       最后，本文提及 SkyWalking Collector Remote 也支持基于 Kafka 的远程通信实现，但目前暂未完成。为了进一步学习 SkyWalking 的分布式链路追踪和远程通信机制，读者可以关注公众号芋道源码，获取 Java 源码解析、原理讲解、面试题、学习指南，回复「书籍」领取 Java 从入门到架构的 本书籍，加入技术群讨论 Java、unity 4.6 引擎源码后端、架构相关技术。

Springboot之分布式事务框架Seata实现原理源码分析

       在SpringBoot环境下的分布式事务框架Seata实现原理涉及到了代理数据源、注册代理Bean以及全局事务拦截器等关键环节。下面我们将逐步解析其核心逻辑。

       首先，Seata通过GlobalTransactionScanner来注册项目中所有带有@GlobalTransactional注解的方法类。该扫描器是一个实现了BeanPostProcessor接口的类，它能够在Spring容器初始化时进行后置处理，从而实现全局事务的管理。

       GlobalTransactionScanner实际上是一个InstantiationAwareBeanPostProcessor，它在实例化Bean前执行postProcessBeforeInstantiation方法，在实例化后执行postProcessAfterInstantiation方法，并在属性填充时执行postProcessProperties方法。尽管GlobalTransactionScanner类本身并未覆盖这3个方法，但在父类的实现中，这些方法用于处理Bean的实例化和属性设置过程。

       关键在于postProcessAfterInitialization方法中实现的wrapIfNecessary方法，该方法在GlobalTransactionScanner类中被重写。当方法执行到existsAnnotation方法判断类方法是否带有@GlobalTransactional注解时，如果存在则创建一个GlobalTransactionalInterceptor作为拦截器处理全局事务。

       在创建代理数据源时，Seata通过DataSourceProxy对系统默认数据源进行代理处理。通过shouldSkip方法判断当前bean是否需要被代理，如果bean是SeataProxy的子类且不是DataSource的子类且不在excludes集合中，则进行代理，从而代理当前系统的默认数据源对象。

       全局事务拦截器主要负责全局事务的发起、执行和回滚。在执行全局事务的方法被代理时，具体的执行拦截器是GlobalTransactionalInterceptor。该拦截器处理全局事务的逻辑，包括获取全局事务、开始全局事务、执行本地业务、提交本地事务、记录undo log、提交数据更新等步骤。其中，kodi ios 下载源码提交本地事务时会向TC（Transaction Coordinator）注册分支并提交本地事务，整个过程确保了分布式事务的一致性。

       当全局事务中任何一个分支发生异常时，事务将被回滚。参与全局事务的组件在异常发生时执行特定的回滚逻辑，确保事务一致性。在Seata的实现中，异常处理机制确保了事务的回滚能够正确执行。

       Seata还提供了XID（Transaction Identifier）的传递机制，通过RestTemplate和Feign客户端进行服务间的调用，确保分布式系统中各个服务能够共享和处理全局事务。RestTemplate在请求头中放置TX_XID头信息，而Feign客户端通过从调用链中获取Feign.Builder，最终通过SeataHystrixFeignBuilder.builder方法实现XID的传递。

       在被调用端（通过Feign调用服务），Seata自动配置会创建数据源代理，使得事务方法执行时能够获取到连接对象，而这些连接对象已经被代理成DataSourceProxy。SeataHandlerInterceptor拦截器对所有请求进行拦截，从Header中获取TX_XID，参与者的XID绑定到上下文中，通过ConnectionProxy获取代理连接对象。在数据库操作中，XID绑定到ConnectionContext，执行SQL语句时通过StatementProxy或PreparedStatementProxy代理连接，从而完成全局事务的处理。

       综上所述，Seata通过一系列复杂的逻辑和机制，实现了SpringBoot环境下的分布式事务管理，确保了分布式系统中数据的一致性和可靠性。

macdfs源码是什么

       MacDFS源码是指Mac操作系统中用于实现分布式文件系统的源代码。

       MacDFS源码是Mac系统中的一个关键组件，它允许用户在分布式环境中访问和管理文件。该源码实现了文件系统的分布式特性，使得多个计算机可以共同协作，共同管理和存储文件。MacDFS源码的主要功能包括文件共享、数据备份、负载均衡以及容错处理等方面。时时彩源码交易

       详细解释：

       1. 基本定义与功能： MacDFS源码是Mac系统的一部分，用于实现分布式文件系统。分布式文件系统是一种可以在多个计算机之间共享文件和存储资源的系统。它允许用户在任何地方访问文件，提高了数据的可用性和可靠性。

       2. 文件共享与数据管理： 通过MacDFS源码，用户可以在网络中的多个计算机之间共享文件。源码实现了文件系统的共享特性，使得不同计算机可以协同工作，共同管理和存储文件。此外，它还可以支持数据备份，确保数据的安全性。

       3. 负载均衡与容错处理： MacDFS源码还具有负载均衡和容错处理的功能。它可以根据系统的负载情况，自动调整资源的分配，以确保系统的性能。同时，当系统中的某个部分出现故障时，源码可以自动进行故障检测并尝试恢复，保证系统的稳定运行。

       4. 技术细节： MacDFS源码的技术实现涉及多种计算机技术和算法，包括网络通信、数据存储、负载均衡算法等。这些技术和算法共同协作，实现了Mac系统中分布式文件系统的功能。

       由于MacDFS源码是Mac操作系统的一部分，其具体的实现细节和技术特性可能涉及到复杂的计算机技术和专业知识。如果您需要更深入的了解，建议查阅相关的技术文档或参考相关的专业书籍。

分布式事务(Seata)原理 详解篇，建议收藏

       前言：

       本文旨在深入剖析分布式事务处理系统 Seata 的源码实现，特别是通过 AT 模式实现的机制。我们通过俯瞰整体思路，掌握核心点和整体流程，而不是陷入琐碎的细节。我们从 Seata 的客户端启动流程开始，深入分析 AT 模式的执行细节，并探讨如何从官网获取和使用 Seata 的源码。通过分析关键类如 GlobalTransactionAutoConfiguration、GlobalTransactionScanner 和 GlobalTransactionalInterceptor，我们揭示了 Seata 如何实现全局事务的管理。同时，我们探讨了 AT 数据源代理的机制，揭示了 Seata 如何选择数据源并进行代理，使 SQL 解析和 undoLog 的记录在用户无感知的情况下完成。

       Seata AT 模式核心流程：

       Seata AT 模式主要分为两个阶段：一阶段是发起全局事务的提交或回滚请求；二阶段是执行提交操作。在发起请求阶段，Seata 通过与 Seata 服务端（TC）的交互，获取全局事务 XID。之后，Seata 会根据全局事务 XID 进行后续操作，如提交或回滚。

       Seata 全局事务拦截器与代理机制：

       Seata 的全局事务拦截器 GlobalTransactionalInterceptor 通过 @GlobalTransactional 注解判断是否需要执行全局事务管理。当拦截成功时，它会调用 handleGlobalTransaction 方法，执行全局事务的具体流程。关键步骤包括通过 GlobalTransactionScanner 进行全局事务扫描，代理方法并进行增强，最终调用 TC 发起全局事务的开始、提交或回滚。此过程包括执行事务、获取 XID 和与 TC 的交互。

       AT 数据源代理机制：

       在 AT 模式下，Seata 对数据源进行了代理，使得 SQL 的解析和 undoLog 的记录在数据源代理中完成。通过引入的 SeataAutoConfiguration 类和 SeataDataSourceBeanPostProcessor，Seata 能够选择数据源并进行代理，实现数据库操作的自动化管理和事务一致性。

       ConnectionProxy 和 DataSourceProxy 代理解析：

       Seata 对数据库连接（Connection）、预编译语句（PreparedStatement）和 SQL 执行器（Statement）进行了代理。ConnectionProxy 代理了数据库连接方法，实现了自动提交模式的切换、事务的开启、提交和回滚。DataSourceProxy 则对数据源进行了整体代理，包括数据库连接的获取、预编译语句的执行和 SQL 的执行。

       Seata 服务端协调者实现：

       Seata 的服务端启动入口是 Server.java 类，其中包含了协调者（TC）的核心逻辑，如处理全局事务的开始、提交和回滚。Seata 通过 DefaultCoordinator 类处理全局事务的开始过程，涉及读取数据库模式下的 SessionManager 文件，初始化全局事务会话，并最终将全局事务信息记录至数据库中。

       总结：

       本文详细解析了 Seata 的源码实现，从客户端启动到服务端协调，以及核心机制如 AT 模式、全局事务拦截器、数据源代理和连接代理的实现。通过理解这些核心流程，开发者能够更深入地掌握 Seata 的分布式事务处理原理和实践。掌握这些知识对于构建可靠、高性能的分布式系统至关重要。如有疑问，欢迎在下方留言讨论。

万字长文带你解读Redisson分布式锁的源码

       通过深入解读 Redisson 分布式锁的源码，我们了解到其核心功能在于实现加锁、解锁以及设置锁超时这三个基本操作。而分布式锁的实现，离不开对 Redis 发布订阅（pub/sub）机制的利用。订阅者（sub）通过订阅特定频道（channel）来接收发布者（pub）发送的消息，实现不同客户端间的通信。在使用 Redisson 加锁前，需获取 RLock 实例对象，进而调用 lock 或 tryLock 方法来完成加锁过程。

       Redisson 中的 RLock 实例初始化时，会配置异步执行器、唯一 ID、等待获取锁的时间等参数。加锁逻辑主要涉及尝试获取锁（tryLock）和直接获取锁（lock）两种方式。tryLock 方法中，通过尝试获取锁并监听锁是否被释放来实现锁的获取和等待逻辑。这通过调用底层命令（整合成 Lua 脚本）与 Redis 进行交互来实现。Redis 的 Hash 结构被用于存储锁的持有情况，hincrby 命令用于在持有锁的线程释放锁时调整计数，确保锁的可重入性。

       解锁逻辑相对简单，通过调用 unlock 方法，Redisson 使用特定的 Lua 脚本命令来判断锁是否存在，是否为当前线程持有，并相应地执行删除或调整锁过期时间的操作。

       此外，Redisson 支持 RedLock 算法来提供一种更鲁棒的锁实现，通过多个无关联的 Redis 实例（Node）组成的分布式锁来防止单点故障。尽管 RedLock 算法能一定程度上提高系统可靠性，但并不保证强一致性。因此，在业务场景对锁的安全性有较高要求时，可采取业务层幂等处理作为补充。

       Redisson 的设计遵循了简化实现与高效性能的原则，通过 Lua 脚本与 Redis 的直接交互来实现分布式锁的原子操作。在源码中，通过巧妙利用并发工具和网络通信机制，实现了分布式锁的高效执行。尽管 Redisson 在注释方面可能稍显不足，但其源码中蕴含的并发与网络通信的最佳实践仍然值得深入学习与研究。

Redis 实现分布式锁 +Redisson 源码解析

       在一些场景中，多个进程需要以互斥的方式独占共享资源，这时分布式锁成为了一个非常有用的工具。

       随着互联网技术的快速发展，数据规模在不断扩大，分布式系统变得越来越普遍。一个应用往往会部署在多台机器上（多节点），在某些情况下，为了保证数据不重复，同一任务在同一时刻只能在一个节点上运行，即确保某一方法在同一时刻只能被一个线程执行。在单机环境中，应用是在同一进程下的，仅需通过Java提供的 volatile、ReentrantLock、synchronized 及 concurrent 并发包下的线程安全类等来保证线程安全性。而在多机部署环境中，不同机器不同进程，需要在多进程下保证线程的安全性，因此分布式锁应运而生。

       实现分布式锁的三种主要方式包括：zookeeper、Redis和Redisson。这三种方式都可以实现分布式锁，但基于Redis实现的性能通常会更好，具体选择取决于业务需求。

       本文主要探讨基于Redis实现分布式锁的方案，以及分析对比Redisson的RedissonLock、RedissonRedLock源码。

       为了确保分布式锁的可用性，实现至少需要满足以下四个条件：互斥性、过期自动解锁、请求标识和正确解锁。实现方式通过Redis的set命令加上nx、px参数实现加锁，以及使用Lua脚本进行解锁。实现代码包括加锁和解锁流程，核心实现命令和Lua脚本。这种实现方式的主要优点是能够确保互斥性和自动解锁，但存在单点风险，即如果Redis存储锁对应key的节点挂掉，可能会导致锁丢失，导致多个客户端持有锁的情况。

       Redisson提供了一种更高级的实现方式，实现了分布式可重入锁，包括RedLock算法。Redisson不仅支持单点模式、主从模式、哨兵模式和集群模式，还提供了一系列分布式的Java常用对象和锁实现，如可重入锁、公平锁、联锁、读写锁等。Redisson的使用方法简单，旨在分离对Redis的关注，让开发者更专注于业务逻辑。

       通过Redisson实现分布式锁，相比于纯Redis实现，有更完善的特性，如可重入锁、失败重试、最大等待时间设置等。同时，RedissonLock同样面临节点挂掉时可能丢失锁的风险。为了解决这个问题，Redisson提供了实现了RedLock算法的RedissonRedLock，能够真正解决单点故障的问题，但需要额外为RedissonRedLock搭建Redis环境。

       如果业务场景可以容忍这种小概率的错误，推荐使用RedissonLock。如果无法容忍，推荐使用RedissonRedLock。此外，RedLock算法假设存在N个独立的Redis master节点，并确保在N个实例上获取和释放锁，以提高分布式系统中的可靠性。

       在实现分布式锁时，还需要注意到实现RedLock算法所需的Redission节点的搭建，这些节点既可以是单机模式、主从模式、哨兵模式或集群模式，以确保在任一节点挂掉时仍能保持分布式锁的可用性。

       在使用Redisson实现分布式锁时，通过RedissonMultiLock尝试获取和释放锁的核心代码，为实现RedLock算法提供了支持。