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对于一个可靠的支持事务的数据库管理系统来说，若要保证事务过程中数据的正确性，则必须具有的四个基本特性，分别是：原子性、一致性、隔离性和持久性。

有这么一种说法：以实际效果而言，系统若不能在时限内完成同步，达到数据一致性；就意味着发生了分区的情况，必须就当前操作在一致性和可用性之间做出选择。

Seata 客户端的视角，完成了对其配置管理机制中核心逻辑的梳理，也能看出 Seata 的配置管理并没有严格的按照 Spring 的外部化配置机制来实现。

Feign是声明式、模板化的HTTP客户端， 可以帮助我们更快捷、优雅地调用HTTP API；在Spring Cloud中，使用Feign非常简单。

大规模可靠的分布式系统中的数据不一致是客观的，是否可以接受取决于客户端应用程序。开发人员需要意识到一致性保证是由存储系统提供的，并且在设计、开发应用程序时需要将其不一致的可能性考虑在内。

并发场景要解决好原子性、可见性、重排序问题。JAVA很友好，站在开发者的立场考虑问题，通过JMM保证内存一致性，并屏蔽了复杂多样又难以理解的底层技术知识，让开发者只关注如何正确高效的通过编码规避问题。

本篇的内容看似简单，实际需要对 SkyWalking Agent 的工作机制以及源码较为熟悉，否则遇到这些问题会懵，后边笔者会陆续基于 SkyWalking 整理出更多跟监控相关的文章，敬请期待。

请想象一下，通过TID把相关`Segment`罗列出来之后，这些`Segment`之间的先后顺序是怎样，如何绘制请求在`Segment`的`Span`之间游走的轨迹呢？如何编码实现呢？

传统的分布式锁若归类为重用锁（A 持锁后，B 来抢锁只要没超时就一直重试抢锁，抢到就用），而这种防重入场景下的锁可理解为”一次性“锁（A 持锁后，B 来抢锁只要锁已存在，则立即放弃）。