Code季风

​ 在分布式系统里，保证跨服务数据一致是个难题。之前聊了 2PC、TCC，今天讲讲本地消息表方案—— 它以 “最终一致性” 为目标，用简单思路解决复杂问题，尤其适合高并发、可容忍短暂不一致的场景。

​ 在分布式系统中，跨服务的事务一致性一直是个难题。本文将结合具体业务场景，详细解析 TCC 分布式事务的实现原理、流程以及优缺点，帮助你彻底搞懂这一常用的分布式事务解决方案。

​ 在分布式系统里，保证多节点间数据一致性是个棘手难题，两阶段提交（2PC, Two - phase Commit）作为经典的分布式事务协议，是很多开发者接触分布式事务的 “入门级” 方案。

CAP 像一盏灯，在分布式系统的世界里，CAP 理论堪称基石，它清晰界定了系统设计中关键特性的取舍逻辑。

本文将深入探讨如何定义和使用自定义选项，并通过实际案例演示如何开发自定义 Protobuf 插件，最终结合 gRPC 场景展示其在实际项目中的价值。

​ 在分布式系统和跨语言通信中，Protobuf 和 JSON 是两种主流的数据序列化方案。尽管两者都能实现数据的编码和解码，但在兼容性、性能、开发体验等方面存在显著差异。

​ 这是微服务架构中“API 网关 + 服务发现”最核心的协作机制。我在项目中使用的API网关是Kong，服务注册中心是Consul，这里就拿他们讲解。

从瀑布模型的 “闭门造车” 到敏捷开发的 “开放协作”，本质是软件开发从 “工业思维” 向 “服务思维” 的转变 —— 软件的核心价值是 “解决用户问题”，而非 “遵循固定流程”。

​ 在分布式系统中，当多个节点需要操作共享资源（如库存、订单）时，分布式锁是保证数据一致性的核心手段。而 Redis 凭借其高性能、原子操作支持，成为实现分布式锁的主流选择。