SpringBoot + 分布式事务压测 + 故障注入演练：模拟网络分区、服务宕机，验证系统韧性
前言
在分布式系统中，事务处理是一个复杂而关键的问题。当业务操作需要跨多个服务和数据库时，如何保证数据的一致性和可靠性成为了一大挑战。分布式事务正是为了解决这个问题而设计的，但它的实现和验证却并不容易。
想象一下这样的场景：你的微服务架构中，一个订单创建操作需要同时更新订单服务、库存服务和支付服务的数据。在正常情况下，这些操作都能顺利完成，但如果在执行过程中突然发生网络分区或服务宕机，会发生什么？数据会不一致吗？系统会崩溃吗？
分布式事务压测和故障注入演练正是为了回答这些问题而设计的。通过模拟各种故障场景，我们可以验证系统在极端情况下的表现，找出潜在的问题，并提高系统的韧性。本文将详细介绍如何在 Spring Boot 中实现分布式事务的压测和故障注入演练。
一、核心概念
1.1 分布式事务
分布式事务是指跨越多个服务或数据库的事务，需要保证所有操作要么全部成功，要么全部失败。分布式事务的核心挑战是在网络不稳定、服务不可靠的情况下，如何确保数据的一致性。
1.2 分布式事务的实现方式
- 两阶段提交（2PC）：一种经典的分布式事务协议，分为准备阶段和提交阶段
- 三阶段提交（3PC）：2PC 的改进版本，增加了超时机制和预提交阶段
- TCC（Try-Confirm-Cancel）：一种基于补偿的分布式事务方案
- Saga：一种基于事件驱动的长事务解决方案
- 本地消息表：通过消息队列和本地事务结合的方式实现最终一致性
1.3 压测
压测是指通过模拟大量用户并发访问，测试系统在高负载下的性能和稳定性。分布式事务压测的目的是验证系统在高并发情况下的事务处理能力和可靠性。
1.4 故障注入
故障注入是指在系统运行过程中，人为地引入各种故障，如网络延迟、网络分区、服务宕机等，以测试系统的韧性和故障恢复能力。
1.5 系统韧性
系统韧性是指系统在面对各种故障和异常情况时，能够保持稳定运行并快速恢复的能力。一个韧性强的系统应该能够：
- 优雅地处理故障
- 快速恢复正常运行
- 保持数据一致性
- 提供降级服务
二、技术方案
2.1 架构设计
分布式事务压测和故障注入演练的架构设计主要包括以下几个部分：
- 微服务架构：包含多个服务，如订单服务、库存服务、支付服务等
- 分布式事务协调器：负责协调多个服务的事务操作
- 压测工具：用于模拟高并发请求
- 故障注入工具：用于模拟各种故障场景
- 监控系统：用于监控系统的性能和状态
2.2 技术选型
- Spring Boot：作为基础框架，提供依赖注入、配置管理等功能
- Spring Cloud：用于构建微服务架构
- Seata：阿里开源的分布式事务解决方案
- JMeter：用于进行压测
- Chaos Monkey：用于进行故障注入
- Prometheus + Grafana：用于监控系统性能和状态
2.3 核心流程
- 服务准备：启动各个微服务，注册到服务注册中心
- 事务配置：配置分布式事务协调器
- 压测准备：编写压测脚本，设置并发用户数和请求频率
- 故障注入：配置故障注入规则，如网络延迟、服务宕机等
- 执行压测：运行压测脚本，模拟高并发请求
- 注入故障：在压测过程中注入故障
- 监控分析：监控系统性能和状态，分析系统在故障下的表现
- 结果验证：验证数据一致性和系统恢复能力
三、Spring Boot 分布式事务实现
3.1 依赖配置
<dependencies>
<!-- Spring Boot Web -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!-- Spring Cloud -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
</dependency>
<!-- Seata -->
<dependency>
<groupId>io.seata</groupId>
<artifactId>seata-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.5.2</version>
</dependency>
<!-- Spring Data JPA -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>
<!-- MySQL -->
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
<!-- Spring Boot Actuator -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<!-- Micrometer -->
<dependency>
<groupId>io.micrometer</groupId>
<artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>
<!-- Chaos Monkey -->
<dependency>
<groupId>de.codecentric</groupId>
<artifactId>chaos-monkey-spring-boot</artifactId>
<version>2.6.2</version>
</dependency>
<!-- Lombok -->
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<optional>true</optional>
</dependency>
<!-- Test -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
3.2 配置文件
server:
port: 8080
spring:
application:
name: order-service
datasource:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/order_db?useSSL=false&serverTimezone=UTC
username: root
password: 123456
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
jpa:
hibernate:
ddl-auto: update
show-sql: true
cloud:
nacos:
discovery:
server-addr: localhost:8848
# Seata 配置
seata:
enabled: true
application-id: order-service
tx-service-group: my_test_tx_group
service:
vgroup-mapping:
my_test_tx_group: default
grouplist:
default: 127.0.0.1:8091
config:
type: file
# 监控配置
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: health,info,prometheus
# Chaos Monkey 配置
chaos:
monkey:
enabled: false
assaults:
latency-active: true
latency-range-start: 1000
latency-range-end: 5000
exception-active: true
kill-application-active: true
watcher:
repository: true
rest-controller: true
service: true
3.3 订单服务实现
3.3.1 订单实体
@Entity
@Table(name = "orders")
@Data
public class Order {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private Long id;
@Column(name = "user_id", nullable = false)
private Long userId;
@Column(name = "product_id", nullable = false)
private Long productId;
@Column(name = "quantity", nullable = false)
private Integer quantity;
@Column(name = "amount", nullable = false)
private BigDecimal amount;
@Column(name = "status", nullable = false)
private String status;
@Column(name = "created_at", nullable = false, updatable = false)
private LocalDateTime createdAt;
}
3.3.2 订单服务
@Service
@Slf4j
public class OrderService {
@Autowired
private OrderRepository orderRepository;
@Autowired
private InventoryFeignClient inventoryFeignClient;
@Autowired
private PaymentFeignClient paymentFeignClient;
/**
* 创建订单
*/
@GlobalTransactional(name = "create-order", rollbackFor = Exception.class)
public Order createOrder(OrderRequest request) {
log.info("开始创建订单");
// 创建订单
Order order = new Order();
order.setUserId(request.getUserId());
order.setProductId(request.getProductId());
order.setQuantity(request.getQuantity());
order.setAmount(request.getAmount());
order.setStatus("PENDING");
order.setCreatedAt(LocalDateTime.now());
order = orderRepository.save(order);
try {
// 扣减库存
inventoryFeignClient.deductInventory(new InventoryRequest(request.getProductId(), request.getQuantity()));
// 处理支付
paymentFeignClient.processPayment(new PaymentRequest(request.getUserId(), request.getAmount()));
// 更新订单状态
order.setStatus("SUCCESS");
order = orderRepository.save(order);
} catch (Exception e) {
log.error("创建订单失败", e);
order.setStatus("FAILED");
order = orderRepository.save(order);
throw new RuntimeException("创建订单失败", e);
}
log.info("订单创建完成");
return order;
}
}
3.3.3 订单控制器
@RestController
@RequestMapping("/api/orders")
public class OrderController {
@Autowired
private OrderService orderService;
/**
* 创建订单
*/
@PostMapping
public ResponseEntity<Order> createOrder(@RequestBody OrderRequest request) {
Order order = orderService.createOrder(request);
return ResponseEntity.ok(order);
}
/**
* 查询订单
*/
@GetMapping("/{id}")
public ResponseEntity<Order> getOrder(@PathVariable Long id) {
Optional<Order> order = orderService.getOrder(id);
return order.map(ResponseEntity::ok).orElseGet(() -> ResponseEntity.notFound().build());
}
}
3.4 库存服务实现
3.4.1 库存实体
@Entity
@Table(name = "inventory")
@Data
public class Inventory {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private Long id;
@Column(name = "product_id", nullable = false, unique = true)
private Long productId;
@Column(name = "quantity", nullable = false)
private Integer quantity;
@Column(name = "updated_at", nullable = false)
private LocalDateTime updatedAt;
}
3.4.2 库存服务
@Service
@Slf4j
public class InventoryService {
@Autowired
private InventoryRepository inventoryRepository;
/**
* 扣减库存
*/
@Transactional
public void deductInventory(InventoryRequest request) {
log.info("开始扣减库存");
Inventory inventory = inventoryRepository.findByProductId(request.getProductId())
.orElseThrow(() -> new RuntimeException("库存不存在"));
if (inventory.getQuantity() < request.getQuantity()) {
throw new RuntimeException("库存不足");
}
inventory.setQuantity(inventory.getQuantity() - request.getQuantity());
inventory.setUpdatedAt(LocalDateTime.now());
inventoryRepository.save(inventory);
log.info("库存扣减完成");
}
}
3.5 支付服务实现
3.5.1 支付实体
@Entity
@Table(name = "payment")
@Data
public class Payment {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private Long id;
@Column(name = "user_id", nullable = false)
private Long userId;
@Column(name = "amount", nullable = false)
private BigDecimal amount;
@Column(name = "status", nullable = false)
private String status;
@Column(name = "created_at", nullable = false, updatable = false)
private LocalDateTime createdAt;
}
3.5.2 支付服务
@Service
@Slf4j
public class PaymentService {
@Autowired
private PaymentRepository paymentRepository;
/**
* 处理支付
*/
@Transactional
public void processPayment(PaymentRequest request) {
log.info("开始处理支付");
Payment payment = new Payment();
payment.setUserId(request.getUserId());
payment.setAmount(request.getAmount());
payment.setStatus("SUCCESS");
payment.setCreatedAt(LocalDateTime.now());
paymentRepository.save(payment);
log.info("支付处理完成");
}
}
四、压测方案
4.1 JMeter 压测脚本
4.1.1 线程组配置
- 线程数：100
- ** Ramp-Up Period**：10 秒
- 循环次数：10
4.1.2 HTTP 请求配置
- 协议：HTTP
- 服务器名称或 IP：localhost
- 端口号：8080
- 路径：/api/orders
- 方法：POST
- 内容编码：UTF-8
4.1.3 请求体
{
"userId": ${userId},
"productId": ${productId},
"quantity": ${quantity},
"amount": ${amount}
}
4.1.4 变量配置
- userId：1-100
- productId：1-10
- quantity：1-5
- amount：100-1000
4.2 压测指标
- 响应时间：平均响应时间、90% 响应时间、99% 响应时间
- 吞吐量：每秒处理的请求数
- 错误率：请求失败的比例
- CPU 使用率：系统 CPU 使用率
- 内存使用率：系统内存使用率
- 数据库连接数：数据库连接池使用情况
五、故障注入演练
5.1 Chaos Monkey 配置
chaos:
monkey:
enabled: true
assaults:
latency-active: true
latency-range-start: 1000
latency-range-end: 5000
exception-active: true
kill-application-active: true
watcher:
repository: true
rest-controller: true
service: true
5.2 故障注入场景
5.2.1 网络延迟
- 注入点：订单服务调用库存服务和支付服务时
- 延迟时间：1-5 秒
- 触发概率：50%
5.2.2 服务异常
- 注入点：库存服务和支付服务
- 异常类型：RuntimeException
- 触发概率：30%
5.2.3 服务宕机
- 注入点：库存服务或支付服务
- 触发方式：强制关闭服务
- 触发概率：10%
5.3 故障注入监控
- 监控指标：服务可用性、响应时间、错误率
- 告警阈值：错误率超过 50% 时告警
- 恢复时间：服务从故障中恢复的时间
六、系统韧性验证
6.1 数据一致性验证
- 验证方法：检查订单、库存和支付数据的一致性
- 验证工具：SQL 语句或数据对比工具
- 验证标准：所有事务要么全部成功，要么全部失败，不存在部分成功的情况
6.2 服务恢复能力验证
- 验证方法：在服务宕机后，观察服务自动恢复的情况
- 验证工具：监控系统
- 验证标准：服务在宕机后能够自动重启并恢复正常运行
6.3 系统性能验证
- 验证方法：在故障注入后，观察系统性能的变化
- 验证工具：JMeter 和监控系统
- 验证标准：系统在故障注入后，性能下降不超过 50%
七、Spring Boot 完整实现
7.1 项目结构
distributed-transaction-demo/
├── order-service/ # 订单服务
│ ├── src/
│ │ ├── main/
│ │ │ ├── java/com/example/order/
│ │ │ └── resources/
│ │ └── test/
│ └── pom.xml
├── inventory-service/ # 库存服务
│ ├── src/
│ │ ├── main/
│ │ │ ├── java/com/example/inventory/
│ │ │ └── resources/
│ │ └── test/
│ └── pom.xml
├── payment-service/ # 支付服务
│ ├── src/
│ │ ├── main/
│ │ │ ├── java/com/example/payment/
│ │ │ └── resources/
│ │ └── test/
│ └── pom.xml
└── seata-server/ # Seata 服务器
7.2 核心配置
7.2.1 订单服务配置
server:
port: 8080
spring:
application:
name: order-service
datasource:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/order_db?useSSL=false&serverTimezone=UTC
username: root
password: 123456
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
jpa:
hibernate:
ddl-auto: update
show-sql: true
cloud:
nacos:
discovery:
server-addr: localhost:8848
# Seata 配置
seata:
enabled: true
application-id: order-service
tx-service-group: my_test_tx_group
service:
vgroup-mapping:
my_test_tx_group: default
grouplist:
default: 127.0.0.1:8091
config:
type: file
# 监控配置
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: health,info,prometheus
# Chaos Monkey 配置
chaos:
monkey:
enabled: false
assaults:
latency-active: true
latency-range-start: 1000
latency-range-end: 5000
exception-active: true
kill-application-active: true
watcher:
repository: true
rest-controller: true
service: true
7.2.2 库存服务配置
server:
port: 8081
spring:
application:
name: inventory-service
datasource:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/inventory_db?useSSL=false&serverTimezone=UTC
username: root
password: 123456
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
jpa:
hibernate:
ddl-auto: update
show-sql: true
cloud:
nacos:
discovery:
server-addr: localhost:8848
# Seata 配置
seata:
enabled: true
application-id: inventory-service
tx-service-group: my_test_tx_group
service:
vgroup-mapping:
my_test_tx_group: default
grouplist:
default: 127.0.0.1:8091
config:
type: file
# 监控配置
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: health,info,prometheus
# Chaos Monkey 配置
chaos:
monkey:
enabled: false
assaults:
latency-active: true
latency-range-start: 1000
latency-range-end: 5000
exception-active: true
kill-application-active: true
watcher:
repository: true
rest-controller: true
service: true
7.2.3 支付服务配置
server:
port: 8082
spring:
application:
name: payment-service
datasource:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/payment_db?useSSL=false&serverTimezone=UTC
username: root
password: 123456
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
jpa:
hibernate:
ddl-auto: update
show-sql: true
cloud:
nacos:
discovery:
server-addr: localhost:8848
# Seata 配置
seata:
enabled: true
application-id: payment-service
tx-service-group: my_test_tx_group
service:
vgroup-mapping:
my_test_tx_group: default
grouplist:
default: 127.0.0.1:8091
config:
type: file
# 监控配置
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: health,info,prometheus
# Chaos Monkey 配置
chaos:
monkey:
enabled: false
assaults:
latency-active: true
latency-range-start: 1000
latency-range-end: 5000
exception-active: true
kill-application-active: true
watcher:
repository: true
rest-controller: true
service: true
7.3 核心代码
7.3.1 订单服务
@Service
@Slf4j
public class OrderService {
@Autowired
private OrderRepository orderRepository;
@Autowired
private InventoryFeignClient inventoryFeignClient;
@Autowired
private PaymentFeignClient paymentFeignClient;
/**
* 创建订单
*/
@GlobalTransactional(name = "create-order", rollbackFor = Exception.class)
public Order createOrder(OrderRequest request) {
log.info("开始创建订单");
// 创建订单
Order order = new Order();
order.setUserId(request.getUserId());
order.setProductId(request.getProductId());
order.setQuantity(request.getQuantity());
order.setAmount(request.getAmount());
order.setStatus("PENDING");
order.setCreatedAt(LocalDateTime.now());
order = orderRepository.save(order);
try {
// 扣减库存
inventoryFeignClient.deductInventory(new InventoryRequest(request.getProductId(), request.getQuantity()));
// 处理支付
paymentFeignClient.processPayment(new PaymentRequest(request.getUserId(), request.getAmount()));
// 更新订单状态
order.setStatus("SUCCESS");
order = orderRepository.save(order);
} catch (Exception e) {
log.error("创建订单失败", e);
order.setStatus("FAILED");
order = orderRepository.save(order);
throw new RuntimeException("创建订单失败", e);
}
log.info("订单创建完成");
return order;
}
/**
* 查询订单
*/
public Optional<Order> getOrder(Long id) {
return orderRepository.findById(id);
}
}
@RestController
@RequestMapping("/api/orders")
public class OrderController {
@Autowired
private OrderService orderService;
/**
* 创建订单
*/
@PostMapping
public ResponseEntity<Order> createOrder(@RequestBody OrderRequest request) {
Order order = orderService.createOrder(request);
return ResponseEntity.ok(order);
}
/**
* 查询订单
*/
@GetMapping("/{id}")
public ResponseEntity<Order> getOrder(@PathVariable Long id) {
Optional<Order> order = orderService.getOrder(id);
return order.map(ResponseEntity::ok).orElseGet(() -> ResponseEntity.notFound().build());
}
}
7.3.2 库存服务
@Service
@Slf4j
public class InventoryService {
@Autowired
private InventoryRepository inventoryRepository;
/**
* 扣减库存
*/
@Transactional
public void deductInventory(InventoryRequest request) {
log.info("开始扣减库存");
Inventory inventory = inventoryRepository.findByProductId(request.getProductId())
.orElseThrow(() -> new RuntimeException("库存不存在"));
if (inventory.getQuantity() < request.getQuantity()) {
throw new RuntimeException("库存不足");
}
inventory.setQuantity(inventory.getQuantity() - request.getQuantity());
inventory.setUpdatedAt(LocalDateTime.now());
inventoryRepository.save(inventory);
log.info("库存扣减完成");
}
}
@RestController
@RequestMapping("/api/inventory")
public class InventoryController {
@Autowired
private InventoryService inventoryService;
/**
* 扣减库存
*/
@PostMapping("/deduct")
public ResponseEntity<Void> deductInventory(@RequestBody InventoryRequest request) {
inventoryService.deductInventory(request);
return ResponseEntity.ok().build();
}
}
7.3.3 支付服务
@Service
@Slf4j
public class PaymentService {
@Autowired
private PaymentRepository paymentRepository;
/**
* 处理支付
*/
@Transactional
public void processPayment(PaymentRequest request) {
log.info("开始处理支付");
Payment payment = new Payment();
payment.setUserId(request.getUserId());
payment.setAmount(request.getAmount());
payment.setStatus("SUCCESS");
payment.setCreatedAt(LocalDateTime.now());
paymentRepository.save(payment);
log.info("支付处理完成");
}
}
@RestController
@RequestMapping("/api/payment")
public class PaymentController {
@Autowired
private PaymentService paymentService;
/**
* 处理支付
*/
@PostMapping("/process")
public ResponseEntity<Void> processPayment(@RequestBody PaymentRequest request) {
paymentService.processPayment(request);
return ResponseEntity.ok().build();
}
}
7.4 Feign 客户端
@FeignClient(name = "inventory-service")
public interface InventoryFeignClient {
@PostMapping("/api/inventory/deduct")
void deductInventory(@RequestBody InventoryRequest request);
}
@FeignClient(name = "payment-service")
public interface PaymentFeignClient {
@PostMapping("/api/payment/process")
void processPayment(@RequestBody PaymentRequest request);
}
八、最佳实践
8.1 分布式事务最佳实践
原则：
- 选择合适的分布式事务方案：根据业务场景选择合适的分布式事务方案
- 减少事务范围：尽量减少分布式事务的范围，只包含必要的操作
- 设置合理的超时时间：为分布式事务设置合理的超时时间，避免长时间占用资源
- 实现补偿机制：为分布式事务实现补偿机制，处理失败的情况
- 监控和告警：监控分布式事务的执行情况，及时发现和处理问题
建议：
- 对于强一致性要求的场景，使用 2PC 或 TCC
- 对于最终一致性要求的场景，使用 Saga 或本地消息表
- 合理设计服务接口，避免过长的事务链
- 实现断路器模式，防止服务故障级联扩散
8.2 压测最佳实践
原则：
- 模拟真实场景：压测场景应该模拟真实的业务场景
- 逐步增加负载：从低负载开始，逐步增加负载，找到系统的瓶颈
- 监控关键指标：监控系统的响应时间、吞吐量、错误率等关键指标
- 分析压测结果：分析压测结果，找出系统的性能瓶颈和优化方向
建议：
- 使用 JMeter 或 Gatling 等专业压测工具
- 为压测环境准备足够的硬件资源
- 压测前进行充分的准备，包括数据初始化和环境配置
- 压测后进行详细的结果分析和报告生成
8.3 故障注入最佳实践
原则：
- 从简单到复杂：从简单的故障场景开始，逐步增加故障的复杂性
- 控制故障范围：故障注入应该控制在一定范围内，避免影响其他系统
- 监控故障影响：监控故障对系统的影响，及时发现和处理问题
- 恢复测试：测试系统从故障中恢复的能力
建议：
- 使用 Chaos Monkey 或类似工具进行故障注入
- 制定详细的故障注入计划，包括故障类型、注入时间和影响范围
- 在故障注入前做好备份，以便在出现问题时能够快速恢复
- 故障注入后进行详细的分析和总结，找出系统的弱点
8.4 系统韧性最佳实践
原则：
- 设计容错机制：设计系统时考虑各种故障情况，实现容错机制
- 实现自动恢复：系统应该能够在故障后自动恢复正常运行
- 保持数据一致性：即使在故障情况下，也要保持数据的一致性
- 提供降级服务：在系统负载过高或出现故障时，提供降级服务
建议：
- 实现服务熔断和限流机制
- 使用服务注册与发现，实现服务的自动发现和负载均衡
- 实现分布式缓存，提高系统的响应速度和可靠性
- 定期进行故障演练，提高系统的韧性
九、总结
分布式事务压测和故障注入演练是验证系统韧性的重要手段。通过模拟高并发场景和各种故障情况，我们可以找出系统的潜在问题，提高系统的可靠性和稳定性。
互动话题：
- 你在实际项目中是如何实现分布式事务的？
- 你认为分布式事务压测和故障注入演练的最大挑战是什么？
- 你有使用过类似的压测和故障注入工具吗？
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标题：SpringBoot + 分布式事务压测 + 故障注入演练：模拟网络分区、服务宕机，验证系统韧性
作者：jiangyi
地址：http://jiangyi.space/articles/2026/04/10/1775466943513.html
公众号：服务端技术精选
- 前言
- 一、核心概念
- 1.1 分布式事务
- 1.2 分布式事务的实现方式
- 1.3 压测
- 1.4 故障注入
- 1.5 系统韧性
- 二、技术方案
- 2.1 架构设计
- 2.2 技术选型
- 2.3 核心流程
- 三、Spring Boot 分布式事务实现
- 3.1 依赖配置
- 3.2 配置文件
- 3.3 订单服务实现
- 3.3.1 订单实体
- 3.3.2 订单服务
- 3.3.3 订单控制器
- 3.4 库存服务实现
- 3.4.1 库存实体
- 3.4.2 库存服务
- 3.5 支付服务实现
- 3.5.1 支付实体
- 3.5.2 支付服务
- 四、压测方案
- 4.1 JMeter 压测脚本
- 4.1.1 线程组配置
- 4.1.2 HTTP 请求配置
- 4.1.3 请求体
- 4.1.4 变量配置
- 4.2 压测指标
- 五、故障注入演练
- 5.1 Chaos Monkey 配置
- 5.2 故障注入场景
- 5.2.1 网络延迟
- 5.2.2 服务异常
- 5.2.3 服务宕机
- 5.3 故障注入监控
- 六、系统韧性验证
- 6.1 数据一致性验证
- 6.2 服务恢复能力验证
- 6.3 系统性能验证
- 七、Spring Boot 完整实现
- 7.1 项目结构
- 7.2 核心配置
- 7.2.1 订单服务配置
- 7.2.2 库存服务配置
- 7.2.3 支付服务配置
- 7.3 核心代码
- 7.3.1 订单服务
- 7.3.2 库存服务
- 7.3.3 支付服务
- 7.4 Feign 客户端
- 八、最佳实践
- 8.1 分布式事务最佳实践
- 8.2 压测最佳实践
- 8.3 故障注入最佳实践
- 8.4 系统韧性最佳实践
- 九、总结
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