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来源:优德S出品    2006年02月22日

「每天一个知识点」什么是分布式事务

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「每天一个知识点」什么是分布式事务

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假如没有分布式事务

在一系列微服务系统当中,假如不存在分布式事务,会发生什么呢?让我们以互联网中常用的交易业务为例子:

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上图中包含了库存和订单两个独立的微服务,每个微服务维护了自己的数据库。在交易系统的业务逻辑中,一个商品在下单之前需要先调用库存服务,进行扣除库存,再调用订单服务,创建订单记录。

正常情况下,两个数据库各自更新成功,两边数据维持着一致性。

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但是,在非正常情况下,有可能库存的扣减完成了,随后的订单记录却因为某些原因插入失败。这个时候,两边数据就失去了应有的一致性。

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什么是分布式事务?

分布式事务用于在分布式系统中保证不同节点之间的数据一致性。分布式事务的实现有很多种,最具有代表性的是由Oracle Tuxedo系统提出的XA分布式事务协议。

XA协议包含两阶段提交(2PC)三阶段提交(3PC)两种实现,这里我们重点介绍两阶段提交的具体过程。

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在魔兽世界这款游戏中,副本组团打BOSS的时候,为了更方便队长与队员们之间的协作,队长可以发起一个“就位确认”的操作:

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当队员收到就位确认提示后,如果已经就位,就选择“是”,如果还没就位,就选择“否”。

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当队长收到了所有人的就位确认,就会向所有队员们发布消息,告诉他们开始打BOSS。

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相应的,在队长发起就位确认的时候,有可能某些队员还并没有就位:

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以上就是魔兽世界当中组团打BOSS的确认流程。这个流程和XA分布式事务协议的两阶段提交非常相似。

那么XA协议究竟是什么样子呢?在XA协议中包含着两个角色:事务协调者事务参与者。让我们来看一看他们之间的交互流程:

第一阶段:

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在XA分布式事务的第一阶段,作为事务协调者的节点会首先向所有的参与者节点发送Prepare请求。

在接到Prepare请求之后,每一个参与者节点会各自执行与事务有关的数据更新,写入Undo Log和Redo Log。如果参与者执行成功,暂时不提交事务,而是向事务协调节点返回“完成”消息。

当事务协调者接到了所有参与者的返回消息,整个分布式事务将会进入第二阶段。

第二阶段:

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在XA分布式事务的第二阶段,如果事务协调节点在之前所收到都是正向返回,那么它将会向所有事务参与者发出Commit请求。

接到Commit请求之后,事务参与者节点会各自进行本地的事务提交,并释放锁资源。当本地事务完成提交后,将会向事务协调者返回“完成”消息。

当事务协调者接收到所有事务参与者的“完成”反馈,整个分布式事务完成。

以上所描述的是XA两阶段提交的正向流程,接下来我们看一看失败情况的处理流程:

第一阶段:

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第二阶段:

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在XA的第一阶段,如果某个事务参与者反馈失败消息,说明该节点的本地事务执行不成功,必须回滚。

于是在第二阶段,事务协调节点向所有的事务参与者发送Abort请求。接收到Abort请求之后,各个事务参与者节点需要在本地进行事务的回滚操作,回滚操作依照Undo Log来进行。

以上就是XA两阶段提交协议的详细过程。

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XA两阶段提交的不足

XA两阶段提交究竟有哪些不足呢?

1.性能问题

XA协议遵循强一致性。在事务执行过程中,各个节点占用着数据库资源,只有当所有节点准备完毕,事务协调者才会通知提交,参与者提交后释放资源。这样的过程有着非常明显的性能问题。

2.协调者单点故障问题

事务协调者是整个XA模型的核心,一旦事务协调者节点挂掉,参与者收不到提交或是回滚通知,参与者会一直处于中间状态无法完成事务。

3.丢失消息导致的不一致问题。

在XA协议的第二个阶段,如果发生局部网络问题,一部分事务参与者收到了提交消息,另一部分事务参与者没收到提交消息,那么就导致了节点之间数据的不一致。

如果避免XA两阶段提交的种种问题呢?有许多其他的分布式事务方案可供选择:

1.XA三阶段提交

XA三阶段提交在两阶段提交的基础上增加了CanCommit阶段,并且引入了超时机制。一旦事物参与者迟迟没有接到协调者的commit请求,会自动进行本地commit。这样有效解决了协调者单点故障的问题。但是性能问题和不一致的问题仍然没有根本解决。

2.MQ事务

利用消息中间件来异步完成事务的后一半更新,实现系统的最终一致性。这个方式避免了像XA协议那样的性能问题。

3.TCC事务

TCC事务是Try、Commit、Cancel三种指令的缩写,其逻辑模式类似于XA两阶段提交,但是实现方式是在代码层面来人为实现。

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本文转载公众号:程序员小灰

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