分布式事务及解决方案

前言

简单了解下什么是事务？用户定义的一系列数据库操作，这些操作可以视为一个完整的逻辑处理单元，要么全部执行，要么全部不执行。为保障事务是正确可靠的，事务具备4个特性：

• 原子性（Atomicity）：一个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成。
• 一致性（Consistency）：在事务开始之前和事务结束之后，数据的完整性没有被破坏，比如；A和B共有200，A向B转账不管成功还是失败，总额还是200。
• 隔离性（Isolation）：防止多个事务并发执行时导致数据不一致。
• 持久性（Durability）：事务处理完成后对数据的修改是永久的。

通常一致性和隔离性通过锁实现，原子性和持久性通过日志实现。

那什么是分布式事务？用户定义的一系列数据库操作，事务涉及到多个数据库或者多个服务，这个时候事务就不像本地事务一样好控制了，于是有了分布式事务解决方案，目的是为了保障分布式系统中数据一致性。

文章中出现的’事务协调者’字眼，什么是事务协调者？

本地事务通过数据库可以直接begin ... rollback ... commit执行操作，那跨数据如何处理？这个时候需要一个中间人来通知数据库是否提交或者回滚，这个中间人可以叫做事务协调者。

XA规范

定义事务协调者和数据库之间的规范，事务协调者用它来通知数据库事务的开始、结束、提交、回滚等。XA规范由数据库厂商提供存在三种角色，彼此之间都有交互。

• AP：Applicatioin 应用程序
• TM：Transaction Manager事务管理者
• RM：Resource Manager资源管理者（DB）

2PC 两阶段提交

事务协调者在第一段发送预备提交，如果各参与者响应yes后在第二段发送执行提交，各参与者提交事务并释放连接；如果各参与者响应no或者协调者在规定时间内未收到响应，第二段发送回滚操作，各参与者回滚并释放连接。

缺点：

​- 单点故障：协调者出错，事务失败。

​- 阻塞资源：两阶段内保持连接，占用数据库连接，性能低。解决：1阶段直接提交断开连接，二阶段记录提交前的状态，失败直接回归到之前状态（seata解决）。

​- 数据不一致：二阶段提交过程中有一方RM出错，导致数据不一致。解决：用脚本检查数据，如果出现异常，修改数据达到一致。

3PC 三阶段提交

3PC优化了2PC一处缺点，第一段会检查是否可以成功操作，避免因操作失败而占用资源，参与者响应yes后再继续后续操作，后续操作则与2PC一致。

• can commit：询问能否操作
• pre commit：预备提交
• do commit：执行提交

TCC解决方案

TCC分为三个阶段:

• try：对资源进行锁定或者预留。
• confirm：如果Try阶段都响应正常，执行Try阶段预留资源操作。
• cancel：如果Try阶段响应异常，撤销Try阶段预留资源操作。

在进行一系列操作时，都有与其对应的确认和撤销操作。上图理解：

最大努力通知方案

简单理解：在一个大的事务分成多个小事务的情况下，某一个事务执行成功后通知另一事务，如果通知不到，在规定的次数一直通知，同时另一个事务可以去该事务主动拉取数据。

补充

最近在看阿里开源的seata，发现文档中有特别详细的关于分布式事务的介绍seata官方文档