分布式事务

分布式事务理论CAP（强一致性）

• CAP 定理，又被叫作布鲁尔定理。对于共享数据系统，最多只能同时拥有CAP其中的两个，任意两个都有其适应的场景。

• BASE（最终一致性）BASE 是指基本可用（Basically Available）、软状态（ Soft State）、最终一致性（ Eventual Consistency）。它的核心思想是即使无法做到强一致性（CAP 就是强一致性），但应用可以采用适合的方式达到最终一致性。

  • BA指的是基本业务可用性，支持分区失败；
  • S表示柔性状态，也就是允许短时间内不同步；
  • E表示最终一致性，数据最终是一致的，但是实时是不一致的。

  原子性和持久性必须从根本上保障，为了可用性、性能和服务降级的需要，只有降低一致性和隔离性的要求。BASE 解决了 CAP 理论中没有考虑到的网络延迟问题，在BASE中用软状态和最终一致，保证了延迟后的一致性。

分布式事务模式

了解了分布式事务中的强一致性和最终一致性理论，下面介绍几种常见的分布式事务的解决方案。

2PC模式（强一致性）

2PC是Two-Phase Commit缩写，即两阶段提交，就是将事务的提交过程分为两个阶段来进行处理。事务的发起者称协调者，事务的执行者称参与者。协调者统一协调参与者执行。

• 阶段 1：准备阶段

  协调者向所有参与者发送事务内容，询问是否可以提交事务，并等待所有参与者答复。各参与者执行事务操作，但不提交事务，将 undo 和 redo 信息记入事务日志中。如参与者执行成功，给协调者反馈 yes；如执行失败，给协调者反馈 no。

• 阶段 2：提交阶段

  如果协调者收到了参与者的失败消息或者超时，直接给每个参与者发送回滚(rollback)消息；否则，发送提交(commit)消息。

2PC 方案实现起来简单，实际项目中使用比较少，主要因为以下问题：

1. 性能问题：所有参与者在事务提交阶段处于同步阻塞状态，占用系统资源，容易导致性能瓶颈。
2. 可靠性问题：如果协调者存在单点故障问题，如果协调者出现故障，参与者将一直处于锁定状态。
3. 数据一致性问题：在阶段 2 中，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。

3PC模式（强一致性）

3PC 三阶段提交，是两阶段提交的改进版本，与两阶段提交不同的是，引入超时机制。同时在协调者和参与者中都引入超时机制。三阶段提交将两阶段的准备阶段拆分为 2 个阶段，插入了一个preCommit 阶段，解决了原先在两阶段提交中，参与者在准备之后，由于协调者或参与者发生崩溃或错误，而导致参与者无法知晓处于长时间等待的问题。如果在指定的时间内协调者没有收到参与者的消息则默认失败。

• 阶段1：canCommit

  协调者向参与者发送 commit 请求，参与者如果可以提交就返回 yes 响应，否则返回 no 响应。

• 阶段2：preCommit

  协调者根据阶段 1 canCommit 参与者的反应情况执行预提交事务或中断事务操作。

  1. 参与者均反馈 yes：协调者向所有参与者发出 preCommit 请求，参与者收到preCommit 请求后，执行事务操作，但不提交；将 undo 和 redo 信息记入事务日志中；各参与者向协调者反馈 ack 响应或 no 响应，并等待最终指令。
  2. 任何一个参与者反馈 no或等待超时：协调者向所有参与者发出 abort 请求，无论收到协调者发出的 abort 请求，或者在等待协调者请求过程中出现超时，参与者均会中断事务。

• 阶段3：do Commit

  该阶段进行真正的事务提交，根据阶段 2 preCommit反馈的结果完成事务提交或中断操作。

相比2PC模式，3PC模式降低了阻塞范围，在等待超时后协调者或参与者会中断事务。避免了协调者单点问题，阶段 3 中协调者出现问题时（比如网络中断等），参与者会继续提交事务。

XA（强一致性）

XA是由X/Open组织提出的分布式事务的规范，是基于两阶段提交协议。 XA规范主要定义了全局事务管理器（TM）和局部资源管理器（RM）之间的接口。目前主流的关系型数据库产品都是实现了XA接口。

XA之所以需要引入事务管理器，是因为在分布式系统中，从理论上讲两台机器理论上无法达到一致的状态，需要引入一个单点进行协调。由全局事务管理器管理和协调的事务，可以跨越多个资源（数据库）和进程。事务管理器用来保证所有的事务参与者都完成了准备工作(第一阶段)。如果事务管理器收到所有参与者都准备好的消息，就会通知所有的事务都可以提交了（第二阶段）。MySQL 在这个XA事务中扮演的是参与者的角色，而不是事务管理器。

TCC模式（最终一致性）

TCC（Try-Confifirm-Cancel）的概念，最早是由 Pat Helland 于 2007 年发表的一篇名为《Lifebeyond Distributed Transactions:an Apostate’s Opinion》的论文提出。TCC 是服务化的两阶段编程模型，其 Try、Confifirm、Cancel 3 个方法均由业务编码实现：

1. Try 操作作为一阶段，负责资源的检查和预留；
2. Confifirm 操作作为二阶段提交操作，执行真正的业务；
3. Cancel 是预留资源的取消；

TCC事务模式相对于 XA 等传统模型如下图所示：

TCC 模式相比于 XA，解决了如下几个缺点：

• 解决了协调者单点，由主业务方发起并完成这个业务活动。业务活动管理器可以变成多点，引入集群。
• 同步阻塞：引入超时机制，超时后进行补偿，并且不会锁定整个资源，将资源转换为业务逻辑形式，粒度变小。
• 数据一致性，有了补偿机制之后，由业务活动管理器控制一致性。

消息队列模式（最终一致性）

消息队列的方案最初是由 eBay 提出，基于TCC模式，消息中间件可以基于 Kafka、RocketMQ 等消息队列。此方案的核心是将分布式事务拆分成本地事务进行处理，将需要分布式处理的任务通过消息日志的方式来异步执行。消息日志可以存储到本地文本、数据库或MQ中间件，再通过业务规则人工发起重试。

下面描述下事务的处理流程：

• 步骤1：事务主动方处理本地事务。事务主动方在本地事务中处理业务更新操作和MQ写消息操作。
• 步骤 2：事务主动方通过消息中间件，通知事务被动方处理事务通知事务待消息。事务主动方主动写消息到MQ，事务消费方接收并处理MQ中的消息。
• 步骤 3：事务被动方通过MQ中间件，通知事务主动方事务已处理的消息，事务主动方根据反馈结果提交或回滚事务。

为了数据的一致性，当流程中遇到错误需要重试，容错处理规则如下：

• 当步骤 1 处理出错，事务回滚，相当于什么都没发生。
• 当步骤 2 处理出错，由于未处理的事务消息还是保存在事务发送方，可以重试或撤销本地业务操作。
• 如果事务被动方消费消息异常，需要不断重试，业务处理逻辑需要保证幂等。
• 如果是事务被动方业务上的处理失败，可以通过MQ通知事务主动方进行补偿或者事务回滚。
• 如果多个事务被动方已经消费消息，事务主动方需要回滚事务时需要通知事务被动方回滚。

Saga模式（最终一致性）

Saga这个概念源于 1987 年普林斯顿大学的 Hecto 和 Kenneth 发表的一篇数据库论文Sagas ，一个Saga事务是一个有多个短时事务组成的长时的事务。 在分布式事务场景下，我们把一个Saga分布式事务看做是一个由多个本地事务组成的事务，每个本地事务都有一个与之对应的补偿事务。在Saga事务的执行过程中，如果某一步执行出现异常，Saga事务会被终止，同时会调用对应的补偿事务完成相关的恢复操作，这样保证Saga相关的本地事务要么都是执行成功，要么通过补偿恢复成为事务执行之前的状态。（自动反向补偿机制）。

Saga 事务基本协议如下：

• 每个 Saga 事务由一系列幂等的有序子事务(sub-transaction) Ti 组成。

• 每个 Ti 都有对应的幂等补偿动作 Ci，补偿动作用于撤销 Ti 造成的结果。

Saga是一种补偿模式，它定义了两种补偿策略：

1. 向前恢复（forward recovery）：对应于上面第一种执行顺序，发生失败进行重试，适用于必须要成功的场景。
2. 向后恢复（backward recovery）：对应于上面提到的第二种执行顺序，发生错误后撤销掉之前所有成功的子事务，使得整个 Saga 的执行结果撤销。

Saga 的执行顺序有两种，如上图：

1. 事务正常执行完成：T1, T2, T3, ..., Tn，例如：减库存(T1)，创建订单(T2)，支付(T3)，依次有序完成整个事务。
2. 事务回滚：T1, T2, ..., Tj, Cj,..., C2, C1，其中 0 < j < n，例如：减库存(T1)，创建订单(T2)，支付(T3)，支付失败，支付回滚(C3)，订单回滚(C2)，恢复库存(C1)。

Seata框架

Fescar开源项目，最初愿景是能像本地事务一样控制分布式事务，解决分布式环境下的难题。

Seata（Simple Extensible Autonomous Transaction Architecture）是一套一站式分布式事务解决方案，是阿里集团和蚂蚁金服联合打造的分布式事务框架。Seata目前的事务模式有AT、TCC、Saga和XA，默认是AT模式，AT本质上是2PC协议的一种实现。

Seata AT事务模型包含TM(事务管理器)，RM(资源管理器)，TC(事务协调器)。其中TC是一个独立的服务需要单独部署，TM和RM以jar包的方式同业务应用部署在一起，它们同TC建立长连接，在整个事务生命周期内，保持RPC通信。

• 全局事务的发起方作为TM，全局事务的参与者作为RM

• TM负责全局事务的begin和commit/rollback

• RM负责分支事务的执行结果上报，并且通过TC的协调进行commit/rollback。

在 Seata 中，AT时分为两个阶段的，第一阶段，就是各个阶段本地提交操作；第二阶段会根据第一阶段的情况决定是进行全局提交还是全局回滚操作。具体的执行流程如下：

• TM 开启分布式事务，负责全局事务的begin和commit/rollback（TM 向 TC 注册全局事务记录）；

• RM 作为参与者，负责分支事务的执行结果上报，并且通过TC的协调进行commit/rollback（RM 向 TC 汇报资源准备状态 ）；

• RM分支事务结束，事务一阶段结束;

• 根据TC 汇总事务信息，由TM发起事务提交或回滚操作；

• TC 通知所有 RM 提交/回滚资源，事务二阶段结束；

标签：事务,协调者,阶段,提交,一致性,参与者,分布式
来源： https://www.cnblogs.com/yangchen-geek/p/15448970.html