解析分布式事务的四种解决方案
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分布式事务解决方法
宝子,今天咱们来唠唠分布式事务的解决方法呀。
咱先说说两阶段提交(2PC)。
这就像是一群小伙伴要一起做个大事儿,有个老大先出来说,“大家都准备好啊。
”这就是第一阶段,预提交阶段,各个节点都准备好自己要做的事儿,然后给老大个回应,说“行嘞,我这儿准备妥啦”或者“有点问题呢”。
要是大家都准备好了,老大就会喊一声“冲啊,开干”,这就是第二阶段提交阶段啦。
不过呢,2PC有个小毛病,要是老大在喊完准备之后挂掉了,那大家就只能干等着,可着急了。
还有消息队列呢。
这就像是传小纸条。
一个服务把要做的事儿写成小纸条(消息)放到队列里,另一个服务就从队列里拿小纸条去做事儿。
如果事务失败了,这个小纸条还在队列里,可以重新处理。
不过呢,消息队列处理事务得小心消息丢失或者重复消费的问题,就像小纸条可能被风吹走或者被多个人看到了一样。
最后说说 Saga模式。
这模式就像是讲故事一样,一个大事务被拆成了很多个小事务,每个小事务都有自己的执行逻辑和补偿逻辑。
如果中间某个小事务失败了,就按照相反的顺序去执行补偿事务,把之前做的事儿给撤回。
比如说你要去旅游,先订机票,再订酒店,要是酒店订不上了,那就把机票退了呗。
宝子,这些分布式事务的解决方法都各有各的优缺点,在实际应用的时候呢,得根据具体的场景去选择最适合的那个方法。
这样才能让咱们的系统稳稳当当的,不会出啥乱子呢。
分布式事务解决方案引言随着互联网应用的快速发展,分布式系统的应用越来越广泛。
分布式系统的一个主要挑战是如何处理分布式事务。
分布式事务是指要在多个不同的计算节点上完成的事务,其中每个节点都可以拥有自己的本地数据库。
在传统的关系型数据库系统中,通过ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)的事务特性来保证数据的一致性。
然而,在分布式系统中,ACID的事务特性并不容易实现,因为分布式系统中各个节点之间的通信延迟和故障可能会导致事务的失败。
为了解决分布式系统中的事务问题,需要采用一些特殊的技术和策略。
本文将介绍一些常用的分布式事务解决方案,并对它们的优缺点进行分析。
1. 两阶段提交(2PC)两阶段提交是最常见的分布式事务解决方案之一。
它通过协调器(coordinator)和参与者(participant)之间的通信来保证事务的一致性。
1.1 原理两阶段提交的工作流程如下:1.协调器向所有参与者发送事务准备请求(Prepare Request)。
2.参与者执行事务,并将事务的执行结果和意见(同意或拒绝)发送给协调器。
3.协调器根据所有参与者的意见来决定事务是否可以提交。
4.如果所有参与者都同意提交,协调器发送事务提交请求(CommitRequest)给所有参与者。
5.参与者收到提交请求后执行事务的最终提交操作。
6.参与者向协调器发送事务提交完成的通知。
7.协调器收到所有参与者的通知后,完成事务。
1.2 优缺点优点:•简单易用,容易实现。
•可以保证事务的一致性。
缺点:•同步阻塞:所有参与者都需要等待协调器的指令,导致事务的执行效率较低。
•单点故障:协调器是系统的关键节点,一旦协调器宕机,整个系统将无法正常工作。
•数据不一致:在两阶段提交过程中,如果某个参与者在第一阶段执行成功后崩溃,则无法得知其最终的意见,可能导致数据不一致。
•过于严格的锁定:在两阶段提交过程中,参与者需要锁定资源,导致其他事务无法对该资源进行修改。
解决分布式事务的方法一、什么是分布式事务分布式事务是指一个业务操作需要跨多个不同的服务或系统执行,这些服务或系统可能位于不同的数据中心或不同的网络环境中。
由于分布式事务的复杂性,确保所有分布式服务在执行事务时保持一致性是一项具有挑战性的任务。
二、为什么需要解决分布式事务在传统的单体应用架构中,数据库事务可以保证数据的一致性。
然而,随着微服务和容器化等技术的发展,应用架构正变得越来越分布式。
在多个服务之间进行数据交互和操作时,必须确保数据的一致性,以避免出现数据不一致的情况。
因此,解决分布式事务问题变得至关重要。
三、解决分布式事务的常见方法1. 基于两阶段提交协议(Two-Phase Commit,2PC)的方法•步骤:1.协调者(Coordinator)向所有参与者(Participant)发送事务执行请求。
2.参与者执行事务并将执行结果发送给协调者。
3.协调者根据所有参与者的反馈决定事务是否提交,如果有参与者反馈失败,则回滚事务。
•优点:–简单直观,容易理解和实现。
–可以保证分布式事务的原子性。
•缺点:–同步阻塞:所有参与者执行事务期间,协调者会一直等待所有参与者的反馈,导致整个事务执行时间较长。
–单点故障:如果协调者发生故障,整个事务无法继续执行。
2. 基于补偿机制(Compensating Transaction)的方法•步骤:1.在每个参与者中实现一个补偿操作,用于回滚已经执行的事务。
2.在事务提交之前,记录所有涉及数据的操作以及相应的补偿操作。
3.如果事务失败,协调者发送补偿请求,参与者执行相应的补偿操作,以撤销已经执行的事务。
•优点:–异步非阻塞:参与者执行事务时,不需要等待其他参与者的反馈,可以快速完成。
–容错性:即使协调者发生故障,事务仍然可以通过补偿操作进行回滚。
•缺点:–实现复杂:需要为每个操作实现相应的补偿操作,并保证二者的一致性。
–需要设计合适的补偿机制,才能保证事务的一致性。
数据库分布式事务解决方案随着数据量的不断增长和应用系统的复杂性日益提升,单体数据库往往难以满足高并发、高可用、数据一致性等需求。
为了解决这些问题,分布式数据库逐渐成为了一种常见的解决方案。
然而,在分布式数据库中,事务处理一直是一个具有挑战性的问题。
本文将介绍一些常见的数据库分布式事务解决方案,并探讨它们的优缺点。
一、两阶段提交协议(2PC)两阶段提交协议是一种经典的分布式事务解决方案。
它通过协调器(Coordinator)和参与者(Participant)的角色来实现数据的一致性。
具体流程如下:1. 准备阶段:协调器向参与者发送事务准备请求,并等待参与者的响应。
2. 提交阶段:如果所有参与者都准备就绪,协调器向参与者发送提交请求,参与者在接收到请求后提交事务并释放相关资源。
3. 中断阶段:如果任意参与者在准备阶段失败或超时,协调器将发送中断请求给所有参与者,要求它们进行事务回滚。
2PC具有良好的一致性保证,但缺点也非常明显。
主要问题包括:1. 阻塞:在提交阶段,所有参与者都需要等待协调器的指令,造成阻塞和性能瓶颈。
2. 单点故障:协调器是整个协议的核心,一旦出现故障,整个系统将无法正常工作。
3. 丢失消息:在协议执行过程中,可能会存在消息丢失的情况,导致一些参与者未能收到最新的指令。
二、三阶段提交协议(3PC)为了解决2PC的一些问题,三阶段提交协议应运而生。
它相较于2PC,增加了超时机制和事务状态的细化,使其更具有容错性。
具体流程如下:1. 准备阶段:和2PC类似,协调器向所有参与者发送事务准备请求,并等待参与者的响应。
2. 执行阶段:在所有参与者都准备就绪后,协调器向参与者发送可以提交事务的请求,并等待参与者的响应。
3. 提交阶段:如果所有参与者确认可以提交事务,则协调器向参与者发送提交请求,否则发送回滚请求。
3PC相比于2PC的优点是减少了阻塞时间,降低了单点故障的风险。
但它依然存在一些问题,例如:1. 同步阶段仍然存在阻塞问题,特别是在网络延迟较高的场景下。
分布式事务解决方案《分布式事务解决方案》在现代软件开发中,分布式系统已经成为了一种常见的架构模式。
然而,随着系统规模的扩大和复杂度的增加,分布式事务的一致性和可靠性问题也越来越突出。
因此,寻找一种高效的分布式事务解决方案成为了很多开发者和企业关注的重点。
为了解决分布式系统中的事务一致性问题,业界提出了多种解决方案。
其中,最常见的分布式事务解决方案包括两阶段提交(2PC)、三阶段提交(3PC)、分布式事务协调器(TCC)、消息队列等。
两阶段提交是一种较为传统的分布式事务解决方案,它通过协调者和参与者之间的协商来保证事务的一致性。
然而,由于其需要大量的协调通信和潜在的单点故障,使得2PC在实际应用中受到了一定的限制。
三阶段提交是对两阶段提交的改进,它在第一阶段和第二阶段之间增加了一次“准备”阶段,来减少超时的可能性。
虽然3PC相对于2PC具有更高的容错性,但其复杂度和性能开销也增加了许多。
另一种常见的分布式事务解决方案是分布式事务协调器(TCC),它通过在各个参与者上执行“尝试”、“确认”和“取消”三个步骤,实现了对分布式事务的控制和协调。
TCC的优势在于其能够将事务的执行逻辑与业务逻辑分离,但同时也需要开发者自行编写一定的补偿逻辑来处理失败的事务。
除此之外,消息队列也被广泛应用于分布式事务的解决方案中。
通过使用消息队列来保障事务消息的可靠传输,可以实现分布式系统中不同服务之间的事务一致性。
总的来说,针对分布式系统中的事务一致性问题,不同的解决方案各有优劣。
开发者需要根据实际的业务场景和系统需求来选择合适的分布式事务解决方案,以实现系统的高可用性和可靠性。
分布式事务的几种解决方案那分布式事务的解决方案有这么几种呢。
一、两阶段提交(2PC)这就像是一场有严格流程的接力赛。
首先有个事务协调者,就好比是裁判。
参与者呢,就是那些要做事情的各个系统或者数据库啥的。
第一阶段呢,裁判会跟每个参与者说:“你们准备好要做自己那部分事儿了吗?能做就告诉我行,不能就告诉我不行哈。
”每个参与者接到这个通知就开始检查自己能不能做,要是能就锁定资源,表示自己准备好了,然后告诉裁判“行嘞”;要是不行就说“不行哦”。
第二阶段呢,如果裁判收到的都是“行嘞”,那就跟大家喊:“都开干吧。
”这时候参与者就真的去执行事务,然后提交。
要是有一个说“不行哦”,那裁判就大喊:“都别干了,回滚。
”这时候大家就把之前做的准备工作都撤销。
不过这个方法有个毛病,要是裁判在第二阶段出问题了,比如喊了“都开干吧”然后挂了,有些参与者收到了,有些没收到,那就乱套了,可能有的提交了,有的没提交。
二、三阶段提交(3PC)这个就像是给2PC打了些补丁。
还是有个协调者,参与者也一样。
第一阶段呢,协调者问参与者能不能干,这跟2PC差不多,参与者要是行就说行,不行就说不行。
第二阶段呢,协调者要是收到的都是行,就会再发个消息说:“我要准备让大家都干啦,都再检查下哦。
”然后参与者再检查一遍,没问题就回复“准备好了”。
第三阶段就是协调者收到所有的“准备好了”,就说“开干”,大家就去执行事务然后提交;要是有一个没回复“准备好了”,协调者就说“回滚”。
这样呢,就算协调者在第三阶段出问题了,因为前面有更多的确认步骤,所以混乱的可能性就小一些。
三、TCC(Try Confirm Cancel)这个就很有趣啦。
它把一个事务分成了三步,就像做菜一样。
Try阶段呢,就像是先把食材准备好,每个参与者都去尝试做自己能做的部分,但是还没有真正完成事务,只是预留资源。
比如说要转账,先把转出账户的钱冻结起来,转入账户标记一下有一笔钱要进来。
Confirm阶段就是真的把菜炒好上桌啦。
详解Java分布式事务的6种解决⽅案介绍在分布式系统、微服务架构⼤⾏其道的今天,服务间互相调⽤出现失败已经成为常态。
如何处理异常,如何保证数据⼀致性,成为微服务设计过程中,绕不开的⼀个难题。
在不同的业务场景下,解决⽅案会有所差异,常见的⽅式有:1. 阻塞式重试;2. 2PC、3PC 传统事务;3. 使⽤队列,后台异步处理;4. TCC 补偿事务;5. 本地消息表(异步确保);6. MQ 事务。
本⽂侧重于其他⼏项,关于 2PC、3PC 传统事务,⽹上资料已经⾮常多了,这⾥不多做重复。
阻塞式重试在微服务架构中,阻塞式重试是⽐较常见的⼀种⽅式。
伪代码⽰例:m := db.Insert(sql)err := request(B-Service,m)func request(url string,body interface{}){for i:=0; i<3; i ++ {result, err = request.POST(url,body)if err == nil {break}else {log.Print()}}}如上,当请求 B 服务的 API 失败后,发起最多三次重试。
如果三次还是失败,就打印⽇志,继续执⾏下或向上层抛出错误。
这种⽅式会带来以下问题1. 调⽤ B 服务成功,但由于⽹络超时原因,当前服务认为其失败了,继续重试,这样 B 服务会产⽣ 2 条⼀样的数据。
2. 调⽤ B 服务失败,由于 B 服务不可⽤,重试 3 次依然失败,当前服务在前⾯代码中插⼊到 DB 的⼀条记录,就变成了脏数据。
3. 重试会增加上游对本次调⽤的延迟,如果下游负载较⼤,重试会放⼤下游服务的压⼒。
第⼀个问题:通过让 B 服务的 API ⽀持幂等性来解决。
第⼆个问题:可以通过后台定时脚步去修正数据,但这并不是⼀个很好的办法。
第三个问题:这是通过阻塞式重试提⾼⼀致性、可⽤性,必不可少的牺牲。
阻塞式重试适⽤于业务对⼀致性要求不敏感的场景下。
分布式事务的常见解决方案
分布式事务在分布式系统中是一个常见的问题。
为了确保分布式环境下的数据一致性,需要采用一些解决方案。
本文将介绍几种常见的分布式事务解决方案:
1. 两阶段提交(2PC):该方案将事务分为两个阶段,在第一阶段中,各参与方将准备好的事务状态发送给一个协调者,协调者再将所有事务状态发送给各参与方,以确保所有参与方都可以提交或者回滚。
在第二阶段中,如果所有参与方都准备好提交,那么协调者会向所有参与方发送提交指令,否则会向所有参与方发送回滚指令。
2. 三阶段提交(3PC):该方案是在2PC的基础上进行了优化。
在第一阶段中,参与方向协调者发送准备消息。
在第二阶段中,协调者向参与方发送 CanCommit 消息,询问是否可以提交。
如果所有的参与方都同意提交,那么进入第三阶段,协调者向参与方发送DoCommit消息,否则向参与方发送DoAbort消息。
3. 最终一致性:最终一致性是一种弱一致性,它允许在分布式系统中存在短暂的不一致状态。
当某一节点发生故障,或者网络出现丢包等问题时,可能会导致某些节点无法同步更新数据。
这时系统会将这些节点标记为“不一致状态”,等待节点恢复后再进行同步。
4. 基于消息的事务:该方案是将事务操作封装成消息发送到消息队列中,由消息队列进行事务的协调和处理。
这种方案可以保证消息的可靠性,并且可以很好的解决事务的并发问题。
以上几种解决方案都可以用来解决分布式事务的问题,选择哪一
种方案应该根据具体的业务需求和系统特点进行选择。
分布式事物解决方案分布式事务解决方案随着互联网技术的不断发展,越来越多的应用系统需要处理大规模的数据和用户请求。
而在这样的背景下,分布式事务的处理成为了一个亟待解决的问题。
传统的关系型数据库难以在分布式环境下保证事务的一致性和隔离性,因此,人们提出了各种各样的分布式事务解决方案。
在分布式系统中,具有多个节点的数据库相互协作完成事务处理。
而事务的ACID特性(原子性、一致性、隔离性和持久性)是保证数据库事务正确执行的基础。
为了解决分布式事务问题,以下是几种常用的解决方案:一、两阶段提交协议(Two-Phase Commit,2PC)两阶段提交协议是一种最常见的分布式事务解决方案。
在该方案中,事务的提交需要经过两个阶段的协调。
首先,协调者节点向参与者节点发送准备请求,参与者节点收到请求后,执行事务并将执行结果和事务日志返回给协调者。
然后,协调者节点根据参与者节点的反馈情况,决定是否提交或终止事务。
尽管该方案可以保证分布式事务的一致性,但是它存在着协调者单点故障和阻塞的问题,同时也会导致事务的执行效率降低。
二、补偿事务(Compensating Transaction)补偿事务是一种通过执行事务的反操作来恢复系统到一致状态的解决方案。
在该方案中,事务的执行过程可以被分为多个阶段,每个阶段都有对应的补偿操作。
当某个参与者节点执行失败时,系统可以通过执行补偿操作来回退到正确的状态。
补偿事务的优点是能够提高系统的可用性和性能,但是它也增加了系统的复杂性,并且无法保证分布式事务的原子性。
三、基于消息队列的方案基于消息队列的方案通过引入消息中间件来解决分布式事务问题。
在该方案中,事务的请求被发送到消息队列中,然后由消息队列进行异步处理。
消息队列保证了事务的顺序性和可靠性,并且可以根据实际需求进行扩展和配置。
虽然基于消息队列的方案能够处理大规模的分布式事务,但是它也带来了延迟和一致性问题。
四、分布式共识算法分布式共识算法是一种通过节点之间的协作来达成一致性决策的解决方案。
分布式事务常见解决方案概述及解释说明1. 引言1.1 概述在计算机科学领域中,分布式系统被广泛应用于各种大规模应用场景。
这些系统的成功依赖于有效处理分布式事务的能力。
分布式事务是指涉及多个独立操作且需要保证一致性和原子性的事务。
然而,由于分布式环境下存在网络延迟、节点故障等问题,实现有效的分布式事务变得非常具有挑战性。
1.2 文章结构本文将对常见的分布式事务解决方案进行概述,并详细解释每个解决方案的工作原理和优缺点。
文章将按照以下结构展开:- 引言:介绍文章的背景和目标。
- 分布式事务常见解决方案概述:阐述什么是分布式事务以及面临的挑战,并对常见解决方案进行概述。
- 解决方案一: 两阶段提交协议:详细解释两阶段提交协议的基本原理、步骤,并进行优缺点分析。
- 解决方案二: 三阶段提交协议:介绍三阶段提交协议并引入预提交阶段,讨论如何优化超时问题,最后对比两阶段提交和三阶段提交的异同点。
- 结论与总结:回顾研究现状,探讨可能的发展趋势和未来工作方向,并给出结论和建议。
1.3 目的本文旨在帮助读者了解分布式事务及其常见解决方案。
通过深入剖析不同解决方案的原理和优缺点,读者可以更好地选择合适的分布式事务解决方案应用于实际项目中。
同时,本文也为分布式系统研究领域提供了一个综述,并指出未来可能的发展趋势和需要进一步研究的问题。
2. 分布式事务常见解决方案概述2.1 什么是分布式事务在理解分布式事务常见解决方案之前,首先需要了解什么是分布式事务。
分布式事务是指涉及到多个不同的数据源或服务的一组相关操作,这些操作要么全部成功提交,要么全部失败回滚,保证数据的一致性和可靠性。
传统的单机事务可以通过ACID属性来保证,包括原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)和持久性(Durability)。
然而,在一个分布式环境下,由于网络延迟、节点故障等因素,确保所有参与者都能按照预期执行并达到一致状态变得更加困难。
微服务分布式事务解决方案通常采用以下几种方法:1. 两阶段提交协议(2PC):这是一种传统的分布式事务解决方案,它分为两个阶段:准备阶段和提交阶段。
在准备阶段,需要协调者向所有参与者请求数据,并在所有数据准备好后,向所有参与者发送提交命令。
在提交阶段,所有参与者一起提交事务。
这种方法存在性能问题和死锁风险,因此在实际应用中需要谨慎使用。
2. 分布式提交协议(DC/OS):这是一种基于消息传递的分布式事务协调器,它通过消息传递来实现分布式事务的协调和管理。
DC/OS采用异步消息传递机制,避免了传统两阶段提交协议的性能问题,同时实现了分布式事务的一致性和原子性。
3. 本地事务和全局事务:微服务架构中,每个服务都有自己的数据库和事务管理机制。
当多个服务需要协作完成一个分布式事务时,可以使用本地事务和全局事务相结合的方式。
在本地事务中,每个服务独立处理自己的事务,当本地事务成功时,再提交全局事务。
这种方法可以提高事务处理的效率,同时保证一致性。
4. 乐观锁和悲观锁:乐观锁通过版本控制机制来保证数据的一致性,当多个服务需要协作完成一个分布式事务时,只需要在每个服务中保存其他服务的最新数据版本即可。
如果事务成功,则更新数据版本;如果事务失败,则回滚整个事务。
悲观锁则通过锁定数据来实现数据的一致性,但在微服务架构中可能会影响性能。
5. Seata:这是一个开源的分布式事务解决方案,它采用两阶段提交协议和柔性提交算法相结合的方式,支持分布式事务、补偿、全局超时和自动重试等功能。
Seata支持在Spring框架中使用,同时支持分布式账本、大数据、云计算等多种场景。
以上解决方案都有其优点和缺点,选择哪种解决方案需要根据实际应用场景和需求来决定。
在实际应用中,可能需要结合多种解决方案来达到最佳效果。
分布式事务详解1. 什么是分布式事务1.1 事务严格意义上的事务实现应该是具备原⼦性、⼀致性、隔离性和持久性,简称 ACID。
通俗意义上来说,事务就是为了使得⼀些更新等操作要么都成功,要么都失败。
原⼦性(Atomicity):可以理解为⼀个事务内的所有操作要么都执⾏,要么都不执⾏。
⼀致性(Consistency):可以理解为数据是满⾜完整性约束的,也就是不会存在中间状态的数据,⽐如你账上有400,我账上有100,你给我打200块,此时你账上的钱应该是200,我账上的钱应该是300,不会存在我账上钱加了,你账上钱没扣的中间状态。
隔离性(Isolation):指的是多个事务并发执⾏的时候不会互相⼲扰,即⼀个事务内部的数据对于其他事务来说是隔离的。
持久性(Durability):指的是⼀个事务完成了之后数据就被永远保存下来,之后的其他操作或故障都不会对事务的结果产⽣影响。
其中,原⼦性和持久性就是靠undo和redo⽇志来实现的。
在Mysql中,有许多⽇志⽂件,这2个⽂件就是与事务有关的。
1.2 undo⽇志undo⽇志:⽤于保证事务的原⼦性。
原理:1. 在操作任何数据之前,先将数据备份到Undo Log。
2. 然后进⾏数据的修改。
3. 若出现了错误或⽤户执⾏了ROLLBACK语句,系统就可以利⽤Undo Log中的备份数据恢复到事务开始之前的状态。
流程举例:1. 事务开始2. 记录A=1到undo log3. 修改A=34. 记录B=2到undo log5. 修改B=46. 将undo log写到磁盘7. 将数据写到磁盘8. 事务提交1.3 redo⽇志redo⽇志:⽤于保证事务的持久性原理:1. redo log与undo log 相反,redo log记录的是新数据的备份,undo log记录的是旧数据的备份2. 在事务提交前只需要将redo log持久化即可。
流程举例:1. 事务开始2. 记录A=1到undo log3. 修改A=34. 记录A=3到redo log5. 记录B=2到undo log6. 修改B=47. 记录B=4到redo log8. 将undo log写到磁盘9. 将redo log写⼊磁盘10. 事务提交1.4 分布式事务分布式事务:顾名思义就是要在分布式系统中实现事务,它其实是由多个本地事务组合⽽成。
分布式事务解决⽅案及实现⼀、事务的ACID原则 数据库事务的⼏个特性:原⼦性(Atomicity )、⼀致性( Consistency )、隔离性或独⽴性( Isolation)和持久性(Durabilily),简称就是ACID。
原⼦性:操作这些指令时,要么全部执⾏成功,要么全部不执⾏。
只要其中⼀个指令执⾏失败,所有的指令都执⾏失败,数据进⾏回滚,回到执⾏指令前的数据状态。
⼀致性:事务的执⾏使数据从⼀个状态转换为另⼀个状态,但是对于整个数据的完整性保持稳定。
隔离性:在该事务执⾏的过程中,⽆论发⽣的任何数据的改变都应该只存在于该事务之中,对外界不存在任何影响。
只有在事务确定正确提交之后,才会显⽰该事务对数据的改变。
其他事务才能获取到这些改变后的数据。
持久性:当事务正确完成后,它对于数据的改变是永久性的。
⼆、什么是分布式事务 事务在单系统中的表现:多次数据库操作⽤事务进⾏管理,来保证ACID原则。
但是如果各个模块都是单独独⽴出来的微服务,进⾏了分布式部署,单系统⾥的事务将不能保证各个数据库操作的⼀致性,因此就需要分布式事务来进⾏统⼀管理。
三、分布式事务实现⽅案 现在的分布式事务实现⽅案有多种,有些已经被淘汰,如基于XA的两段式提交、TCC解决⽅案,还有本地消息表、MQ事务消息,还有⼀些开源的事务中间件,如LCN、GTS。
1、基于XA的两阶段提交⽅案 XA 它包含两个部分:事务管理器和本地资源管理器。
其中本地资源管理器往往由数据库实现,⽐如 Oracle、DB2 这些商业数据库都实现了 XA 接⼝,⽽事务管理器作为全局的协调者,负责各个本地资源的提交和回滚。
两阶段提交⽅案应⽤⾮常⼴泛,⼏乎所有商业OLTP (On-Line Transaction Processing)数据库都⽀持XA协议。
但是两阶段提交⽅案开发复杂、锁定资源时间长,对性能影响很⼤,基本不适合解决微服务事务问题。
2、TCC解决⽅案 TCC⽅案在电商、⾦融领域落地较多。
分布式事务的处理方案以下是 9 条关于分布式事务处理方案的内容:1. 两阶段提交不就是分布式事务处理的一个经典方案吗?就好比大家一起干活,先一起约定怎么做,然后再统一行动。
比如说在电商系统中,下单时要同时更新库存和订单状态,这时候两阶段提交就派上大用场啦!2. 补偿机制也很棒啊!就好像我们走路不小心摔了一跤,得赶紧爬起来弥补一下。
比如在银行转账中,要是中间出了差错,就可以通过补偿机制来让一切恢复正常呀!3. 消息队列是个好东西呀!这不就像我们传纸条一样,把要做的事情通过纸条传递出去。
像外卖系统中,订单信息可以通过消息队列来确保各个环节的处理呢!4. TCC 模式也不能小瞧呀!这就如同搭积木,先准备好,再执行,最后确认或回滚。
在一些金融交易场景中,TCC 模式能保障事务的准确进行呢,难道你不想试试吗?5. 最大努力通知很实用呢!这不就像是给朋友不断提醒一样,直到对方知道为止。
比如物流配送的通知,一遍又一遍地去告知,多执着呀!6. 基于可靠消息的最终一致性也很厉害哟!就好像接力比赛,一棒接一棒,最终到达终点。
像电商退款流程,就可以通过可靠消息来保证事务的最终一致呀,多神奇!7. 分布式事务中间件就像是一个超级管家!它把所有复杂的事情都包揽了。
比如在大型企业的业务系统里,有了它,处理分布式事务就轻松多了呀!8. 事务分组也很有意思哟!可以想象成把一堆任务分成小组来管理,更有条理啦。
像复杂的业务流程中,通过事务分组来让处理更清晰呢,多赞啊!9. 分布式事务的混合方案简直太强大了!就像一个武器库,各种工具都有,按需选用。
在各种多变的场景下,混合方案可以应对自如呀,这不是超厉害的嘛!我的观点结论就是:这些分布式事务处理方案各有各的优势和适用场景,我们要根据实际需求灵活选择和运用,才能更好地处理分布式事务中的各种问题!。
什么是分布式事务以及有哪些解决⽅案?1、什么是分布式事务?答:指⼀次⼤的操作由不同的⼩操作组成的,这些⼩的操作分布在不同的服务器上,分布式事务需要保证这些⼩操作要么全部成功,要么全部失败。
从本质上来说,分布式事务就是为了保证不同数据库的数据⼀致性。
2、分布式事务产⽣的原因?2.1 数据库分库分表 当数据库单表数据达到千万级别,就要考虑分库分表,那么就会从原来的⼀个数据库变成多个数据库。
例如如果⼀个操作即操作了01库,⼜操作了02库,⽽且⼜要保证数据的⼀致性,那么就要⽤到分布式事务。
2.2 应⽤SOA化 所谓的SOA化,就是业务的服务化。
例如电商平台下单操作就会产⽣调⽤库存服务扣减库存和订单服务更新订单数据,那么就会设计到订单数据库和库存数据库,为了保证数据的⼀致性,就需要⽤到分布式事务。
总结:其实上⾯两种场景,归根到底是要操作多数据库,并且要保证数据的⼀致性,⽽产⽣的分布式事务的。
3、分布式事务解决⽅案3.1 两阶段提交(2PC) XA是⼀个分布式事务协议,由Tuxedo提出。
XA中⼤致分为两部分:事务管理器和本地资源管理器。
其中本地资源管理器往往由数据库实现,⽐如Oracle、Mysql等数据库都实现了XA接⼝,⽽事务管理器作为全局的调度者,负责各个本地资源的提交回滚。
XA实现分布式事务的原理如下:总结 ⼆阶段提交看起来确实能够提供原⼦性的操作,但是它存在⼏个缺点:1、同步阻塞问题:执⾏过程中,所有参与节点都是事务阻塞型的。
当参与者占有公共资源时,其他第三⽅节点访问公共资源不得不处于阻塞状态。
2、单点故障:由于(事务管理器)协调者的重要性,⼀旦协调者发⽣故障。
(本地资源管理器)参与者会⼀直阻塞下去。
尤其在第⼆阶段,协调者发⽣故障,那么所有的参与者还都处于锁定事务资源的状态中,⽽⽆法继续完成事务操作。
(如果是协调者挂掉,可以重新选举⼀个协调者,但是⽆法解决因为协调者宕机导致的参与者处于阻塞状态的问题)3、数据不⼀致:在⼆阶段提交的阶段⼆中,当协调者向参与者发送commit请求之后,发⽣了局部⽹络异常或者在发送commit请求过程中协调者发⽣了故障,这会导致只有⼀部分参与者接收到了commit请求。
分布式事务的解决方案《分布式事务的解决方案》随着互联网和移动应用的快速发展,越来越多的应用程序需要处理分布式环境下的事务。
分布式事务指的是涉及多个节点或多个数据源的事务操作。
在分布式环境下,事务的管理变得更加复杂,因为涉及到多个数据库、多个服务和多个系统。
为了解决分布式事务的问题,我们需要采用一些特定的解决方案。
下面是一些常见的分布式事务解决方案:1. 两阶段提交(2PC):两阶段提交是一种常见的分布式事务协议。
它由一个协调者和多个参与者组成。
在第一阶段,协调者询问参与者是否可以提交事务,如果所有参与者都同意,则进入第二阶段,协调者发出提交命令;如果有任何一个参与者不同意,则回滚事务。
虽然两阶段提交可以确保事务的一致性,但由于需要等待所有参与者的响应,它的性能较低。
2. 补偿事务(TCC):TCC是另一种分布式事务解决方案。
它利用“try-confirm-cancel”模式,在事务执行之前尝试占用资源,然后确认执行事务,最后在出现异常时取消操作。
TCC可以提高系统的性能,但需要手动编写补偿操作。
3. 消息队列:通过使用消息队列,可以将分布式事务转换为基于消息的异步操作。
当一个事务涉及多个服务时,可以将每个服务的操作封装为消息,通过发布-订阅模式来实现分布式事务。
4. 分布式事务协调器(DTC):DTC是一种可以自动协调分布式事务的组件。
它可以监视事务的执行过程,并在出现异常时自动回滚事务。
DTC可以简化分布式事务的管理,但需要对系统进行一定的改造和配置。
总的来说,针对不同的分布式事务场景,可以采用不同的解决方案来实现事务的一致性和可靠性。
在选择解决方案的同时,需要权衡性能、复杂性和可维护性,以找到最适合自己业务需求的方案。
解决分布式事务的方法一、背景介绍随着互联网的快速发展,分布式系统已经成为了企业级应用开发的标配。
然而,分布式系统中的事务处理面临着许多挑战,例如数据一致性、并发控制、故障恢复等问题。
为了保证分布式系统中的事务处理能够高效、可靠地完成,我们需要采用一些特殊的技术手段,这就是分布式事务。
二、什么是分布式事务在传统的单机环境下,事务处理很简单:将所有操作封装在一个事务中,在执行过程中如果出现异常则回滚;否则提交。
但是在分布式环境下,由于数据存储在不同节点上,并发访问时会出现数据不一致等问题。
因此,在分布式环境下进行事务处理需要考虑更多因素。
三、常见的分布式事务解决方案1. 两阶段提交协议(2PC)2. 三阶段提交协议(3PC)3. 基于消息队列的最终一致性解决方案四、两阶段提交协议(2PC)1. 2PC概述两阶段提交协议是目前最常用的分布式事务解决方案之一。
它将整个事务分为两个阶段:准备阶段和提交阶段。
在准备阶段,所有参与者向协调者发送“准备就绪”请求;在提交阶段,如果协调者收到了所有参与者的“准备就绪”请求,则向所有参与者发送“提交”指令;否则,向所有参与者发送“回滚”指令。
2. 2PC优缺点2PC的优点在于它能够保证数据一致性,在任何情况下都不会出现数据不一致的情况。
但是,2PC也存在着许多缺点,例如:(1)性能问题:由于需要等待所有参与者的响应才能进行下一步操作,因此会造成较大的延迟。
(2)单点故障:如果协调者出现故障,则整个事务将无法完成。
(3)网络问题:如果网络出现问题,则整个事务也无法完成。
五、三阶段提交协议(3PC)1. 3PC概述三阶段提交协议是对2PC的改进,在2PC的基础上增加了一个超时机制。
在准备阶段,参与者向协调者发送“可以提交”的消息;在第二阶段中,协调者向参与者发送“可以提交吗?”的消息,并等待参与者的响应;在第三阶段中,协调者向参与者发送“提交”或“回滚”的消息。
2. 3PC优缺点3PC解决了2PC的单点故障和网络问题,同时也减少了性能问题。
解析分布式事务的四种解决方案
分布式事务指事务的操作位于不同的节点上,需要保证事务的 AICD 特性。
例如在下单场景下,库存和订单如果不在同一个节点上,就涉及分布式事务。
在分布式系统中,要实现分布式事务,无外乎那几种解决方案。
一、两阶段提交(2PC)
两阶段提交(Two-phase Commit,2PC),通过引入协调者(Coordinator)来协调参与者的行为,最终决定这些参与者是否要真正执行事务。
1、运行过程
①准备阶段:协调者询问参与者事务是否执行成功,参与者发回事务执行结果。
②提交阶段:如果事务在每个参与者上都执行成功,事务协调者发送通知让参与者提交事务;否则,协调者发送通知让参与者回滚事务。
需要注意的是,在准备阶段,参与者执行了事务,但是还未提交。
只有在提交阶段接收到协调者发来的通知后,才进行提交或者回滚。
2、存在的问题
①同步阻塞:所有事务参与者在等待其它参与者响应的时候都处于同步阻塞状态,无法进行其它操作。
②单点问题:协调者在 2PC 中起到非常大的作用,发生故障将会造成很大影响。
特别是在阶段二发生故障,所有参与者会一直等待状态,无法完成其它操作。
③数据不一致:在阶段二,如果协调者只发送了部分 Commit 消息,此时网络发生异常,那么只有部分参与者接收到 Commit 消息,也就是说只有部分参与者提交了事务,使得系统数据不一致。
④太过保守:任意一个节点失败就会导致整个事务失败,没有完善的容错机制。
二、补偿事务(TCC)
TCC 其实就是采用的补偿机制,其核心思想是:针对每个操作,都要注册一个与其对应的确认和补偿(撤销)操作。
它分为三个阶段:
①Try 阶段主要是对业务系统做检测及资源预留。
②Confirm 阶段主要是对业务系统做确认提交,Try阶段执行成功并开始执行Confirm阶段时,默认 Confirm阶段是不会出错的。
即:只要Try成功,Confirm一定成功。
③Cancel 阶段主要是在业务执行错误,需要回滚的状态下执行的业务取消,预留资源释放。
举个例子,假入 Bob 要向 Smith 转账,思路大概是:我们有一个本地方法,里面依次调用:
①首先在 Try 阶段,要先调用远程接口把 Smith 和 Bob 的钱给冻结起来。
②在 Confirm 阶段,执行远程调用的转账的操作,转账成功进行解冻。
③如果第2步执行成功,那么转账成功,如果第二步执行失败,则调用远程冻结接口对应的解冻方法(Cancel)。
优点:跟2PC比起来,实现以及流程相对简单了一些,但数据的一致性比2PC也要差一些
缺点:缺点还是比较明显的,在2,3步中都有可能失败。
TCC属于应用层的一种补偿方式,所以需要程序员在实现的时候多写很多补偿的代码,在一些场景中,一些业务流程可能用TCC不太好定义及处理。
三、本地消息表(异步确保)
本地消息表与业务数据表处于同一个数据库中,这样就能利用本地事务来保证在对这两个表的操作满足事务特性,并且使用了消息队列来保证最终一致性。
①在分布式事务操作的一方完成写业务数据的操作之后向本地消息表发送一个消息,本地事务能保证这个消息一定会被写入本地消息表中。
②之后将本地消息表中的消息转发到 Kafka 等消息队列中,如果转发成功则将消息从本地消息表中删除,否则继续重新转发。
③在分布式事务操作的另一方从消息队列中读取一个消息,并执行消息中的操作。
优点:一种非常经典的实现,避免了分布式事务,实现了最终一致性。
缺点:消息表会耦合到业务系统中,如果没有封装好的解决方案,会有很多杂活需要处理。
四、MQ 事务消息
有一些第三方的MQ是支持事务消息的,比如RocketMQ,他们支持事务消息的方式也是类似于采用的二阶段提交,但是市面上一些主流的MQ都是不支持事务消息的,比如RabbitMQ 和 Kafka 都不支持。
以阿里的 RocketMQ 中间件为例,其思路大致为:
第一阶段Prepared消息,会拿到消息的地址。
第二阶段执行本地事务,第三阶段通过第一阶段拿到的地址去访问消息,并修改状态。
也就是说在业务方法内要想消息队列提交两次请求,一次发送消息和一次确认消息。
如果确认消息发送失败了RocketMQ会定期扫描消息集群中的事务消息,这时候发现了Prepared消息,它会向消息发送者确认,所以生产方需要实现一个check接口,RocketMQ
会根据发送端设置的策略来决定是回滚还是继续发送确认消息。
这样就保证了消息发送与本地事务同时成功或同时失败。
优点:实现了最终一致性,不需要依赖本地数据库事务。
缺点:实现难度大,主流MQ不支持,RocketMQ事务消息部分代码也未开源。
通过本文我们总结并对比了几种分布式分解方案的优缺点,分布式事务本身是一个技术难题,是没有一种完美的方案应对所有场景的,具体还是要根据业务场景去抉择吧。