常用的分布式事务解决方案介绍最新PPT

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。

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。

分布式事务处理方案以下是 7 条关于分布式事务处理方案的内容：1. 嘿，你想想看啊，分布式事务处理方案就像是一个超级团队的协作策略！就好比一场足球比赛，每个球员都有自己的任务，但又必须紧密配合。

比如说在电商平台上，下单、库存管理和支付这几个环节，不就跟球员们在球场上的配合一样吗？如果没有好的分布式事务处理方案，那不就乱套啦！2. 哇哦，分布式事务处理方案可以说是解决复杂问题的秘密武器呀！这就像拼图游戏一样，每一块都有它的位置和作用。

比如银行转账系统，不同的账户和操作都要精准无误地协同，不然岂不是糟糕啦？要是没有强大的分布式事务处理方案，那不是要出大问题嘛！3. 嘿呀，分布式事务处理方案可是个了不起的东西呢！它就如同乐队演奏，各种乐器要和谐共处，才能奏出美妙的乐章。

像物流系统中，货物的运输、仓储和配送，不就得靠优秀的分布式事务处理方案来统筹吗？要是没弄好，那货不乱套啦！4. 哎呀，分布式事务处理方案简直太重要啦！它仿若一个大型建筑的根基。

你看，在一个大企业的业务流程中，多个部门和系统同时运作，不就需要可靠的分布式事务处理方案来保障稳定吗？不然出了岔子可咋办呀！5. 哇塞，分布式事务处理方案真的超级关键啊！就好像是一部精密机器的运行机制。

比如在大型医疗系统中，患者信息、诊断和治疗安排，这不就得靠有力的分布式事务处理方案来协调吗？没有它怎么行呢！6. 嘿哟，分布式事务处理方案可是不能小瞧的哦！它类似一个智能交通指挥系统。

想想看，海量数据和操作在网络世界中穿梭，没有出色的分布式事务处理方案来指挥调度，那不就成一团乱麻啦！7. 好啦，总之呢，分布式事务处理方案就是现代信息技术中不可或缺的一部分！它就像是我们生活中的氧气一样，虽然平时可能感觉不到它的存在，但一旦缺少就会出大问题。

不管是电商、金融还是其他领域，都离不开它呀！只有把分布式事务处理方案做好了，才能让各种系统顺畅运行，不然一切都得乱套喽！。

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！。

分布式事务实现方案案例分布式事务是指涉及多个独立的数据库或服务的事务操作。

在分布式系统中，确保事务的一致性和可靠性是非常重要的。

有许多实现分布式事务的方案，下面我将从多个角度介绍几种常见的实现方案和相应的案例。

1. 两阶段提交（Two-Phase Commit, 2PC），这是最常见的分布式事务协议之一。

在第一阶段，事务协调者会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，协调者会通知参与者提交事务。

如果有任何一个参与者无法提交，那么所有参与者都会被通知回滚事务。

案例，银行转账系统，涉及多个账户的转账操作。

2. 补偿事务（Compensating Transaction），当分布式事务中的某个环节失败时，可以通过执行补偿操作来恢复系统到一致状态。

案例，电商平台的订单支付，如果支付成功但是下单失败，可以执行补偿操作取消支付。

3. 基于消息的事务（Transactional Messaging），利用消息队列来实现分布式事务，将事务操作和消息发送放在同一个事务中，确保消息的可靠传递和事务的一致性。

案例，在线购物系统中的库存扣减，将库存扣减和订单生成放在同一个事务中，通过消息队列确保一致性。

4. Saga模式，将一个大的事务拆分成多个小的本地事务，通过补偿操作来保证最终一致性。

案例，旅游预订系统中的多个预订操作，如果某个预订失败，可以通过补偿操作取消其他预订。

5. 分布式事务协调器（Distributed Transaction Coordinator），利用专门的分布式事务协调器来协调多个分布式事务参与者，确保事务的一致性。

案例，跨多个微服务的复杂业务流程，通过分布式事务协调器来管理事务。

以上是几种常见的分布式事务实现方案和相应的案例。

在实际应用中，选择合适的方案需要考虑系统的复杂性、可靠性、性能等多个因素，以及特定业务场景下的需求。

希望这些例子能够帮助你更好地理解分布式事务的实现。

分布式事务概述及大厂通用解决方案1.0 分布式事务概述 2018-02-05 02:05:26 32,685 161、事务简介事务(Transaction)是访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元(unit)。

在关系数据库中，一个事务由一组SQL语句组成。

事务应该具有4个属性：原子性、一致性、隔离性、持久性。

这四个属性通常称为ACID特性。

原子性（atomicity）：个事务是一个不可分割的工作单位，事务中包括的诸操作要么都做，要么都不做。

一致性（consistency）：事务必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态，事务的中间状态不能被观察到的。

隔离性（isolation）：一个事务的执行不能被其他事务干扰。

即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。

隔离性又分为四个级别：读未提交(read uncommitted)、读已提交(read committed，解决脏读)、可重复读(repeatable read，解决虚读)、串行化(serializable，解决幻读)。

持久性（durability）：持久性也称永久性（permanence），指一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。

接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响。

任何事务机制在实现时，都应该考虑事务的ACID特性，包括：本地事务、分布式事务，及时不能都很好的满足，也要考虑支持到什么程度。

2 本地事务大多数场景下，我们的应用都只需要操作单一的数据库，这种情况下的事务称之为本地事务(Local Transaction)。

本地事务的ACID特性是数据库直接提供支持。

本地事务应用架构如下所示：在JDBC编程中，我们通过java.sql.Connection对象来开启、关闭或者提交事务。

代码如下所示：Connection conn = ... //获取数据库连接conn.setAutoCommit(false); //开启事务try{//...执行增删改查sqlmit(); //提交事务}catch (Exception e) {conn.rollback();//事务回滚}finally{conn.close();//关闭链接}此外，很多java应用都整合了spring，并使用其声明式事务管理功能来完成事务功能。

分布式事务常用方案1. 目标分布式事务是指在分布式系统中，多个并发操作需要保持一致性的一种机制。

其目标是确保在多个数据库或服务之间进行的操作要么全部成功，要么全部失败，从而保证数据的一致性和完整性。

常见的分布式事务方案有两阶段提交（Two-Phase Commit, 2PC）、三阶段提交（Three-Phase Commit, 3PC）、TCC（Try-Confirm-Cancel）等。

下面将详细介绍这些方案的实施步骤和预期结果，以及它们的可行性和效率。

2. 两阶段提交（2PC）2.1 实施步骤1.协调者向所有参与者发送事务准备请求。

2.参与者接收到请求后，执行事务操作，并将undo和redo日志记录到本地日志中。

3.参与者执行完事务后，向协调者发送ack消息。

4.协调者接收到所有参与者的ack消息后，向所有参与者发送commit请求。

5.参与者接收到commit请求后，执行正式提交，并将undo和redo日志应用到数据库中。

6.参与者执行完正式提交后，向协调者发送ack消息。

7.协调者接收到所有参与者的ack消息后，完成事务。

2.2 预期结果•如果所有参与者都成功执行事务操作，并发送ack消息，那么协调者会发送commit请求，所有参与者会执行正式提交，并最终完成事务。

•如果任何一个参与者在执行事务操作过程中失败或超时，那么协调者会发送abort请求，所有参与者会回滚事务，并最终失败。

2.3 可行性和效率两阶段提交是一种经典的分布式事务解决方案，具有可行性和效率。

它能够保证数据的一致性，即要么全部提交成功，要么全部回滚。

但是在实际应用中存在一些问题：1.同步阻塞：整个过程中，在第二阶段需要等待所有参与者的响应，如果有一个参与者故障或网络延迟较高，则整个事务都会被阻塞。

2.单点故障：协调者是整个过程的中心节点，如果协调者故障，则整个系统无法正常工作。

3.数据不一致：在第二阶段的commit请求发送后，如果有网络故障导致部分参与者没有接收到该请求，则数据可能出现不一致。

java分布式事务解决方案在当今互联网时代，分布式系统已经成为了大多数企业的首选架构之一。

而在分布式系统中，事务处理一直是一个备受关注的问题。

在传统的单机环境下，事务处理相对简单，但是在分布式系统中，由于涉及到多个节点的协作，事务处理变得复杂起来。

本文将介绍一些常见的Java分布式事务解决方案，希望能够为大家提供一些参考和帮助。

首先，我们来介绍一种比较常见的分布式事务解决方案，即基于消息队列的分布式事务处理。

在这种方案中，我们可以利用消息队列来实现分布式事务的一致性。

具体来说，我们可以将需要进行事务处理的操作封装成消息，然后将这些消息发送到消息队列中。

各个参与者节点可以从消息队列中获取消息并执行相应的操作，从而实现分布式事务的一致性。

在Java中，我们可以使用一些成熟的消息队列中间件，比如Apache Kafka、RabbitMQ等来实现这种方案。

除了基于消息队列的方案，我们还可以考虑使用分布式事务协调器来解决分布式事务问题。

分布式事务协调器可以帮助我们协调多个参与者节点的事务操作，保证事务的一致性和隔离性。

在Java领域，有一些开源的分布式事务协调器可以使用，比如Seata、TCC-Transaction等。

这些工具可以帮助我们简化分布式事务处理的复杂性，提高系统的可靠性和稳定性。

另外，我们还可以考虑使用分布式事务管理框架来解决分布式事务问题。

在Java生态中，有一些成熟的分布式事务管理框架，比如Spring Cloud的分布式事务解决方案、Atomikos、Bitronix等。

这些框架提供了一些通用的解决方案和工具，可以帮助我们简化分布式事务处理的流程，提高系统的可维护性和可扩展性。

总的来说，Java领域有很多成熟的分布式事务解决方案可供选择。

在选择合适的解决方案时，我们需要根据自己的业务场景和需求来进行评估和选择。

希望本文介绍的内容能够为大家在分布式系统中处理事务问题提供一些参考和帮助。

在未来的发展中，我们也期待能够看到更多高效、稳定的分布式事务解决方案的出现，为分布式系统的发展贡献力量。