一篇文章完全搞懂「分佈式事務」

時間 2019-11-24

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分佈式事務是企業集成中的一個技術難點，也是每個分佈式系統架構中都會涉及到的一個東西，特別是在這幾年愈來愈火的微服務架構中，幾乎能夠說是沒法避免。面試

本篇文章將經過詳解分佈式事務的一致性，以及分佈式事務實戰解決方案，幫助你們搞懂分佈式事務，推薦收藏。數據庫

01 爲何須要分佈式事務緩存

因爲近十年互聯網的發展很是迅速，不少網站的訪問愈來愈大，集中式環境已經不能知足業務的須要了，只能按照業務爲單位進行數據拆分(包含：垂直拆分與水平拆分)，以及按照業務爲單位提供服務，從早期的集中式轉變爲面向服務架構的分佈式應用環境。服務器

舉一個典型的例子，阿里的淘寶網站隨着訪問量愈來愈大，只能按照商品、訂單、用戶、店鋪等業務爲單位進行數據庫拆分，以及按照業務爲單位提供服務接口。架構

這個時候爲了完成一個簡單的業務功能，好比：購買商品後扣款，有可能須要橫跨多個服務，涉及用戶訂單、商品庫存、支付等多個數據庫，而這些操做又須要在同一個事務中完，這就涉及到到了分佈式事務。併發

本質上來講，分佈式事務就是爲了保證不一樣資源服務器的數據一致性。框架

02 分佈式的一致性理論異步

最先加州大學伯克利分校 Eric Brewer教授提出一個分佈式系統特性的CAP理論。分佈式

1.CAP 理論的不可能三角微服務

一致性（Consistency）

可用性（Availability）

分區容錯性（Partition tolerance）

在分佈式系統中，是不存在同時知足一致性 Consistency、可用性 Availability和分區容錯性 Partition Tolerance三者的。

一句話總結：一致性、可用性和分區容錯在分佈式事務中不可兼得。

在絕大多數的場景，都須要犧牲強一致性來換取系統的高可用性，系統每每只須要保證最終一致性。

這也是是後來發展出的BASE理論的基礎。

2.BASE 理論

Basically Available（基本可用）

Soft state（柔軟狀態）

Eventually consistent（最終一致性）三個短語的簡寫。

BASE是對CAP中一致性和可用性權衡的結果，其來源於對大規模互聯網系統分佈式實踐的結論，是基於CAP定理逐步演化而來的，其核心思想是即便沒法作到強一致性（Strong consistency），但每一個應用均可以根據自身的業務特色，採用適當的方式來使系統達到最終一致性（Eventual consistency）。

03 分佈式事務的解決方案

1.基於XA協議的兩階段提交 2PC(2-phase commit protocol)

XA是一個分佈式事務協議，XA中大體分爲兩部分：事務管理器和本地資源管理器,其中本地資源管理器每每由數據庫實現，而事務管理器做爲全局的調度者，負責各個本地資源的提交和回滾。

大體的流程：

第一階段是表決階段，全部參與者都將本事務可否成功的信息反饋發給協調者；

第二階段是執行階段，協調者根據全部參與者的反饋，通知全部參與者，步調一致地在全部分支上提交或者回滾。

優缺點

儘可能保證了數據的強一致，實現成本較低，在各大主流數據庫都有本身實現，存在單點故障問題、性能問題、跨數據庫問題。

2.事務補償TCC模式

TCC方案實際上是兩階段提交的一種改進，將整個業務邏輯的每一個分支顯式的分紅了Try、Confirm、Cancel三個操做。

Try部分完成業務的準備工做，confirm部分完成業務的提交，cancel部分完成事務的回滾，基本原理以下圖所示：

優缺點