微服务分布式事务4种解决方案实战_分布式事务四种方案实战

分布式事务

• 分布式事务是指事务的参与者，支持事务的服务器，资源服务器分别位于分布式系统的不同节点之上，通常一个分布式事物中会涉及到对多个数据源或业务系统的操作。
• 典型的分布式事务场景：跨银行转操作就涉及调用两个异地银行服务

CAP理论

• CAP理论：一个分布式系统不可能同时满足一致性，可用性和分区容错性这个三个基本需求，最多只能同时满足其中两项
• 一致性©：数据在多个副本之间是否能够保持一致的特性。
• 可用性(A)：是指系统提供的服务必须一致处于可用状态，对于每一个用户的请求总是在有限的时间内返回结果，超过时间就认为系统是不可用的
• 分区容错性§：分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍然需要能够保证对外提供满足一致性和可用性的服务，除非整个网络环境都发生故障。

CAP定理的应用

• 放弃P(CA)：如果希望能够避免系统出现分区容错性问题，一种较为简单的做法就是将所有的数据(或者是与事物先相关的数据)都放在一个分布式节点上，这样虽然无法保证100%系统不会出错，但至少不会碰到由于网络分区带来的负面影响
• 放弃A(CP):其做法是一旦系统遇到网络分区或其他故障时，那受到影响的服务需要等待一定的时间，应用等待期间系统无法对外提供正常的服务，即不可用
• 放弃C(AP):这里说的放弃一致性，并不是完全不需要数据一致性，是指放弃数据的强一致性，保留数据的最终一致性。

BASE理论

• BASE是基本可用，软状态，最终一致性。是对CAP中一致性和可用性权限的结果，是基于CAP定理演化而来的，核心思想是即使无法做到强一致性，但每个应用都可以根据自身的业务特定，采用适当的方式来使系统达到最终一致性

2PC提交

• 二阶段提交协议是将事务的提交过程分成提交事务请求和执行事务提交两个阶段进行处理。

阶段1：提交事务请求

• 事务询问：协调者向所有的参与者发送事务内容，询问是否可以执行事务提交操作，并开始等待各参与者的响应
• 执行事务：各参与者节点执行事务操作，并将Undo和Redo信息记入事务日志中
• 如果参与者成功执事务操作，就反馈给协调者Yes响应，表示事物可以执行，如果没有成功执行事务，就反馈给协调者No响应，表示事务不可以执行
• 二阶段提交一些的阶段一夜被称为投票阶段，即各参与者投票票表明是否可以继续执行接下去的事务提交操作

阶段二：执行事务提交

• 假如协调者从所有的参与者或得反馈都是Yes响应，那么就会执行事务提交。
• 发送提交请求：协调者向所有参与者节点发出Commit请求
• 事务提交：参与者接受到Commit请求后，会正式执行事务提交操作，并在完成提交之后放弃整个事务执行期间占用的事务资源
• 反馈事务提交结果:参与者在完成事物提交之后，向协调者发送ACK消息
• 完成事务：协调者接收到所有参与者反馈的ACK消息后，完成事务

中断事务

• 假如任何一个参与者向协调者反馈了No响应，或者在等待超市之后，协调者尚无法接收到所有参与者的反馈响应，那么就中断事务。
• 发送回滚请求：协调者向所有参与者节点发出Rollback请求
• 事务回滚：参与者接收到Rollback请求后，会利用其在阶段一种记录的Undo信息执行事物回滚操作，并在完成回滚之后释放事务执行期间占用的资源。
• 反馈事务回滚结果：参与则在完成事务回滚之后，向协调者发送ACK消息
• 中断事务：协调者接收到所有参与者反馈的ACk消息后，完成事务中断、

优缺点

• 原理简单，实现方便
• 缺点是同步阻塞，单点问题，脑裂，保守

3PC提交

• 三阶段提，也叫三阶段提交协议，是二阶段提交（2PC）的改进版本。
• 与两阶段提交不同的是，三阶段提交有两个改动点。引入超时机制。同时在协调者和参与者中都引入超时机制。在第一阶段和