分布式事务

什么是事务和分布式事务

事务(transaction)是我们学习数据库时经常提到的概念，它是指数据库执⾏过程中的⼀个逻辑单位，把我们的所有操作纳入到一个不可分割的执行单元，组成事务的所有操作要么全部完成(commit)，要么什么都不做(rollback)。

事务有四大特性(ACID)：

• 原⼦性(Atomicity):事务作为⼀个整体被执⾏，包含在其中的对数据库的操作要么全部被执⾏，要么都不执⾏。

• ⼀致性(Consistency)： 事务应确保数据库的状态从⼀个⼀致状态转变为另⼀个⼀致状态。⼀致状态是指数据库中的数据应满⾜完整性约束。

• 隔离性(Isolation)： 多个事务并发执⾏时，⼀个事务的执⾏不应影响其他事务的执⾏，如同只有这⼀个操作在被数据库所执⾏⼀样。

• 持久性(Durability)： 已被提交的事务对数据库的修改应该永久保存在数据库中。在事务结束时，此操作将不可逆转。

分布式事务(Distributed Transaction)指事务的参与者、⽀持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于分布式系统的不同节点之上,且属于不同的应⽤，分布式事务需要保证这些操作要么全部成功，要么全部失败。

换句话说，在目前的互联网架构中，一个操作的成功，不仅取决于对本地 db 的操作成功，还取决于上下游服务等一系列服务的成功，简单的说，分布式事务就是为了保证不同服务不同数据库的数据一致性。

分布式事务的理论基础

分布式系统有三大指标：

• 一致性(Consistency):对于数据分布在不同节点上的数据上来说，如果在某个节点更新了数据，那么在其他节点如果都能读取到这个最新的数据，那么就称为强一致，如果有某个节点没有读取到，那就是分布式不一致。

• 可用性(Availability):顾名思义，就是系统可不可用的指标，非故障的节点应该在合理的时间内返回合理的响应(不是错误和超时的响应)。可用性的两个关键一个是合理的时间，一个是合理的响应。

• 分区容错性(Partition tolerance):当出现网络分区后，系统能够继续工作。打个比方，这里个集群有多台机器，有台机器网络出现了问题，但是这个集群仍然可以正常工作。

但在 CAP 理论中，这三项指标不能同时完成，一般而言，网络不是 100%可用的，所以分布式系统通常采用 CP 或者 AP。当网络出现问题时，如果需要保证数据的一致性，则需要暂时放弃系统的可用性。如果要保证系统的可用性，则势必要放弃一定的数据一致性。

BASE 理论 是 Basically Available(基本可用)、Soft state(软状态)和 Eventually consistent (最终一致性)三个短语的缩写。是对 CAP 中 AP 的一个扩展。

• 基本可用:分布式系统在出现故障时，允许损失部分可用功能，保证核心功能可用。

• 软状态:允许系统中存在中间状态，这个状态不影响系统可用性，这里指的是 CAP 中的不一致。

• 最终一致:最终一致是指经过一段时间后，所有节点数据都将会达到一致。

BASE 解决了 CAP 中理论没有网络延迟，在 BASE 中用软状态和最终一致，保证了延迟后的一致性。BASE 和 ACID 是相反的，它完全不同于 ACID 的强一致性模型，而是通过牺牲强一致性来获得可用性，并允许数据在一段时间内是不一致的，但最终达到一致状态。

分布式事务的实现

分布式事务的实现也分为两种不同的级别。一种是偏底层的实现，由数据库自己来实现分布式事务，比较著名的有两阶段提交（2PC）和三阶段提交（3PC）。另一种是偏上层实现，业务系统自己来实现分布式事务，比较常见的是 TCC。

学习 2PC 和 3PC 之前可以先了解一下 XA Transactions--2PC/3PC 是具体的协议和方案，XA 是规范。

2PC

2PC(Two-phaseCommit) 是两阶段提交的过程

在分布式系统中，每个节点虽然可以知晓自己的操作时成功或者失败，却无法知道其他节点的操作的成功或失败。当一个事务跨越多个节点时，为了保持事务的 ACID 特性，需要引入一个作为协调者的组件来统一掌控所有其他节点(称作参与者)的操作结果，并最终指示这些节点是否要把操作结果进行真正的提交(比如将更新后的数据写入磁盘等等)。

协调的过程分为两个阶段：

• 准备阶段：又叫 voting phase 投票阶段

事务协调者给每个参与者发送 Prepare 消息，每个参与者要么直接返回失败(如权限验证失败)，要么在本地执行事务，写本地的 redo 和 undo 日志，但不提交，到达一种“万事俱备，只欠东风”的状态。

​

• 提交阶段:commit phase 提交阶段

协调者收到所有参与者的消息作出决策，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；参与者根据协调者的指令执行提交或者回滚操作，释放所有事务处理过程中使用的锁资源。(注意:必须在最后阶段释放锁资源)

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​ 总结下来，正常情况下两阶段提交有这么两种情况

​两阶段提交尽量保证了数据的强一致，实现成本较低，在各大主流数据库都有自己实现。 但是两阶段提交仍然存在一系列问题，性能并不高(网络开销，锁开销等成本高)

• 同步阻塞：参与者在等待消息的时候处于阻塞状态，会锁资源，其他事务需要等待释放资源。

• 单点问题：如果协调者在第二阶段挂掉，那么所有参与者都会阻塞，无法继续完成事务。即使协调者通过选举协议产生了新的协调者，这条事务的状态也是不确定的，没人知道事务是否被已经提交。

• 数据一致性问题:如果在 commit 阶段由于网络问题，部分参与者没有收到 commit 消息，会一直阻塞，导致整个系统数据不一致

3PC

3PC(Three-phase Commit Protocol),三阶段提交协议是 2PC 的改进版，主要的改动点在于：

1、引入超时机制。同时在协调者和参与者中都引入超时机制。

2、在第一阶段和第二阶段中插入一个准备阶段。保证了在最后提交阶段之前各参与节点的状态是一致的。

3PC 的三个阶段分别为：

• CanCommit 阶段:类似于 2PC 的 prepare 阶段

• 事务询问:协调者向参与者发送 CanCommit 请求。询问是否可以执行事务提交操作。然后开始等待参与者的响应。

• 响应反馈 参与者接到 CanCommit 请求之后，正常情况下，如果其自身认为可以顺利执行事务，则返回 Yes 响应，并进入预备状态。否则反馈 No

• PreCommit 阶段:协调者根据 canCommit 阶段参与者的反应情况来决定是否可以继续事务的 PreCommit 操作。这个阶段和 canCommit 阶段合起来完成了 prepare 完成的事情

• 假如协调者在 CanCommit 阶段从所有的参与者获得的反馈都是 Yes 响应，那么就会执行事务的预执行。

• 发送预提交请求: 协调者向参与者发送 PreCommit 请求

• 事务预提交: 参与者接收到 PreCommit 请求后，会执行事务操作，并将 undo 和 redo 信息记录到事务日志中。

• 响应反馈:如果参与者成功的执行了事务操作，则返回 ACK 响应，同时开始等待最终指令。

• 假如 canCommit 阶段有任何一个参与者向协调者发送了 No 响应，或者等待超时之后，协调者都没有接到参与者的响应，那么就执行事务的中断。

• 发送中断请求: 协调者向所有参与者发送 abort 请求

• 中断事务: 参与者收到来自协调者的 abort 请求之后（或超时之后，仍未收到协调者的请求），执行事务的中断。不进行 doCommit 了

• doCommit 阶段:该阶段进行真正的事务提交

• 执行提交:

• 发送提交请求:协调接在 preCommit 阶段收到参与者发送的 ACK 响应，那么他将从预提交状态进入到提交状态。并向所有参与者发送 doCommit 请求。

• 事务提交: 参与者接收到 doCommit 请求之后，执行正式的事务提交。并在完成事务提交之后释放所有事务资源。

• 响应反馈: 事务提交完之后，向协调者发送 Ack 响应。

• 完成事务: 协调者接收到所有参与者的 ack 响应之后，完成事务。

• 中断事务:协调者在 preCommit 阶段没有接收到参与者发送的 ACK 响应（可能是接受者发送的不是 ACK 响应，也可能响应超时），那么就会执行中断事务。

• 发送中断请求:协调者向所有参与者发送 abort 请求

• 事务回滚:参与者接收到 abort 请求之后，利用其在阶段二记录的 undo 信息来执行事务的回滚操作，并在完成回滚之后释放所有的事务资源。

• 反馈结果:参与者完成事务回滚之后，向协调者发送 ACK 消息

• 中断事务:协调者接收到参与者反馈的 ACK 消息之后，执行事务的中断。

​当进入第三阶段时，说明参与者在第二阶段已经收到了 PreCommit 请求(如果不能执行会收到 abort，不会进入第三阶段)，那么协调者产生 PreCommit 请求的前提条件是他在第二阶段开始之前，收到所有参与者的 CanCommit 响应都是 Yes。一旦参与者收到了 PreCommit，意味他知道大家其实都同意修改了）

所以，一句话概括就是，当进入第三阶段时，由于网络超时等原因，虽然参与者没有收到 commit 或者 abort 响应，但是他有理由相信：成功提交的几率很大,所以超时后可以自动 commit。

相比于 2PC，3PC 所有参与者也都有超时机制，主要解决单点故障问题(一定程度也解决了阻塞问题)，可以防止因单点故障带来的资源无法释放的问题，在 doCommit 阶段，一旦参与者无法及时收到来自协调者的信息之后，他会默认执行 commit。

另外，2PC 还有个问题无法解决。那就是协调者再发出 commit 消息之后宕机，而唯一接收到这条消息的参与者同时也宕机了。那么即使协调者通过选举协议产生了新的协调者，这条事务的状态也是不确定的，没人知道事务是否被已经提交(所有人都在 prepare 状态，协调者也不知道发出 commit 没)。

这种情况在 3PC 中是有办法解决的，因为在 3PC 中，选出新的协调者之后，他可以咨询所有参与者的状态，如果有某一个处于 commit 状态或者 prepare-commit 状态，那么他就可以通知所有参与者执行 commit，否则就通知大家 rollback。因为 3PC 的第三阶段一旦有机器执行了 commit（即收到了 prepare-commit 信息并处于这个状态），那必然第一阶段大家都是同意 commit 的，所以可以放心执行 commit。

但是这种机制也会导致数据一致性问题，因为，由于网络原因，协调者发送的 abort 响应没有及时被参与者接收到，那么参与者在等待超时之后执行了 commit 操作。这样就和其他接到 abort 命令并执行回滚的参与者之间存在数据不一致的情况(几率比较小，canCommit 阶段已经询问了能否执行，如果不能执行到不了第三阶段)。

同时，二阶段提交与三阶段提交可以对比 zookeeper 的 ZAB 协议（选举、发现、同步阶段） 投票机制，前者是要求所有结点返回的状态必须一致，而后者是只要超过半数就可以

TCC（Try-Confirm-Cancel）

TCC 也可以看成两阶段提交的过程，但不太一样。TCC 是偏上层实现，业务系统自己来实现分布式事务。

TCC 每个阶段都是完整的数据库事务，锁资源的时间短，两阶段的提交事务只在第二阶段。

try 阶段：在 TCC 的第一个阶段，协调者要求所有数据库尝试（Try）进行所有本地事务。本地尝试之后将尝试的结果返回给协调者。在两阶段提交的第一阶段，事务并没有提交，而是到达了“准备成功”的状态，而在 TCC 的情况下，事务会真正提交。

Comfirm 阶段：TCC 第一阶段结束之后，协调者知道了所有节点的状态。如果所有节点的本地事务提交都成功，那么协调者会给所有节点发送确认（Confirm）消息。节点在收到确认消息之后进行确认操作。

另外，如果有任何一个节点在第一阶段（Try）出了问题，协调者就会给所有节点发送取消（Cancel）的消息。节点在收到 Cancel 消息之后，会对第一阶段的事务做逆向操作，取消掉第一阶段的影响。 Ps.TCC 的取消操作不是事务的回滚，而是业务的回滚。因为第一阶段已经提交了事务，所以不能对已经提交的事务进行回滚操作。这时候用到的是事务补偿，也就是说用一个反向业务来对冲正向业务的效果。因此你如果想要实现 TCC 的话，需要把每个业务实现两遍。一遍是正向的业务，另一遍是反向的业务。

因此，基于 TCC 实现分布式事务，会将原来只需要一个接口就可以实现的逻辑拆分为 Try、Confirm、Cancel 三个接口，所以代码实现复杂度相对较高。

为了防止网络问题带来的乱序和丢失问题，TCC 还需要支持回滚空事务(回滚一个不存在的事物--还没收到 try)和防悬挂(第一阶段的尝试提交如果发现有空回滚标识的话，尝试提交需要失败。这个过程也叫作防悬挂。)

​对于 TCC 的实际实现，可以了解一下 seata 框架

原文地址：分布式事务 - 掘金