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单体应用肯定就不存在分布式事务了#xff0c;只有在分布式微服务系统中#xff0c;各个服务之间通过RPC调用后#xff0c;每个微服务有自己和数据库的连接#xff0c;各个微服务的回滚不影响其他的微服务事务#xff0c;这几必须使用分布式事务来解决分布…一、分布式事务
单体应用肯定就不存在分布式事务了只有在分布式微服务系统中各个服务之间通过RPC调用后每个微服务有自己和数据库的连接各个微服务的回滚不影响其他的微服务事务这几必须使用分布式事务来解决分布式微服务情况下的事务回滚情况。 分布式系统经常出现的异常 机器宕机、网络异常、消息丢失、消息乱序、数据错误、不可靠的 TCP、存储数据丢失… 异常的逻辑 微服务A远程调用微服务B情况一A的请求要是都没发出去这时A明确知道事务应该是回滚的是正确的。情况二A的请求发出去了B也接收到了也执行完了返回前出问题了A发现调用出现问题那么就要回滚但是只是把A自己的事务回滚了B的相关操作却是实实在在执行完了的。这就出现分布式事务的问题了 分布式事务是分布式系统中逃不掉的一个问题
二、CAP定理与BASE理论
2.1 CAP定理
CAP 原则又称 CAP 定理指的是在一个分布式系统中
一致性 (Consistency) : 在分布式系统中的所有数据备份在同一时刻是否同样的值。(等同于所有节点访问同一份最新的数据副本)可用性(Availability) 在集群中一部分节点故障后集群整体是否还能响应客户端的读写请求。(对数据更新具备高可用性)分区容错性 (Partition tolerance 大多数分布式系统都分布在多个子网络。每个子网络就叫做一个区 (partition)分区容错的意思是区间通信可能失败。比如一台服务器放在中国另一台服务器放在美国这就是两个区它们之间可能无法通信。
CAP 原则指的是这三个要素最多只能同时实现两点不可能三者兼顾。
一般来说分区容错无法避免因此可以认为 CAP的 P总是成立。CAP 定理告诉我们剩下的 C 和 A 无法同时做到。
2.2 一致性算法
1) Raft
raft.github.io thesecretlivesofdata.com/raft/
2)Paxos
2.2 BASE理论
是对 CAP理论的延伸思想是即使无法做到强一致性(CAP 的一致性就是强一致性)但可以采用适当的采取弱一致性即最终一致性。
BASE是指
基本可用 (Basically Available) 基本可用是指分布式系统在出现故障的时候允许损失部分可用性(例如响应时间功能上的可用性)允许损失部分可用性。需要注意的是基本可用绝不等价于系统不可用。 响应时间上的损失:正常情况下搜索引擎需要在0.5 秒之内返回给用户相应的查询结果但由于出现故障(比如系统部分机房发生断电或断网故障)查询结果的响应时间增加到了 1~2 秒。功能上的损失:购物网站在购物高峰(如双十一)时为了保护系统的稳定性部分消费者可能会被引导到一个降级页面。 软状态( Soft state) 软状态是指允许系统存在中间状态而该中间状态不会影响系统整体可用性。分布式存储中一般一份数据会有多个副本允许不同副本同步的延时就是软状态的体现。mysql replication 的异步复制也是一种体现。 最终一致性 ( Eventual Consistency) 最终一致性是指系统中的所有数据副本经过一定时间后最终能够达到一致的状态。弱一致性和强一致性相反最终一致性是弱一致性的一种特殊情况。
三、强一致性、弱一致性、最终一致性
从客户端角度多进程并发访问时更新过的数据在不同进程如何获取的不同策略决定了不同的一致性。对于关系型数据库要求更新过的数据能被后续的访问都能看到这是强一致性。如果能容忍后续的部分或者全部访问不到则是弱一致性。如果经过一段时间后要求能访问到更新后的数据则是最终一致性
四、分布式事务集中方案 分布式事务之深入理解什么是2PC、3PC及TCC协议 4.1) 2PC模式
数据库支持的 2PC【2 phase commit 二阶提交】又叫做 XA Transactions。MysQL从 5.5 版本开始支持SQL Server 2005 开始支持Oracle 7 开始支持。其中XA 是一个两阶段提交协议该协议分为以下两个阶段:
第一阶段: 事务协调器要求每个涉及到事务的数据库预提交(precommit)此操作并反映是否可以提交. 第二阶段: 事务协调器要求每个数据库提交数据。其中如果有任何一个数据库否决此次提交那么所有数据库都会被要求回滚它们在此事务中的那部分信息。 XA 协议比较简单而且一旦商业数据库实现了 XA 协议使用分布式事务的成本也比较低。XA 性能不理想特别是在交易下单链路往往并发量很高XA 无法满足高并发场景XA目前在商业数据库支持的比较理想在 mysql数据库中支持的不太理想mysql的XA 实现没有记录 prepare 阶段日志主备切换回导致主库与备库数据不一致。许多 nosql也没有支持 XA这让 XA 的应用场景变得非常狭隘。也有 3PC引入了超时机制(无论协调者还是参与者在向对方发送请求后若长时间未收到回应则做出相应处理)
4.2) 3PC模式
在2PC模式基础上引入了超时机制(无论协调者还是参与者在向对方发送请求后若长时间未收到回应则做出相应处理)
4.3) TCC事务补偿型方案——柔性事务
刚性事务:遵循 ACID 原则强一致性。柔性事务:遵循 BASE 理论最终一致性;
与刚性事务不同柔性事务允许一定时间内不同节点的数据不一致但要求最终一致。 一阶段 prepare 行为: 调用 自定义 的 prepare 逻辑。 二阶段 commit 行为:调用 自定义 的 cmmit 逻辑。 二阶段 rollback 行为:调用 自定义 的 rollback 逻辑。 所谓 TCC 模式是指支持把 自定义 的分支事务纳入到全局事务的管理中。
4.4) 柔性事务-最大努力通知型方案
按规律进行通知不保证数据一定能通知成功但会提供可查询操作接口进行核对。这种方案主要用在与第三方系统通讯时比如:调用微信或支付宝支付后的支付结果通知。这种方案也是结合 MQ 进行实现例如: 通过 MQ 发送 http 请求设置最大通知次数。达到通知次数后即不再通知。
案例:银行通知、商户通知等 (各大交易业务平台间的商户通知:多次通知、查询校对、对账文件)支付宝的支付成功异步回调
4.5) 柔性事务-可靠消息最终一致性方案 (异步确保型)
实现:业务处理服务在业务事务提交之前向实时消息服务请求发送消息实时消息服务只记录消息数据而不是真正的发送。业务处理服务在业务事务提交之后向实时消息服务确认发送。只有在得到确认发送指令后实时消息服务才会真正发送。
