前言

最近看了幾篇有關(guān)于分布式事務的博文，做一下筆記。哈哈~

數(shù)據(jù)庫事務

數(shù)據(jù)庫事務（簡稱：事務），是數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)執(zhí)行過程中的一個邏輯單位，由一個有限的數(shù)據(jù)庫操作序列構(gòu)成，這些操作要么全部執(zhí)行,要么全部不執(zhí)行，是一個不可分割的工作單位。

數(shù)據(jù)庫事務的幾個典型特性：原子性(Atomicity )、一致性( Consistency )、隔離性( Isolation)和持久性(Durabilily)，簡稱就是ACID。

 

• 原子性： 事務作為一個整體被執(zhí)行，包含在其中的對數(shù)據(jù)庫的操作要么全部被執(zhí)行，要么都不執(zhí)行。
• 一致性： 指在事務開始之前和事務結(jié)束以后，數(shù)據(jù)不會被破壞，假如A賬戶給B賬戶轉(zhuǎn)10塊錢，不管成功與否，A和B的總金額是不變的。
• 隔離性： 多個事務并發(fā)訪問時，事務之間是相互隔離的，即一個事務不影響其它事務運行效果。簡言之，就是事務之間是進水不犯河水的。
• 持久性： 表示事務完成以后，該事務對數(shù)據(jù)庫所作的操作更改，將持久地保存在數(shù)據(jù)庫之中。

事務的實現(xiàn)原理

本地事務

傳統(tǒng)的單服務器，單關(guān)系型數(shù)據(jù)庫下的事務，就是本地事務。本地事務由資源管理器管理，JDBC事務就是一個非常典型的本地事務。

事務日志

innodb事務日志包括redo log和undo log。

redo log（重做日志）

redo log通常是物理日志，記錄的是數(shù)據(jù)頁的物理修改，而不是某一行或某幾行修改成怎樣，它用來恢復提交后的物理數(shù)據(jù)頁。

undo log（回滾日志）

undo log是邏輯日志，和redo log記錄物理日志的不一樣。可以這樣認為，當delete一條記錄時，undo log中會記錄一條對應的insert記錄，當update一條記錄時，它記錄一條對應相反的update記錄。

事務ACID特性的實現(xiàn)思想

• 原子性：是使用 undo log來實現(xiàn)的，如果事務執(zhí)行過程中出錯或者用戶執(zhí)行了rollback，系統(tǒng)通過undo log日志返回事務開始的狀態(tài)。
• 持久性：使用 redo log來實現(xiàn)，只要redo log日志持久化了，當系統(tǒng)崩潰，即可通過redo log把數(shù)據(jù)恢復。
• 隔離性：通過鎖以及MVCC,使事務相互隔離開。
• 一致性：通過回滾、恢復，以及并發(fā)情況下的隔離性，從而實現(xiàn)一致性。

分布式事務

分布式事務： 就是指事務的參與者、支持事務的服務器、資源服務器以及事務管理器分別位于不同的分布式系統(tǒng)的不同節(jié)點之上。簡單來說，分布式事務指的就是分布式系統(tǒng)中的事務，它的存在就是為了保證不同數(shù)據(jù)庫節(jié)點的數(shù)據(jù)一致性。

為什么需要分布式事務？接下來分兩方面闡述：

微服務架構(gòu)下的分布式事務

隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，輕盈且功能劃分明確的微服務，登上了歷史舞臺。比如，一個用戶下訂單，購買直播禮物的服務，被拆分成三個service，分別是金幣服務（coinService），下訂單服務（orderService）、禮物服務（giftService）。這些服務都部署在不同的機器上（節(jié)點），對應的數(shù)據(jù)庫（金幣數(shù)據(jù)庫、訂單數(shù)據(jù)庫、禮物數(shù)據(jù)庫）也在不同節(jié)點上。

用戶下單購買禮物，禮物數(shù)據(jù)庫、金幣數(shù)據(jù)庫、訂單數(shù)據(jù)庫在不同節(jié)點上，用本地事務是不可以的，那么如何保證不同數(shù)據(jù)庫（節(jié)點）上的數(shù)據(jù)一致性呢？這就需要分布式事務啦~

分庫分表下的分布式事務

隨著業(yè)務的發(fā)展，數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)日益龐大，超過千萬級別的數(shù)據(jù)，我們就需要對它分庫分表（以前公司是用mycat分庫分表，后來用sharding-jdbc）。一分庫，數(shù)據(jù)又分布在不同節(jié)點上啦，比如有的在深圳機房，有的在北京機房~你再想用本地事務去保證，已經(jīng)無動于衷啦~還是需要分布式事務啦。

比如A轉(zhuǎn)10塊給B，A的賬戶數(shù)據(jù)是在北京機房，B的賬戶數(shù)據(jù)是在深圳機房。流程如下：

CAP 理論&BASE 理論

學習分布式事務，當然需要了解 CAP 理論和BASE 理論。

CAP理論

CAP理論作為分布式系統(tǒng)的基礎理論，指的是在一個分布式系統(tǒng)中， Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分區(qū)容錯性），這三個要素最多只能同時實現(xiàn)兩點。

一致性(C：Consistency)：

一致性是指數(shù)據(jù)在多個副本之間能否保持一致的特性。例如一個數(shù)據(jù)在某個分區(qū)節(jié)點更新之后，在其他分區(qū)節(jié)點讀出來的數(shù)據(jù)也是更新之后的數(shù)據(jù)。

可用性(A：Availability)：

可用性是指系統(tǒng)提供的服務必須一直處于可用的狀態(tài)，對于用戶的每一個操作請求總是能夠在有限的時間內(nèi)返回結(jié)果。這里的重點是"有限時間內(nèi)"和"返回結(jié)果"。

分區(qū)容錯性（P:Partition tolerance）:

分布式系統(tǒng)在遇到任何網(wǎng)絡分區(qū)故障的時候，仍然需要能夠保證對外提供滿足一致性和可用性的服務。

選擇 說明 CA 放棄分區(qū)容錯性，加強一致性和可用性，其實就是傳統(tǒng)的單機數(shù)據(jù)庫的選擇 AP 放棄一致性，分區(qū)容錯性和可用性，這是很多分布式系統(tǒng)設計時的選擇 CP 放棄可用性，追求一致性和分區(qū)容錯性，網(wǎng)絡問題會直接讓整個系統(tǒng)不可用

BASE 理論

BASE 理論， 是對CAP中AP的一個擴展，對于我們的業(yè)務系統(tǒng)，我們考慮犧牲一致性來換取系統(tǒng)的可用性和分區(qū)容錯性。BASE是Basically Available(基本可用)，Soft state（軟狀態(tài)）,和 Eventually consistent（最終一致性）三個短語的縮寫。

Basically Available

基本可用：通過支持局部故障而不是系統(tǒng)全局故障來實現(xiàn)的。如將用戶分區(qū)在 5 個數(shù)據(jù)庫服務器上，一個用戶數(shù)據(jù)庫的故障只影響這臺特定主機那 20% 的用戶，其他用戶不受影響。

Soft State

軟狀態(tài)，狀態(tài)可以有一段時間不同步

Eventually Consistent

最終一致，最終數(shù)據(jù)是一致的就可以了，而不是時時保持強一致。

分布式事務的幾種解決方案

分布式事務解決方案主要有以下這幾種：

• 2PC(二階段提交)方案
• TCC（Try、Confirm、Cancel）
• 本地消息表
• 最大努力通知
• Saga事務

二階段提交方案

二階段提交方案是常用的分布式事務解決方案。事務的提交分為兩個階段：準備階段和提交執(zhí)行方案。

二階段提交成功的情況

準備階段，事務管理器向每個資源管理器發(fā)送準備消息，如果資源管理器的本地事務操作執(zhí)行成功，則返回成功。

提交執(zhí)行階段，如果事務管理器收到了所有資源管理器回復的成功消息，則向每個資源管理器發(fā)送提交消息，RM 根據(jù) TM 的指令執(zhí)行提交。如圖：

二階段提交失敗的情況

準備階段，事務管理器向每個資源管理器發(fā)送準備消息，如果資源管理器的本地事務操作執(zhí)行成功，則返回成功，如果執(zhí)行失敗，則返回失敗。

提交執(zhí)行階段，如果事務管理器收到了任何一個資源管理器失敗的消息，則向每個資源管理器發(fā)送回滾消息。資源管理器根據(jù)事務管理器的指令回滾本地事務操作，釋放所有事務處理過程中使用的鎖資源。

二階段提交優(yōu)缺點

2PC方案實現(xiàn)起來簡單，成本較低，但是主要有以下缺點：

• 單點問題：如果事務管理器出現(xiàn)故障，資源管理器將一直處于鎖定狀態(tài)。
• 性能問題：所有資源管理器在事務提交階段處于同步阻塞狀態(tài)，占用系統(tǒng)資源，一直到提交完成，才釋放資源，容易導致性能瓶頸。
• 數(shù)據(jù)一致性問題：如果有的資源管理器收到提交的消息，有的沒收到，那么會導致數(shù)據(jù)不一致問題。

TCC（補償機制）

TCC 采用了補償機制，其核心思想是：針對每個操作，都要注冊一個與其對應的確認和補償（撤銷）操作。

TCC（Try-Confirm-Cancel）模型

TCC（Try-Confirm-Cancel）是通過對業(yè)務邏輯的分解來實現(xiàn)分布式事務。針對一個具體的業(yè)務服務，TCC 分布式事務模型需要業(yè)務系統(tǒng)都實現(xiàn)一下三段邏輯：

try階段： 嘗試去執(zhí)行，完成所有業(yè)務的一致性檢查，預留必須的業(yè)務資源。

Confirm階段：該階段對業(yè)務進行確認提交，不做任何檢查，因為try階段已經(jīng)檢查過了，默認Confirm階段是不會出錯的。

Cancel 階段：若業(yè)務執(zhí)行失敗，則進入該階段，它會釋放try階段占用的所有業(yè)務資源，并回滾Confirm階段執(zhí)行的所有操作。

TCC 分布式事務模型包括三部分：主業(yè)務服務、從業(yè)務服務、業(yè)務活動管理器。

• 主業(yè)務服務：主業(yè)務服務負責發(fā)起并完成整個業(yè)務活動。
• 從業(yè)務服務：從業(yè)務服務是整個業(yè)務活動的參與方，實現(xiàn)Try、Confirm、Cancel操作，供主業(yè)務服務調(diào)用。
• 業(yè)務活動管理器：業(yè)務活動管理器管理控制整個業(yè)務活動，包括記錄事務狀態(tài)，調(diào)用從業(yè)務服務的 Confirm 操作，調(diào)用從業(yè)務服務的 Cancel 操作等。

下面再拿用戶下單購買禮物作為例子來模擬TCC實現(xiàn)分布式事務的過程：

假設用戶A余額為100金幣，擁有的禮物為5朵。A花了10個金幣，下訂單，購買10朵玫瑰。余額、訂單、禮物都在不同數(shù)據(jù)庫。

TCC的Try階段：

• 生成一條訂單記錄，訂單狀態(tài)為待確認。
• 將用戶A的賬戶金幣中余額更新為90，凍結(jié)金幣為10（預留業(yè)務資源）
• 將用戶的禮物數(shù)量為5，預增加數(shù)量為10。
• Try成功之后，便進入Confirm階段
• Try過程發(fā)生任何異常，均進入Cancel階段

TCC的Confirm階段：

• 訂單狀態(tài)更新為已支付
• 更新用戶余額為90，可凍結(jié)為0
• 用戶禮物數(shù)量更新為15，預增加為0
• Confirm過程發(fā)生任何異常，均進入Cancel階段
• Confirm過程執(zhí)行成功，則該事務結(jié)束

TCC的Cancel階段：

• 修改訂單狀態(tài)為已取消
• 更新用戶余額回100
• 更新用戶禮物數(shù)量為5

TCC優(yōu)缺點

TCC方案讓應用可以自定義數(shù)據(jù)庫操作的粒度，降低了鎖沖突，可以提升性能，但是也有以下缺點：

• 應用侵入性強，try、confirm、cancel三個階段都需要業(yè)務邏輯實現(xiàn)。
• 需要根據(jù)網(wǎng)絡、系統(tǒng)故障等不同失敗原因?qū)崿F(xiàn)不同的回滾策略，實現(xiàn)難度大，一般借助TCC開源框架，ByteTCC，TCC-transaction，Himly。

本地消息表

ebay最初提出本地消息表這個方案，來解決分布式事務問題。業(yè)界目前使用這種方案是比較多的，它的核心思想就是將分布式事務拆分成本地事務進行處理。可以看一下基本的實現(xiàn)流程圖：

基本實現(xiàn)思路

發(fā)送消息方：

• 需要有一個消息表，記錄著消息狀態(tài)相關(guān)信息。
• 業(yè)務數(shù)據(jù)和消息表在同一個數(shù)據(jù)庫，即要保證它倆在同一個本地事務。
• 在本地事務中處理完業(yè)務數(shù)據(jù)和寫消息表操作后，通過寫消息到MQ消息隊列。
• 消息會發(fā)到消息消費方，如果發(fā)送失敗，即進行重試。

消息消費方：

• 處理消息隊列中的消息，完成自己的業(yè)務邏輯。
• 此時如果本地事務處理成功，則表明已經(jīng)處理成功了。
• 如果本地事務處理失敗，那么就會重試執(zhí)行。
• 如果是業(yè)務上面的失敗，給消息生產(chǎn)方發(fā)送一個業(yè)務補償消息，通知進行回滾等操作。

生產(chǎn)方和消費方定時掃描本地消息表，把還沒處理完成的消息或者失敗的消息再發(fā)送一遍。如果有靠譜的自動對賬補賬邏輯，這種方案還是非常實用的。

優(yōu)點&缺點：

該方案的優(yōu)點是很好地解決了分布式事務問題，實現(xiàn)了最終一致性。缺點是消息表會耦合到業(yè)務系統(tǒng)中。

最大努力通知

什么是最大通知

最大努力通知也是一種分布式事務解決方案。下面是企業(yè)網(wǎng)銀轉(zhuǎn)賬一個例子

 

• 企業(yè)網(wǎng)銀系統(tǒng)調(diào)用前置接口，跳轉(zhuǎn)到轉(zhuǎn)賬頁
• 企業(yè)網(wǎng)銀調(diào)用轉(zhuǎn)賬系統(tǒng)接口
• 轉(zhuǎn)賬系統(tǒng)完成轉(zhuǎn)賬處理，向企業(yè)網(wǎng)銀系統(tǒng)發(fā)起轉(zhuǎn)賬結(jié)果通知，若通知失敗，則轉(zhuǎn)賬系統(tǒng)按策略進行重復通知。
• 企業(yè)網(wǎng)銀系統(tǒng)未接收到通知，會主動調(diào)用轉(zhuǎn)賬系統(tǒng)的接口查詢轉(zhuǎn)賬結(jié)果。
• 轉(zhuǎn)賬系統(tǒng)會遇到退匯等情況，會定時回來對賬。

最大努力通知方案的目標，就是發(fā)起通知方通過一定的機制，最大努力將業(yè)務處理結(jié)果通知到接收方。最大努力通知實現(xiàn)機制如下：

最大努力通知解決方案

要實現(xiàn)最大努力通知，可以采用MQ的ack機制。

方案

 

• 1.發(fā)起方將通知發(fā)給MQ。
• 2.接收通知方監(jiān)聽MQ消息。
• 3.接收通知方收到消息后，處理完業(yè)務，回應ack。
• 4.接收通知方若沒有回應ack，則MQ會間隔1min、5min、10min等重復通知。
• 5.接受通知方可用消息校對接口，保證消息的一致性。

轉(zhuǎn)賬業(yè)務實現(xiàn)流程圖：

交互流程如下：

• 1、用戶請求轉(zhuǎn)賬系統(tǒng)進行轉(zhuǎn)賬。
• 2、轉(zhuǎn)賬系統(tǒng)完成轉(zhuǎn)賬，將轉(zhuǎn)賬結(jié)果發(fā)給MQ。
• 3、企業(yè)網(wǎng)銀系統(tǒng)監(jiān)聽MQ，接收轉(zhuǎn)賬結(jié)果通知，如果接收不到消息，MQ會重復發(fā)送通知。接收到轉(zhuǎn)賬結(jié)果，更新轉(zhuǎn)賬狀態(tài)。
• 4、企業(yè)網(wǎng)銀系統(tǒng)也可以主動查詢轉(zhuǎn)賬系統(tǒng)的轉(zhuǎn)賬結(jié)果查詢接口，更新轉(zhuǎn)賬狀態(tài)。

Saga事務

Saga事務由普林斯頓大學的Hector Garcia-Molina和Kenneth Salem提出，其核心思想是將長事務拆分為多個本地短事務，由Saga事務協(xié)調(diào)器協(xié)調(diào)，如果正常結(jié)束那就正常完成，如果某個步驟失敗，則根據(jù)相反順序一次調(diào)用補償操作。

saga簡介

• Saga = Long Live Transaction (LLT，長活事務)
• LLT = T1 + T2 + T3 + ... + Ti（Ti為本地短事務）
• 每個本地事務Ti 有對應的補償 Ci

Saga的執(zhí)行順序

• 正常情況：T1 T2 T3 ... Tn
• 異常情況：T1 T2 T3 C3 C2 C1

Saga兩種恢復策略

• 向后恢復，如果任意本地子事務失敗，補償已完成的事務。如異常情況的執(zhí)行順序T1 T2 Ti Ci C2 C1.
• 向前恢復，即重試失敗的事務，假設最后每個子事務都會成功。執(zhí)行順序：T1, T2, ..., Tj(失敗), Tj(重試),..., Tn。

舉個例子，假設用戶下訂單，花10塊錢購買了10多玫瑰，則有

T1=下訂單 ，T2=扣用戶10塊錢，T3=用戶加10朵玫瑰， T4=庫存減10朵玫瑰

C1=取消訂單 ，C2= 給用戶加10塊錢，C3 =用戶減10朵玫瑰， C4=庫存加10朵玫瑰

假設事務執(zhí)行到T4發(fā)生異常回滾，在C4的要把玫瑰給庫存加回去的時候，發(fā)現(xiàn)用戶的玫瑰都用掉了，這是Saga的一個缺點，由于事務之間沒有隔離性導致的問題。