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12張圖帶你徹底理解分布式事務(wù)產(chǎn)生的場景和解決方案

開發(fā) 前端 分布式
作者個人研發(fā)的在高并發(fā)場景下,提供的簡單、穩(wěn)定、可擴(kuò)展的延遲消息隊列框架,具有精準(zhǔn)的定時任務(wù)和延遲隊列處理功能。自開源半年多以來,已成功為十幾家中小型企業(yè)提供了精準(zhǔn)定時調(diào)度方案,經(jīng)受住了生產(chǎn)環(huán)境的考驗。

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作者個人研發(fā)的在高并發(fā)場景下,提供的簡單、穩(wěn)定、可擴(kuò)展的延遲消息隊列框架,具有精準(zhǔn)的定時任務(wù)和延遲隊列處理功能。自開源半年多以來,已成功為十幾家中小型企業(yè)提供了精準(zhǔn)定時調(diào)度方案,經(jīng)受住了生產(chǎn)環(huán)境的考驗。為使更多童鞋受益,現(xiàn)給出開源框架地址:https://github.com/sunshinelyz/mykit-delay

PS: 歡迎各位Star源碼,也可以pr你牛逼哄哄的代碼。

寫在前面

寫這篇文章的背景是有個跟我關(guān)系不錯的小伙伴去某大型互聯(lián)網(wǎng)公司面試,面試官問了他關(guān)于分布式事務(wù)的問題,不巧的是他確實對分布式事務(wù)掌握的不是很深入,面試的結(jié)果挺遺憾的。不過,這位小伙伴還是挺樂觀的,讓我寫寫關(guān)于【分布式事務(wù)】的系列文章,想提升自己關(guān)于分布式事務(wù)的短板,那我就寫一個【分布式事務(wù)】專題吧,專題的內(nèi)容計劃是從原理、框架源碼到企業(yè)級實現(xiàn),這篇文章也算是整個專題的開篇吧。希望能夠為小伙伴們帶來實質(zhì)性的幫助。

本地事務(wù)

本地事務(wù)流程

在介紹分布式事務(wù)之前,我們先來看看本地事務(wù)。首先,我們先來一張圖。

 

由上圖,我們可以看出,本地事務(wù)由資源管理器(比如DBMS,數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng))在本地進(jìn)行管理。

本地事務(wù)的優(yōu)缺點

本地事務(wù)具備相應(yīng)的優(yōu)點,也有其不足。

優(yōu)點:

  • 支持嚴(yán)格的ACID屬性。
  • 可靠,事務(wù)實現(xiàn)的效率高(只是在本地操作)。
  • 可以只在RM(資源管理器)中操作事務(wù)。
  • 編程模型簡單。

缺點:

  • 缺乏分布式事務(wù)的處理能力。
  • 數(shù)據(jù)隔離的最小單元由RM(資源管理器決定),開發(fā)人員無法決定數(shù)據(jù)隔離的最小單元。比如:數(shù)據(jù)庫中的一條記錄等。

ACID屬性

說起事務(wù),我們不得不提的就是事務(wù)的ACID屬性。

 

  • A(Atomic):原子性,構(gòu)成事務(wù)的所有操作,要么都執(zhí)行完成,要么全部不執(zhí)行,不可能出現(xiàn)部分成功部分失 敗的情況。
  • C(Consistency):一致性,在事務(wù)執(zhí)行前后,數(shù)據(jù)庫的一致性約束沒有被破壞。比如:張三向李四轉(zhuǎn)100元, 轉(zhuǎn)賬前和轉(zhuǎn)賬后的數(shù)據(jù)的正確狀態(tài)叫作一致性,如果出現(xiàn)張三轉(zhuǎn)出100元,李四賬戶沒有增加100元這就出現(xiàn)了數(shù) 據(jù)錯誤,就沒有達(dá)到一致性。
  • I(Isolation):隔離性,數(shù)據(jù)庫中的事務(wù)一般都是并發(fā)的,隔離性是指并發(fā)的兩個事務(wù)的執(zhí)行互不干擾,一個事 務(wù)不能看到其他事務(wù)運行過程的中間狀態(tài)。通過配置事務(wù)隔離級別可以避臟讀、重復(fù)讀等問題。
  • D(Durability):持久性,事務(wù)完成之后,該事務(wù)對數(shù)據(jù)的更改會被持久化到數(shù)據(jù)庫,且不會被回滾。

分布式事務(wù)

隨著業(yè)務(wù)的快速發(fā)展,網(wǎng)站系統(tǒng)往往由單體架構(gòu)逐漸演變?yōu)榉植际?、微服?wù)架構(gòu),而對于數(shù)據(jù)庫則由單機(jī)數(shù)據(jù)庫架構(gòu)向分布式數(shù)據(jù)庫架構(gòu)轉(zhuǎn)變。此時,我們會將一個大的應(yīng)用系統(tǒng)拆分為多個可以獨立部署的應(yīng)用服務(wù),需要各個服務(wù)之間進(jìn)行遠(yuǎn)程協(xié)作才能完成事務(wù)操作。

我們可以使用下圖來表示剛開始我們系統(tǒng)的單體架構(gòu)。

 

上圖中,我們將同一個項目中的不同模塊組織成不同的包來進(jìn)行管理,所有的程序代碼仍然是放在同一個項目中。

后續(xù)由于業(yè)務(wù)的發(fā)展,我們將其擴(kuò)展為分布式、微服務(wù)架構(gòu)。此時,我們將一個大的項目拆分為一個個小的可以獨立部署的微服務(wù),每個微服務(wù)都有自己的數(shù)據(jù)庫,如下所示。

 

又比如,在我們的程序中,經(jīng)常會在同一個事務(wù)中執(zhí)行類似如下的代碼來完成我們的需求。

  1. @Transactional(rollbackFor = Exception.class) 
  2. public void submitOrder() { 
  3.     orderDao.update(); // 更新訂單信息 
  4.     accountService.update(); // 修改資金賬戶的金額 
  5.     pointService.update(); //  修改積分 
  6.     accountingService.insert(); // 插入交易流水 
  7.     merchantNotifyService.notify(); // 通知支付結(jié)果 

上述代碼中的業(yè)務(wù),僅僅在submitOrder()方法上添加了一個@Transactional注解,這能夠在分布式場景下避免分布式事務(wù)的問題嗎?很顯然是不行的。

如果上述代碼所對應(yīng)的:訂單信息、資金賬戶信息、積分信息、交易流水等信息分別存儲在不同的數(shù)據(jù)里,而支付完成后,通知的目標(biāo)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)同樣是存儲在不同的數(shù)據(jù)庫中。此時就會產(chǎn)生分布式事務(wù)問題。

分布式事務(wù)產(chǎn)生的場景

跨JVM進(jìn)程

當(dāng)我們將單體項目拆分為分布式、微服務(wù)項目之后,各個服務(wù)之間通過遠(yuǎn)程REST或者RPC調(diào)用來協(xié)同完成業(yè)務(wù)操作。典型的場景就是:商城系統(tǒng)中的訂單微服務(wù)和庫存微服務(wù),用戶在下單時會訪問訂單微服務(wù),訂單微服務(wù)在生成訂單記錄時,會調(diào)用庫存微服務(wù)來扣減庫存。各個微服務(wù)是部署在不同的JVM進(jìn)程中的,此時,就會產(chǎn)生因跨JVM進(jìn)程而導(dǎo)致的分布式事務(wù)問題。

 

跨數(shù)據(jù)庫實例

單體系統(tǒng)訪問多個數(shù)據(jù)庫實例,也就是跨數(shù)據(jù)源訪問時會產(chǎn)生分布式事務(wù)。例如,我們的系統(tǒng)中的訂單數(shù)據(jù)庫和交易數(shù)據(jù)庫是放在不同的數(shù)據(jù)庫實例中,當(dāng)用戶發(fā)起退款時,會同時操作用戶的訂單數(shù)據(jù)庫和交易數(shù)據(jù)庫,在交易數(shù)據(jù)庫中執(zhí)行退款操作,在訂單數(shù)據(jù)庫中將訂單的狀態(tài)變更為已退款。由于數(shù)據(jù)分布在不同的數(shù)據(jù)庫實例,需要通過不同的數(shù)據(jù)庫連接會話來操作數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù),此時,就產(chǎn)生了分布式事務(wù)。

 

多服務(wù)單數(shù)據(jù)庫

多個微服務(wù)訪問同一個數(shù)據(jù)庫。例如,訂單微服務(wù)和庫存微服務(wù)訪問同一個數(shù)據(jù)庫也會產(chǎn)生分布式事務(wù),原因是:多個微服務(wù)訪問同一個數(shù)據(jù)庫,本質(zhì)上也是通過不同的數(shù)據(jù)庫會話來操作數(shù)據(jù)庫,此時就會產(chǎn)生分布式事務(wù)。

 

注意:跨數(shù)據(jù)庫實例場景和多服務(wù)單數(shù)據(jù)庫場景,本質(zhì)上都是因為會產(chǎn)生不同的數(shù)據(jù)庫會話來操作數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù),進(jìn)而產(chǎn)生分布式事務(wù)。這兩種場景是大家比較容易忽略的。

分布式事務(wù)解決方案

知道了分布式事務(wù)產(chǎn)生的場景后,接下來,我們就聊聊分布式事務(wù)具體有哪些解決方案。

2PC方案

2PC即兩階段提交協(xié)議,是將整個事務(wù)流程分為兩個階段,準(zhǔn)備階段(Prepare phase)、提交階段(commit phase),2是指兩個階段,P是指準(zhǔn)備階段,C是指提交階段。

這里,我們用MySQL數(shù)據(jù)庫舉例,MySQL數(shù)據(jù)庫支持兩階段提交協(xié)議,可以分為成功和失敗兩種情況。

成功情況

 

失敗情況

 

具體流程如下:

準(zhǔn)備階段(Prepare phase): 事務(wù)管理器給每個參與者發(fā)送Prepare消息,每個數(shù)據(jù)庫參與者在本地執(zhí)行事 務(wù),并寫本地的Undo/Redo日志,此時事務(wù)沒有提交。(Undo日志是記錄修改前的數(shù)據(jù),用于數(shù)據(jù)庫回滾,Redo日志是記錄修改后的數(shù)據(jù),用于提交事務(wù)后寫入數(shù) 據(jù)文件)

提交階段(commit phase): 如果事務(wù)管理器收到了參與者的執(zhí)行失敗或者超時消息時,直接給每個參與者 發(fā)送回滾(Rollback)消息;否則,發(fā)送提交(Commit)消息;參與者根據(jù)事務(wù)管理器的指令執(zhí)行提交或者回滾操 作,并釋放事務(wù)處理過程中使用的鎖資源。

使用2PC方案時,需要注意的是:必須在最后階段釋放鎖資源。

可靠消息最終一致性方案

可靠消息最終一致性方案是指當(dāng)事務(wù)發(fā)起方執(zhí)行完成本地事務(wù)后并發(fā)出一條消息,事務(wù)參與方(消息消費者)一定能 夠接收消息并處理事務(wù)成功,此方案強(qiáng)調(diào)的是只要消息發(fā)給事務(wù)參與方最終事務(wù)要達(dá)到一致。

 

事務(wù)發(fā)起方(消息生產(chǎn)方)將消息發(fā)給消息中間件,事務(wù)參與方從消息中間件接收消息,事務(wù)發(fā)起方和消息中間件 之間,事務(wù)參與方(消息消費方)和消息中間件之間都是通過網(wǎng)絡(luò)通信,由于網(wǎng)絡(luò)通信的不確定性會導(dǎo)致分布式事 務(wù)問題。 所以,我們在具體方案中會引入消息確認(rèn)服務(wù)和消息恢復(fù)服務(wù)。

使用可靠消息最終一致性方案時需要注意幾個問題:

  • 本地事務(wù)與消息發(fā)送的原子性問題。
  • 事務(wù)參與方接收消息的可靠性問題。
  • 消息重復(fù)消費的問題(需要實現(xiàn)冪等)。

TCC方案

TCC分為三個階段:

  • Try 階段 是做業(yè)務(wù)檢查(一致性)及資源預(yù)留(隔離),此階段僅是一個初步操作,它和后續(xù)的Confirm 一起才能 真正構(gòu)成一個完整的業(yè)務(wù)邏輯。
  • Confirm 階段 是做確認(rèn)提交,Try階段所有分支事務(wù)執(zhí)行成功后開始執(zhí)行 Confirm。通常情況下,采用TCC則 認(rèn)為 Confirm階段是不會出錯的。即:只要Try成功,Confirm一定成功。若Confirm階段真的出錯了,需引 入重試機(jī)制或人工處理。
  • Cancel 階段 是在業(yè)務(wù)執(zhí)行錯誤需要回滾的狀態(tài)下執(zhí)行分支事務(wù)的業(yè)務(wù)取消,預(yù)留資源釋放。通常情況下,采 用TCC則認(rèn)為Cancel階段也是一定成功的。若Cancel階段真的出錯了,需引入重試機(jī)制或人工處理。

 

使用TCC分布式解決方案時需要注意空回滾、冪等、懸掛等問題。

最大努力通知型方案

此種方案主要用于多個不同系統(tǒng)之前保證數(shù)據(jù)的最終一致性,大體如下圖所示。


 

 

使用最大努力通知型方案需要注意冪等和數(shù)據(jù)的回查操作。

好了,今天就到這兒吧,后續(xù)我們會針對每種分布式事務(wù)解決方案進(jìn)行具體介紹,下期見!!

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責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 冰河技術(shù)
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