一文搞懂分布式事务原理

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前言

如无必要，请在设计中规避分布式事务

简介

严格意义上的事务实现应该是具备原子性、一致性、隔离性和持久性，简称 ACID。

  • 原子性（Atomicity），可以理解为一个事务内的所有操作要么都执行，要么都不执行。
  • 一致性（Consistency），可以理解为数据是满足完整性约束的，也就是不会存在中间状态的数据，比如你账上有400，我账上有100，你给我打200块，此时你账上的钱应该是200，我账上的钱应该是300，不会存在我账上钱加了，你账上钱没扣的中间状态。
  • 隔离性（Isolation），指的是多个事务并发执行的时候不会互相干扰，即一个事务内部的数据对于其他事务来说是隔离的。
  • 持久性（Durability），指的是一个事务完成了之后数据就被永远保存下来，之后的其他操作或故障都不会对事务的结果产生影响。

而通俗意义上事务就是为了使得一些更新操作要么都成功，要么都失败。

分布式事务顾名思义就是要在分布式系统中实现事务，它其实是由多个本地事务组合而成。

对于分布式事务而言几乎满足不了 ACID，其实对于单机事务而言大部分情况下也没有满足 ACID，不然怎么会有四种隔离级别呢？所以更别说分布在不同数据库或者不同应用上的分布式事务了。

*[HTML]: # 数据库级

2pc

2PC（Two-phase commit protocol），中文叫二阶段提交。 二阶段提交是一种强一致性设计，2PC 引入一个事务协调者的角色来协调管理各参与者（也可称之为各本地资源）的提交和回滚，二阶段分别指的是准备（投票）和提交两个阶段。

注意这只是协议或者说是理论指导，只阐述了大方向，具体落地还是有会有差异的。

实现过程

一个事务发起者，首先会向协调者发送事务请求，此时进入2pc的第一阶段 准备阶段 协调者会向所有需要执行事务的节点发送一个事务预请求，各个节点判断是否满足事务执行的条件。说白了，就是执行一个本地事务，但是不提交。此时有两种情况

  1. 情况一：如果有一个节点不能够满足条件，则全部事务回滚。如果回滚失败，则不断重试直到全部回滚，或人工干预。
  2. 情况二：全部预处理都成功，则进入阶段二

确认阶段 协调节点会向所有事务参与节点，发送提交事务命令。参与节点接到消息后提交本地事务，并将结果告知协调节点。此时有两种情况。

  1. 情况一：全部事务确认成功，则协调者发送事务执行成功的响应给事务发起者。
  2. 情况二：有节点提交事务不成功，则不断尝试，直到全部节点确认成功。

总结

2PC 是一种尽量保证强一致性的分布式事务，因此它是同步阻塞的，而同步阻塞就导致长久的资源锁定问题，总体而言效率低，并且存在单点故障问题，在极端条件下存在数据不一致的风险。

当然具体的实现可以变形，而且 2PC 也有变种，例如 Tree 2PC、Dynamic 2PC。

还有一点不知道你们看出来没，2PC 适用于数据库层面的分布式事务场景，而我们业务需求有时候不仅仅关乎数据库，也有可能是上传一张图片或者发送一条短信。

而且像 Java 中的 JTA 只能解决一个应用下多数据库的分布式事务问题，跨服务了就不能用了。

简单说下 Java 中 JTA，它是基于XA规范实现的事务接口，这里的 XA 你可以简单理解为基于数据库的 XA 规范来实现的 2PC。至于XA到底是个啥咧？

XA

XA是由X/Open组织提出的分布式事务的规范，XA规范主要定义了(全局)事务管理器(TM)和(局部)资源管理器(RM)之间的接口。本地的数据库如mysql在XA中扮演的是RM角色

XA一共分为两阶段，本质依然是2pc的思想：

  • 第一阶段（prepare）：即所有的参与者RM准备执行事务并锁住需要的资源。参与者ready时，向TM报告已准备就绪。

  • 第二阶段 (commit/rollback)：当事务管理者(TM)确认所有参与者(RM)都ready后，向所有参与者发送commit命令。

目前主流的数据库基本都支持XA事务，包括mysql、oracle、sqlserver、postgre。 这里展示一下mysql的xa语法：

--启动一个XA事务 (xid 必须是一个唯一值; [JOIN|RESUME]  字句不被支持) 
XA {START|BEGIN} xid [JOIN|RESUME] 
      
--结束一个XA事务 ( [SUSPEND [FOR MIGRATE]] 字句不被支持)
XA END xid [SUSPEND [FOR MIGRATE]]   

--准备
XA PREPARE xid   
 
--提交XA事务
XA COMMIT xid [ONE PHASE]   

--回滚XA事务
XA ROLLBACK xid  

--查看处于PREPARE 阶段的所有XA事务
XA RECOVER

3pc

和2pc的区别

3PC 的出现是为了解决 2PC 的一些问题，相比于 2PC 它在参与者中也引入了超时机制，并且新增了一个阶段使得参与者可以利用这一个阶段统一各自的状态。

让我们来详细看一下。

3PC 包含了三个阶段，分别是准备阶段、预提交阶段和提交阶段，对应的英文就是：CanCommit、PreCommit 和 DoCommit。

看起来是把 2PC 的提交阶段变成了预提交阶段和提交阶段，但是 3PC 的准备阶段协调者只是询问参与者的自身状况，比如你现在还好吗？负载重不重？这类的。

而预提交阶段就是和 2PC 的准备阶段一样，除了事务的提交该做的都做了。

提交阶段和 2PC 的一样。

优劣

3PC 相对于 2PC 做了一定的改进：引入了参与者超时机制，并且增加了预提交阶段使得故障恢复之后协调者的决策复杂度降低，但整体的交互过程更长了，性能有所下降，并且还是会存在数据不一致问题。

所以 2PC 和 3PC 都不能保证数据100%一致，因此一般都需要有定时扫描补偿机制。

我再说下 3PC 我没有找到具体的实现，所以我认为 3PC 只是纯的理论上的东西，而且可以看到相比于 2PC 它是做了一些努力但是效果甚微，所以只做了解即可。

TCC

原理

TCC 是业务层面的分布式事务，就像我前面说的分布式事务不仅仅包括数据库的操作，还包括发送短信等，这时候 TCC 就派上用场了！

TCC 指的是Try - Confirm - Cancel。

  • Try 指的是预留，即资源的预留和锁定，注意是预留。
  • Confirm 指的是确认操作，这一步其实就是真正的执行了。
  • Cancel 指的是撤销操作，可以理解为把预留阶段的动作撤销了。 其实从思想上看和 2PC 差不多，都是先试探性的执行，如果都可以那就真正的执行，如果不行就回滚。

比如说一个事务要执行A、B、C三个操作，那么先对三个操作执行预留动作。如果都预留成功了那么就执行确认操作，如果有一个预留失败那就都执行撤销动作。

流程大致如下： 在这里插入图片描述

硬性要求

相对于 2PC、3PC ，TCC 适用的范围更大，通常是业务级的。所以tcc对每个命令的业务实现是有要求的。

允许空回滚 事务协调器在调用TCC服务的一阶段Try操作时，可能会出现因为丢包而导致的网络超时，此时事务协调器会触发二阶段回滚，调用TCC服务的Cancel操作；

TCC服务在未收到Try请求的情况下收到Cancel请求，这种场景被称为空回滚；TCC服务在实现时应当允许空回滚的执行；

防悬挂控制 事务协调器在调用TCC服务的一阶段Try操作时，可能会出现因网络拥堵而导致的超时，此时事务协调器会触发二阶段回滚，调用TCC服务的Cancel操作；在此之后，拥堵在网络上的一阶段Try数据包被TCC服务收到，出现了二阶段Cancel请求比一阶段Try请求先执行的情况；

用户在实现TCC服务时，应当允许空回滚，但是要拒绝执行空回滚之后到来的一阶段Try请求；如图： 在这里插入图片描述 幂等控制 无论是网络数据包重传，还是异常事务的补偿执行，都会导致TCC服务的Try、Confirm或者Cancel操作被重复执行；用户在实现TCC服务时，需要考虑幂等控制，即Try、Confirm、Cancel 执行次和执行多次的业务结果是一样的；

业务数据可见性控制 TCC服务的一阶段Try操作会做资源的预留，在二阶段操作执行之前，如果其他事务需要读取被预留的资源数据，那么处于中间状态的业务数据该如何向用户展示，需要业务在实现时考虑清楚；通常的设计原则是“宁可不展示、少展示，也不多展示、错展示”；

业务数据并发访问控制 TCC服务的一阶段Try操作预留资源之后，在二阶段操作执行之前，预留的资源都不会被释放；如果此时其他分布式事务修改这些业务资源，会出现分布式事务的并发问题； 用户在实现TCC服务时，需要考虑业务数据的并发控制，尽量将逻辑锁粒度降到最低，以最大限度的提高分布式事务的并发性；  

Saga

Saga是分布式事务领域最有名气的解决方案之一，最初出现在1987年Hector Garcaa-Molrna & Kenneth Salem发表的论文SAGAS里。

Saga是由一系列的本地事务构成。每一个本地事务在更新完数据库之后，会发布一条消息或者一个事件来触发Saga中的下一个本地事务的执行。如果一个本地事务因为某些业务规则无法满足而失败。则根据规则向前回滚补偿，或者向后不断重试。

  • 向前回滚，如先扣了库存，但是下单失败，则需要将库存回滚。
  • 向后重试，如订单中的商品已被门店制作，发配送失败，则需要不断重试配送。

Saga的实现有很多种方式，其中最流行的两种方式是：

基于事件的方式 这种方式没有协调中心，整个模式的工作方式就像舞蹈一样，各个舞蹈演员按照预先编排的动作和走位各自表演，最终形成一只舞蹈。处于当前Saga下的各个服务，会产生某类事件，或者监听其它服务产生的事件并决定是否需要针对监听到的事件做出响应。如下图： 在这里插入图片描述

  • 基于命令的方式。这种方式的工作形式就像一只乐队，由一个指挥家（协调中心）来协调大家的工作。协调中心来告诉Saga的参与方应该执行哪一个本地事务。如下图 在这里插入图片描述

消息事务

RocketMQ 就很好的支持了消息事务，让我们来看一下如何通过消息实现事务。

第一步先给 Broker 发送事务消息即半消息，半消息不是说一半消息，而是这个消息对消费者来说不可见，然后发送成功后发送方再执行本地事务。

再根据本地事务的结果向 Broker 发送 Commit 或者 RollBack 命令。

并且 RocketMQ 的发送方会提供一个反查事务状态接口，如果一段时间内半消息没有收到任何操作请求，那么 Broker 会通过反查接口得知发送方事务是否执行成功，然后执行 Commit 或者 RollBack 命令。

如果是 Commit 那么订阅方就能收到这条消息，然后再做对应的操作，做完了之后再消费这条消息即可。

如果是 RollBack 那么订阅方收不到这条消息，等于事务就没执行过。

可以看到通过 RocketMQ 还是比较容易实现的，RocketMQ 提供了事务消息的功能，我们只需要定义好事务反查接口即可。

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