分布式事务有哪些解决方案？

在分布式系统中，分布式事务是一个关键且具有挑战性的问题。当业务操作涉及多个不同的服务或数据源时，如何确保这些操作要么全部成功执行，要么全部不执行，以保持数据的一致性呢？下面我们来探讨一下分布式事务的几种常见解决方案。

一、分布式事务的定义

分布式事务关注的是分布式场景下如何处理事务。它是指事务的参与者、支持事务操作的服务器、存储等资源分别位于分布式系统的不同节点之上。简单来说，分布式事务就是一个业务操作由多个细分操作完成，而这些细分操作又分布在不同的服务器上。事务的要求是这些操作要么全部成功执行，要么全部不执行。

二、分布式事务产生的原因

分布式事务是随着系统拆分而出现的。前面我们提到，分布式系统解决了海量数据服务对扩展性的要求，但也增加了架构上的复杂性，分布式事务就是这一复杂性的典型体现。

在实际开发中，分布式事务产生的原因主要源于存储和服务的拆分。

1. 存储层拆分

存储层拆分最典型的就是数据库分库分表。一般来说，当单表容量达到千万级时，就要考虑数据库拆分，从单一数据库变成多个分库和多个分表。在业务中如果需要进行跨库或者跨表更新，同时要保证数据的一致性，就会产生分布式事务问题。

2. 服务层拆分

服务层拆分也就是业务的服务化。系统架构从集中式演进到分布式，业务功能之间越来越解耦合。

比如电商网站系统，业务初期可能是一个单体工程支撑整套服务，但随着系统规模进一步变大，参考康威定律，大多数公司都会将核心业务抽取出来，作为独立的服务。商品、订单、库存、账号信息都提供了各自领域的服务，业务逻辑的执行散落在不同的服务器上。

用户在某网站上进行下单操作时，会同时依赖订单服务、库存服务、支付扣款服务。如果这几个操作中有一个失败，那下单操作也就无法完成，这就需要分布式事务来保证。

三、两阶段提交（2PC）

1. 定义与原理

   • 两阶段提交（2PC，Two-phase Commit Protocol）是一种经典的强一致性、中心化的原子提交协议。它将事务的提交过程分为两个阶段：准备阶段和提交阶段。
   • 在准备阶段，事务协调者向所有参与者发送准备请求，参与者执行事务操作但不提交，然后回复是否准备好提交。如果所有参与者都回复准备好，那么进入提交阶段；否则，事务协调者向所有参与者发送回滚请求。
   • 在提交阶段，事务协调者根据准备阶段的结果决定是提交还是回滚事务。如果所有参与者都准备好，协调者发送提交请求，参与者提交事务；否则，发送回滚请求，参与者回滚事务。

2. 优点

   • 强一致性保证：确保事务要么全部成功，要么全部失败，不会出现数据不一致的情况。

3. 缺点

   • 性能问题：由于需要在两个阶段进行通信和协调，会导致较长的事务执行时间，降低系统的性能。
   • 单点故障：事务协调者是关键节点，如果协调者出现故障，整个事务将无法完成。

四、三阶段提交（3PC）

1. 定义与原理

   • 三阶段提交协议（3PC，Three-phase_commit_protocol）是在 2PC 的基础上扩展而来，主要是为了解决 2PC 的阻塞问题。它将提交过程分为三个阶段：CanCommit、PreCommit 和 DoCommit。
   • 在 CanCommit 阶段，事务协调者询问参与者是否可以执行事务，参与者回复是否可以。如果所有参与者都回复可以，进入 PreCommit 阶段；否则，事务中断。
   • 在 PreCommit 阶段，协调者向参与者发送预提交请求，参与者执行事务操作并记录日志，但不提交。如果所有参与者都回复成功，进入 DoCommit 阶段；否则，协调者向所有参与者发送中断请求。
   • 在 DoCommit 阶段，如果在 PreCommit 阶段所有参与者都回复成功，协调者发送提交请求，参与者提交事务；否则，发送回滚请求，参与者回滚事务。

2. 优点

   • 引入超时机制：减少了 2PC 中因参与者等待协调者而导致的阻塞时间，提高了系统的可用性。

3. 缺点

   • 仍然存在单点故障问题：虽然减少了阻塞时间，但事务协调者仍然是关键节点，一旦出现故障，事务可能无法完成。

五、TCC（Try-Confirm-Cancel）

1. 定义与原理

   • TCC 是一个分布式事务的处理模型，将事务过程拆分为 Try、Confirm、Cancel 三个步骤。
   • Try 阶段：尝试执行事务的业务操作，预留资源，但不提交事务。
   • Confirm 阶段：确认执行事务，如果 Try 阶段成功，则提交事务；否则，不执行 Confirm 操作。
   • Cancel 阶段：如果 Try 阶段失败或者出现异常，执行 Cancel 操作，释放预留的资源。

2. 优点

   • 高可用性：由于每个阶段都是独立的，可以在出现故障时进行重试或回滚，提高了系统的可用性。
   • 灵活性：可以根据业务需求自定义 Try、Confirm、Cancel 三个阶段的具体操作，适应不同的业务场景。

3. 缺点

   • 开发复杂度高：需要开发者实现 Try、Confirm、Cancel 三个阶段的逻辑，增加了开发的难度和工作量。

六、基于消息队列的最终一致性

1. 定义与原理

   • 基于消息队列的最终一致性是一种异步事务机制。通过消息队列将事务操作异步化，确保在事务的各个阶段都能将消息发送到消息队列中，然后由消费者异步地处理这些消息，最终达到数据的一致性。

2. 实现方式

   • 本地消息表：消息生产方在本地建立一个事务消息表，记录事务的状态和消息内容。在事务成功提交后，将消息发送到消息队列中。消息消费方从消息队列中获取消息，进行业务处理，并更新本地消息表的状态。如果出现异常，可以通过定时任务扫描本地消息表，重新处理未完成的事务。
   • 第三方可靠消息队列：使用可靠的消息中间件，如 RabbitMQ、Kafka 等，确保消息的可靠传输和消费。消息生产方将事务操作和消息发送封装在一个本地事务中，确保事务操作和消息发送要么都成功，要么都失败。消息消费方从消息队列中获取消息，进行业务处理，并向消息中间件发送确认消息。如果消息中间件在一定时间内没有收到确认消息，会重新发送消息，直到消息被成功处理。

3. 优点

   • 性能高：异步处理事务，减少了事务的执行时间，提高了系统的性能。
   • 解耦性好：通过消息队列将事务操作解耦，各个服务之间的依赖关系降低，提高了系统的可扩展性。

4. 缺点

   • 最终一致性：不能保证事务的强一致性，可能会出现短暂的数据不一致情况，需要在业务上能够接受最终一致性。

七、不要求最终一致性的柔性事务

1. 定义与原理

   • 柔性事务也称为尽最大努力通知，适合可以接受部分不一致的业务场景。在这种事务模型中，事务的执行不保证强一致性，而是通过尽最大努力去通知各个参与者执行事务操作，但不保证所有参与者都能成功执行。

2. 实现方式

   • 消息通知：事务发起方在完成事务操作后，向各个参与者发送消息通知。参与者接收到通知后，尝试执行事务操作，但不保证一定成功。如果出现失败，可以进行重试或者记录日志，以便后续处理。

3. 优点

   • 简单高效：不需要复杂的事务协调机制，实现简单，性能高。

4. 缺点

   • 数据不一致风险高：由于不保证强一致性，可能会出现数据不一致的情况，需要在业务上进行特殊处理。

八、总结

分布式事务是分布式系统中的一个复杂问题，不同的解决方案各有优缺点。在实际应用中，需要根据业务需求、系统架构和性能要求等因素选择合适的分布式事务解决方案。如果对数据一致性要求非常高，可以选择 2PC 或 3PC；如果希望提高系统的可用性和性能，可以选择 TCC 或基于消息队列的最终一致性；如果业务可以接受部分不一致，可以选择柔性事务。无论选择哪种方案，都需要在设计和实现过程中充分考虑事务的隔离性、原子性、一致性和持久性，以确保系统的稳定性和可靠性。

文章（专栏）将持续更新，欢迎关注公众号：服务端技术精选。欢迎点赞、关注、转发。

个人小工具程序上线啦，通过公众号（服务端技术精选）菜单【个人工具】即可体验，欢迎大家体验后提出优化意见！